卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究。介绍了几种不同的滤波算法,如卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波,粒子滤波等在姿态确定上的应用,并比较了它们仿真的结果
上传时间: 2014-01-08
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粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上,本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中,针对非线性程度不同的两种系统,分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明,本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
上传时间: 2013-12-24
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这是monte carlo粒子滤波的一个实例程序,对于学习卡尔曼滤波和粒子滤波都有很大帮助
上传时间: 2016-04-10
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粒子滤波在无线传感器网络中的应用,与卡尔曼滤波相比较,具有优势。
上传时间: 2014-11-28
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自己收集的粒子滤波程序,包括基本的程序,卡尔曼滤波以及改进的算法。
上传时间: 2014-01-12
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基于DSP5509的卡尔曼滤波器设计
标签: 111
上传时间: 2015-11-20
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最简单的阿尔法 贝塔 伽马 滤波程序 设置了初值 和真实值 并对真实值和估计值进行了比较
标签: 卡尔曼滤波
上传时间: 2016-10-21
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改进版多模型卡尔曼滤波论文,能更好的适应非线性场景
标签: IMM-kalman 滤波
上传时间: 2019-06-10
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电力变压器是电力系统中及其重要的电气设备,它的安全运行直接关系到电力系统的稳定。变压器长期在电网中运行会发生各种故障和事故,一旦遭到破坏,损失巨大。通过预防性试验和油中溶解气体的气相色谱分析结果判断变压器的绝缘状况,对防止事故的发生有很大作用,但定期的预防性试验可能出现过多的维修和不必要的停机,又不能及时发现故障;而变压器在线监测可以及早发现变压器故障,避免事故的发生,而且可以降低维护成本。 变压器中最常发生故障的部位是绕组,它的损坏率约占整个变压器故障的60%~70%。诊断绕组变形的方法中,频率响应法、阻抗分析法、低压脉冲法虽然有可取之处,但是都属于离线方法,不能及时发现变压器的故障,不适于在线测量;通过实时计算变压器绕组短路电抗来在线诊断变压器故障是一种有效的在线监测方法。 本文根据变压器绕组的短路电抗在正常运行时不发生变化,而在变压器内部故障时要发生变化的特性,应用辩识理论,利用变压器三相电压、电流的测量值来辨识绕组的短路电抗。把辨识结果对比正常时的三相绕组的短路电抗,可以发现绕组是否异常及故障发生的部位,保证变压器元件得到及时更换,防止变压器非正常退出运行。 本文采用傅立叶算法来计算变压器三相电压、电流采样信号的基波分量的幅值与相角,实现变压器绕组的参数辨识,此时并没有考虑衰减直流分量。经过分析,当采样信号中存在衰减直流分量时傅立叶算法就会产生误差,而递推最小二乘法和卡尔曼滤波效果很好。 最后本文介绍了变压器绕组参数辨识的实际应用与误差分析,分析了系统中软件、硬件方面的问题对测量短路电抗造成的影响;以及参数辨识的软件设计和运行试验,验证了方案的可行性。
上传时间: 2013-07-29
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在早期阶段,直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而,从60年代后期开始,交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机,交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分,在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合,成为研究的重要领域。然而,永磁同步电动机具有较大的转动脉动,而对于这些应用场合,转矩平滑通常是基本要求。因此,对永磁交流伺服系统的应用,必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响,以永磁同步电机为例,围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能,借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台,对永磁同步电动机的磁场定向控制,参数辨识,神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用,抑制转矩脉动,提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发,对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况,通过改进电机的控制系统,提出了多种参数辨识方法。主要内容如下: 1、基于定子磁链方程,建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换,得出在静止两相(α—β)坐标系和旋转两相(d—q)坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理,介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析,推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理,设计了一种模型参考自适应控制系统,考虑电机参数的时变性,对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究,以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,对控制性能进行了验证,仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能,经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数,因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案,同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法,并应用MATLAB软件进行了计算机仿真,仿真证明和传统的控制方法相比,以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度,能有效地改善控制系统的动态响应,具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化,需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速,采用递推最小二乘法进行在线参数辨识,该方法不需要观测的磁链信号,消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项,对电机参数辨识以后,仍然是非线性方程,为了对电机状态方程进行状态估计,得到电机的参数辨识值,本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计,对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台,通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计,以及基于磁场定向的空间矢量控制算法,获得了令人满意的实验结果,证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的,由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间: 2013-07-28
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