公共文化服务平台

搜索到12435篇“ 卡尔曼滤波法“的相关文章

改进型卡尔曼滤波法的风电场谐波电流检测及仿真分析: 2025年; 针对风电场谐波检测成本高、速度慢等问题,设计了一种基于改进型卡尔曼滤波的风电场谐波电流检测方法并进行了仿真实验与分析。先对风电场电网产生谐波的原因及谐波存在的特征进行了初步分析,然后利用αβ变换对输入的电流信号进行处理,将离散对称三相电流信号转换成为两个垂直的电流分量,最后结合SOGIQ结构和自适应估计对卡尔曼滤波进行改进,提高了系统的检测精度、响应速度和抗干扰能力,实现了对风电场谐波电流的识别与检测,该方案检测成本低,计算难度低,适合广泛应用。经过实验,本研究所设计的方案对风电场谐波电流的检测谐波畸变率低于3%。; 刘华张平刘周斌孙维真; 关键词：卡尔曼滤波自适应估计 ΑΒ变换谐波电流检测

基于无迹卡尔曼滤波法的中压配电网参数辨识方法: 本发明涉及一种基于无迹卡尔曼滤波法的中压配电网参数辨识方法，通过量测装置获取配电网节点电压幅值、注入的有功功率和无功功率；在已知配电网拓扑的情况下，根据量测节点有功功率和无功功率，利用Dijkstra算法从末节点前向推导...; 邓明瑞张涛叶滢徐浩歌李东东赵耀

基于扩展卡尔曼滤波法的锂电池荷电状态估计被引量：1: 2023年; 锂离子电池在储能电站具有广阔的应用前景,它是储能电站的能量储存单元,精确地对锂离子电池荷电状态(SOC)进行预测是至关重要的,这可以在很大程度上提高电站系统的安全性能。通过多种等效电路模型的对比,选择二阶戴维南等效电路模型。选择三洋18650型动力锂电池作为电池充放电实验对象,设计测试实验步骤,得出电池的参考容量为3.4A·h,库伦效率为98.48%。对电池模型进行精确的参数辨识,通过曲线拟合得到UOC-SOC关系表达式。在仿真软件MATLAB/Simulink中运用扩展卡尔曼滤波法(EKF)对SOC进行仿真预测,通过SOC误差曲线对比可以发现,EKF估计器在起始状态略有误差,但1min内即快速收敛到SOC参考值附近,并且稳定状态下观测误差可维持在0.1%以内,能够满足工程实际应用的要求,证明了扩展卡尔曼滤波法对电池SOC预测的准确性。; 杨凯郭韵; 关键词：锂电池荷电状态等效电路模型扩展卡尔曼滤波

一种基于卡尔曼滤波法的实时飞行数据估计方法: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波法的实时飞行数据估计方法，应用于飞行安全技术领域。其中包括：S1、通过综合传感器和机载传感器来分别收集飞行数据；S2、读取综合传感器数据和机载传感器中的飞行姿态数据；S3、对读取到的综合传感...; 杨昌其赵星森周浩敏刘君豪陈旭辉郭九霞

基于卡尔曼滤波法的波形钢腹板连续刚构桥线形控制被引量：1: 2023年; 为解决桥梁施工过程中,不同桥墩标高误差过大问题,依托某波形钢腹板连续刚构桥工程,利用卡尔曼滤波算法,根据已施工阶段的标高,经过卡尔曼滤波算法的计算,得到待施工部分的立模标高最优值,以确定桥梁各控制点处的施工预拱度和计算精度。由卡尔曼滤波法得到的预测值,和成桥线形下的实测标高和设计标高进行数据分析,确定卡尔曼滤波算法可为桥梁关键施工阶段的立模标高值确定提供参考,更有效地提升波形钢腹板连续刚构桥的线形控制精度。; 曾章波董明名裴志勇王韶松; 关键词：卡尔曼滤波线形控制参数识别

基于自适应无迹卡尔曼滤波法的并联型电池系统SOC估计被引量：1: 2023年; 荷电状态(SOC)是并联型电池系统安全运行和有效控制的关键状态参数之一。当电池系统噪声统计信息(如模型噪声和测量噪声)未知且时变,对于含多个不一致电池单体的并联型电池系统,其SOC的估计准确度往往受限。为此,首先介绍了一种基于模型参数校正器的并联型电池系统,以表征电池单体的不一致性。然后,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波法的并联型电池系统SOC估计算法,该算法是一种带噪声统计估计器的时变无迹卡尔曼滤波法。最后,通过与普通无迹卡尔曼滤波法和扩展卡尔曼滤波法的仿真及实验数据对比分析表明,所提出的SOC估计算法能有效、准确地进行并联型电池系统SOC估计。; 吴昊伍华祥苗一凡卞艳茹陈冲; 关键词：等效电路模型

基于加权卡尔曼滤波法障碍物距离信息融合方法研究被引量：5: 2023年; 针对移动机器人采用单一种类的传感器,具有环境探测不足、采集的信息不可靠等缺点,采用超声波传感器与红外线传感器相互结合的障碍物检测方法。为了提高这两种传感器在静态测量环境中障碍物距离信息的精度,提出一种加权卡尔曼滤波信息融合方法,首先利用加权平均法先进行初步融合选出两种传感器合适分配权值,再利用卡尔曼滤波法进行二次融合,将融合后的精确信息作为最后测量结果。通过分别利用这两种传感器采集障碍物信息后,采用加权卡尔曼滤波法融合得出障碍物距离值平均误差值为0.22,平均误差率为0.45%,融合值相比于单独使用超声波传感器和红外线传感器更加平稳,并且能够更好地应用于实际环境。; 张铭张云龙朱琪芳; 关键词：超声波传感器红外线传感器卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法在大跨度波形钢腹板刚构桥施工变形控制中应用研究被引量：2: 2023年; 大跨度连续钢腹板刚构桥悬臂施工中,由于跨度大控制不准确,容易造成线性偏离设计要求,或者合拢困难等工程问题。所以在施工过程中,对桥梁施工的线性进行控制进行十分必要的深入研究,结合XX连续T型钢腹板刚构桥的悬臂施工监控量测方案,采用卡尔曼滤波法来分析连续T型钢腹板刚构桥悬臂施工线性控制中误差的分析,通过数据分析和详细的演算并结合工程实际来验证施工控制误差调整的常用方法和原理,同时也为类型工程施工控制提供有效的借鉴经验。; 杨勃陈艳茹张鹏; 关键词：T型刚构钢腹板卡尔曼滤波法

基于关联分析与卡尔曼滤波法的短期负荷预测方法: 本发明公开了基于关联分析与卡尔曼滤波法的短期负荷预测方法，包括以下步骤：1.构建天气相似日判定模型；2.计算负荷相关系数；3.确定固有预测误差cd，初始最优预测偏差vd与初始总体偏差td；4.确定负荷观测序列OE<Sub...; 邓士伟苗青

基于集合卡尔曼滤波法的清江流域多源融合降水分析被引量：2: 2023年; 高质量的水文气象观测数据是开展气象和水文灾害监测、预报预警及长期气候变化趋势分析的基本支撑。针对流域尺度内现有融合降水数据空间分辨率低的问题,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)融合算法对清江流域33个地面站点和TRMM及CMORPH两种卫星产品的降水数据在日尺度上进行融合,得到了0.05°×0.05°的清江流域融合降水数据MSAP。利用留一交叉验证的方式对卫星降水、地面插值和MSAP融合降水数据进行定量分析,证明EnKF融合算法能从相关性系数R、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE 3个方面改善清江流域降水的精度,并且融合算法改善了卫星数据和地面数据在流域边界部分区域精度低的缺点,展现了EnKF融合算法在降水数据融合中的应用潜力。进一步地,将MSAP与CMFD、ERA5和MSWEP等3种主流再分析数据进行对比,并对1998年汛期清江流域与长江干流四次洪峰遭遇中最大的两次遭遇所对应的场次强降水进行了空间分析。结果表明,在时间尺度上,MSAP数据具有最高的R和最小的MAE及RMSE;在误差的空间分布上,MSAP数据在各站点精度评价指标的空间差异最小,四种再分析数据精度由高到低排序为MSAP>CMFD>MSWEP>ERA5;在历时5日和历时2日的场次强降水过程中,CMFD、MSWEP和MSAP均能在一定程度上反映出暴雨中心,在空间分布和降水量级上,MSAP和CMFD基本保持一致。; 郭家力郭东淏丁光旭李颖李颖杨旭李英海; 关键词：清江流域多源数据融合集合卡尔曼滤波

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈