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基于强跟踪扩展卡尔曼滤波的燃气轮机气路故障诊断

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基于强跟踪扩展卡尔曼滤波的燃气轮机气路故障诊断

STEKF协同残差归一化的感应电机转速辨识方法

智能化电站技术发展研讨暨电站自动化2013年会

作者：宋崇明刘金福于达仁哈尔滨工业大学·能源科学与工程学院

燃气轮机的气路故障会引起部件的性能参数发生变化,进而引起相应的温度、压力等可测参数的变化。本文基于强跟踪扩展卡尔曼滤波,通过燃机可测参数的变化,估计性能参数的改变,进而可以对比系统实际故障特点,实现故障诊断。此种方法根据... 详细信息

燃气轮机的气路故障会引起部件的性能参数发生变化,进而引起相应的温度、压力等可测参数的变化。本文基于强跟踪扩展卡尔曼滤波,通过燃机可测参数的变化,估计性能参数的改变,进而可以对比系统实际故障特点,实现故障诊断。此种方法根据系统模型信息,不需要大量的故障样本就可实现多故障的诊断,并且对其测试可获得较好的诊断结果。

关键词：燃气轮机故障诊断强跟踪扩展卡尔曼滤波

来源： cnki会议评论

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电工技术学报 2017年第5期32卷 86-96页

作者：尹忠刚李国银张延庆孙向东钟彦儒西安理工大学电气工程系西安710048 电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学) 西安710049

为了提高感应电机无速度传感器矢量控制系统的性能,提出了一种强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)协同残差归一化(NR)的自适应转速估计方法。通过将渐消因子引入到状态预测协方差矩阵中,实时在线调整增益矩阵,强迫输出残差序列保持相互正交。... 详细信息

为了提高感应电机无速度传感器矢量控制系统的性能,提出了一种强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)协同残差归一化(NR)的自适应转速估计方法。通过将渐消因子引入到状态预测协方差矩阵中,实时在线调整增益矩阵,强迫输出残差序列保持相互正交。同时,通过对残差进行归一化处理,自适应地调节渐消因子,消除由残差本身数值差异引起的信息不对称。该文提出的方法提高了系统模型对于实际系统以及外部环境变化的适应性,有效降低了估计误差,满足对于低速的估计要求。对基于STEKF协同残差归一化观测器的感应电机无速度传感器矢量控制系统进行了实验验证,实验结果证明了算法的正确性和有效性。

关键词：强跟踪扩展卡尔曼滤波残差归一化自适应转速估计渐消因子

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基于UWB技术的矿山电铲定位算法研究

工矿自动化 2020年第12期46卷 95-100页

作者：郭安斌苏红俊闫孝姮中国神华能源股份有限公司哈尔乌素露天煤矿内蒙古鄂尔多斯010300 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

矿山工作环境恶劣,传统的电缆卷放方法无法保证电铲长时间供电,且供电过程中存在安全隐患。跟随电铲移动的新型电缆卷放车可解决上述问题。为了实现电缆卷放车对电铲的自主跟随,保证矿山环境下电铲的长时间供电,提出了一种基于超宽带(U... 详细信息

矿山工作环境恶劣,传统的电缆卷放方法无法保证电铲长时间供电,且供电过程中存在安全隐患。跟随电铲移动的新型电缆卷放车可解决上述问题。为了实现电缆卷放车对电铲的自主跟随,保证矿山环境下电铲的长时间供电,提出了一种基于超宽带(UWB)技术的矿山电铲定位算法,并选用到达时间差(TDOA)算法构建矿山电铲定位模型。根据TDOA测距算法,测量各基站到目标电铲位置的距离并计算差值;对获取的距离差信息进行滑动平均滤波,以抑制测距过程中产生的噪声,平稳数据;根据滤波修正后的距离差计算出标签位置;用强跟踪扩展卡尔曼滤波(STFEKF)算法跟踪目标电铲位置,进一步消除噪声,提高运动过程中目标电铲的定位精度。仿真结果表明,在不同观测噪声的影响下,滑动平均滤波+STFEKF的定位方案误差小于传统EKF算法,有效解决了距离增加或电铲运动状态突变时定位误差增大的问题;定位均方差较传统EKF算法降低70%以上,定位轨迹更接近于目标的真实移动轨迹,具有良好的定位跟踪及噪声抑制能力。

关键词：电缆卷放车电铲定位跟踪定位无线定位 UWB TDOA 强跟踪扩展卡尔曼滤波滑动平均滤波

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一种改进的粒子滤波算法

电讯技术 2009年第1期49卷 50-53页

作者：李勇汪立新郑海伟通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001 杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数,从... 详细信息

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果。仿真结果表明,该算法的性能优于其它几种非线性滤波算法。

关键词：目标跟踪粒子滤波强跟踪扩展卡尔曼滤波建议分布

基于STEKF和VMD-SVD的电能质量扰动信号去噪方法

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淮北师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期44卷 46-53页

作者：杨韬李芃王银花铜陵学院电气工程学院安徽铜陵244061

为有效去除电能质量扰动信号噪声,提出一种基于强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)、变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的电能质量扰动信号去噪方法。首先通过STEKF判定扰动类型、定位扰动起止时刻,并对信号进行分段;然后采用VMD对每段信号... 详细信息

为有效去除电能质量扰动信号噪声,提出一种基于强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)、变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的电能质量扰动信号去噪方法。首先通过STEKF判定扰动类型、定位扰动起止时刻,并对信号进行分段;然后采用VMD对每段信号进行初步去噪,同时分解出信号的暂态分量和稳态分量;再利用SVD对信号的稳态分量进行二次去噪并保留信号的暂态分量;最后对信号进行重构获得去噪后的信号。仿真结果表明,所提方法能有效抑制各类扰动信号的噪声,去噪后信噪比显著提高,均方根误差大幅降低,且去噪性能优于传统方法。

关键词：强跟踪扩展卡尔曼滤波变分模态分解奇异值分解电能质量扰动去噪