改进自适应卡尔曼滤波的拖拉机驱动轮滑转率估计

针对拖拉机驱动轮滑转率估计中存在的精度低和实时性差等问题,建立了拖拉机滑转率测量系统的模型。对传统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法,从计算步骤简化和噪声估计简化两方面进行了改进,编写了MATLAB程序并与多种算法进行了对比分析。仿真结果表明:改进的变结构Sage-Husa自适应数据融合算法能估计噪声的统计特性,在不进行误差统计试验的前提下,实现了对拖拉机驱动轮滑转率的实时准确估计。驱动轮滑转率在白噪声的干扰下鲁棒性较好,平均误差为中值滤波算法的16%左右。     

基于容积卡尔曼滤波的虚假数据注入攻击检测研究

虚假数据注入攻击给电力系统的安全稳定运行带来严重威胁,研究其检测方法具有十分重大的意义.本文基于容积卡尔曼滤波提出了一种虚假数据注入攻击的检测方法,该方法首先利用容积卡尔曼滤波算法对系统进行状态估计;其次,将状态估计结果与加权最小二乘法的估计结果进行状态一致性检验;最后,以IEEE-14节点系统为试验对象,进行算例分析.结果表明,本文的方法能够有效地检测出注入到系统中的虚假数据.     

随钻测量用MIMU信号处理

为提高随钻测量系统的姿态估计精度,克服传统算法对于非平稳信号处理的局限性,提出基于ARIMA模型的卡尔曼滤波算法。该算法采用时间序列分析方法,建立了随机漂移误差的ARIMA模型,根据实测数据的ACF和PACF,确定微机械陀螺仪模型的各个参数,利用卡尔曼滤波算法进行滤波处理。实验对模型的拟合残差均值与方差作了比较分析,通过卡尔曼滤波处理,ARIMA模型数据零偏减小了1个数量级,滤波方差相比传统AR模型减小了42%。所建立的ARIMA模型与传统时间序列方法建模相比,降低了模型预测误差,滤除MEMS陀螺仪随机漂移误差更为明显,模型对提高陀螺仪输出精度更为有效。     

基于卡尔曼滤波的两轮自平衡车姿态检测

建立了两轮自平衡车的动力学模型;设计了一种采用卡尔曼滤波的两轮自平衡车姿态检测控制算法的控制器;搭建了SIMULINK仿真模型,仿真分析了控制器中各参数对系统的影响;并将仿真程序移植到16位Freescale单片机中对两轮自平衡车进行控制;通过实测数据验证了所设计控制算法的合理性和设计电路的正确性。     

一种基于双CAN总线冗余设计的锂离子电池管理系统

针对当前锂离子电池管理系统管理效能不高、扩展度不够的问题,提出一种基于双CAN总线冗余设计的锂离子电池管理系统,系统不仅提高了锂电池状态数据采集的可靠性,同时实现了可挂接锂电池节点数目的扩展。     

航空重力垂直加速度改正滤波方法对比研究

根据航空重力测量的基本原理,阐述了用于航空重力垂直加速度改正的频域滤波器和时域滤波器的设计方法,以此为依据设计了用于垂直加速度改正的低通滤波器和卡尔曼平滑滤波器,并利用滤波器对航空重力实测数据进行了处理试验。试验结果表明:两种滤波方法都能够实现垂直加速度改正,而时域滤波器处理精度较高,与解算参考标准的误差低于1mGal。     

一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。