基于AFUKF的SINS/DVL/USBL容错组合导航系统设计

惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)包括角速率陀螺和加速度计,其在SINS/DVL/USBL组合导航系统中发挥重要作用。IMU故障会造成导航解算结果错误,组合导航系统失效。为了提高SINS/DVL/USBL组合导航系统的可靠性,针对系统模型不确定性,建立了基于自适应渐消无迹卡尔曼滤波(adaptive?fading?unscented?kalman?filter,?AFUKF)算法的SINS/DVL/USBL容错组合导航系统,通过自适应调整状态预测协方差矩阵完成了基于误差模型的组合导航系统设计。仿真环境下就角速率陀螺和加速度计故障情形,验证了AFUKF算法的容错性能,结果表明所设计的SINS/DVL/USBL组合导航系统具有相当的容错能力。

自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计

精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权,并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次,基于自主实验平台测试数据,验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时,相较于传统UKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%,DST工况下分别下降了36.40%和27.73%;相较于同类改进的AUKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%,DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明,相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法,AFUKF具有更高的估计精度,且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。

基于改进UKF的无轴承异步电机无速度传感器控制

基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消因子并将其引入增益矩阵,以减小系统模型偏差对估算精度的影响,增强滤波器的稳定性;其次,用遗传算法自动更新噪声矩阵,使其具备补偿作用,再次优化转速估算精度,最终将估算精度控制在5 r/min左右,干扰误差控制在10 r/min左右,可有效应对建模误差和参数扰动对转速估算的影响,具备较高的鲁棒性和估算精度。最后,用d SPACE试验平台证明了所提方案的正确性和可行性,该研究为无轴承异步电机无速度传感器控制提供参考。