检索结果-南通市图书馆

科学技术与工程 2022年第6期22卷 2343-2350页

作者：张治涛曾静沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

乙苯化工过程由一系列连续搅拌釜式反应器和分离器组成的大规模非线性系统,针对这一类系统提出了一种基于分布式无迹卡尔曼滤波的状态估计方案。该方法通过将系统分解,对每个子系统设计局部无迹卡尔曼滤波,它接收局部测量值,并与其他滤... 详细信息

乙苯化工过程由一系列连续搅拌釜式反应器和分离器组成的大规模非线性系统,针对这一类系统提出了一种基于分布式无迹卡尔曼滤波的状态估计方案。该方法通过将系统分解,对每个子系统设计局部无迹卡尔曼滤波,它接收局部测量值,并与其他滤波器协同计算局部状态估计值的方法完成整个系统的状态估计。给出了详细的分布式无迹卡尔曼滤波的设计方法和估计算法。在不同的噪声下对分布式和集中式无迹卡尔曼进行了比较分析。仿真结果表明,分布式无迹卡尔曼滤波可以很好地处理强噪声,正常噪声下比集中式无迹卡尔曼滤波有更稳定的性能,但在理想噪声下集中式无迹卡尔曼滤波有更好的表现。

关键词：分布式状态估计非线性系统无迹卡尔曼滤波分布式无迹卡尔曼滤波

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基于分布式卡尔曼滤波的目标跟踪方法研究

基于分布式卡尔曼滤波的目标跟踪方法研究

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作者：蒋敏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

目标跟踪和信息融合一直是现代军事控制和决策系统的重要内容。多传感器信息全面、多样、能适应不同的环境变化,而且可以提高跟踪的精度,因此在目标跟踪中得到广泛应用,并逐渐成为目标跟踪中的研究热点。目前,多传感器信息处理方式主要... 详细信息

目标跟踪和信息融合一直是现代军事控制和决策系统的重要内容。多传感器信息全面、多样、能适应不同的环境变化,而且可以提高跟踪的精度,因此在目标跟踪中得到广泛应用,并逐渐成为目标跟踪中的研究热点。目前,多传感器信息处理方式主要有集中式处理和分布式处理两种,而分布式数据处理的方式有着计算量小、网络结构灵活、可靠性好等优点,是目前最受欢迎的信息融合处理方法。首先,介绍几种常用的机动目标运动建模方法,给出相应的数学模型。介绍几种常用的非线性滤波算法,重点阐述无迹卡尔曼滤波算法的过程。其次,针对多传感器目标跟踪问题,介绍分布式滤波方法的基本思想和主要步骤。为解决目标跟踪问题中的非线性,在线性分布式滤波算法的基础上引入非线性滤波方法,提出一种能应用到非线性领域的分布式无迹卡尔曼滤波方法。通过与集中式滤波算法的对比,验证分布式无迹卡尔曼滤波算法的性能。再次,针对数学模型中噪声统计特性未知的情况,研究Sage-Husa算法,与无迹卡尔曼滤波结合,得到非线性领域的噪声估计方法。基于此提出一种带噪声估计的分布式自适应无迹卡尔曼滤波算法,以解决模型参数未知时的目标状态估计问题。同时对目标跟踪过程中可能出现的传感器故障情况进行讨论,研究基于变网络结构的分布式无迹卡尔曼滤波算法。根据删除故障节点后剩余节点组建新网络的不同方式,提出两种改变网络结构的方法,得到基于变网络结构的自适应分布式无迹卡尔曼滤波算法,消除节点故障对目标状态估计的影响,提高系统的可靠性和容错性。最后,讨论多目标跟踪问题,研究杂波环境下的数据关联方法。针对联合概率数据关联方法随着回波数增多而出现“组合爆炸”的缺点进行改进,结合分布式无迹卡尔曼滤波算法,提出一种基于改进联合概率数据关联的分布式无迹卡尔曼滤波算法,对多传感器多目标跟踪进行仿真实验,验证算法的性能。

关键词：分布式滤波分布式无迹卡尔曼滤波变网络结构噪声估计联合概率数据关联多目标跟踪

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分布式驱动HEV自适应无迹卡尔曼车速估计

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中国科学：技术科学 2016年第5期46卷 481-492页

作者：赵治国朱强周良杰张军腾同济大学新能源汽车工程中心上海201804 同济大学汽车学院上海201804

针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡... 详细信息

针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法.首先,建立了四驱混合动力汽车动力系统及动力学模型,其包括驱动系统模型、7自由度车辆动力学模型和Burckhardt轮胎模型.其次,考虑模型的时变及强非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法设计了主/子滤波器.一方面通过对量测噪声的自适应,改善了UKF算法量对量测信号干扰的鲁棒性;另一方面将主/子滤波器结果进行融合,并用融合后结果重置了各滤波器,提高了车速估计精度.最后,搭建了四驱混合动力汽车Carsim-Simulink联合离线仿真平台和硬件在环仿真试验平台,分别开展了双纽线、低速双移线两种驱动工况的离线仿真和硬件在环仿真试验.试验结果表明,所提出的分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法不仅估计精度较高,而且也有着较强的自适应性和鲁棒性能.

关键词：四驱混合动力汽车分布式无迹卡尔曼滤波噪声自适应 Carsim-Simulink联合仿真硬件在环试验

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