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基于扰动块的柔性臂分布式滚动时域估计

上海交通大学学报 2022年第7期56卷 868-876页

作者：徐晨辉俞芳慧何德峰浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量... 详细信息

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量,从而降低了算法的计算量,实现快速性.通过分析算法在最大分块长度下的可行性与收敛性,建立了保证算法的优化问题存在等价解的假设条件,并将结果推广到了过程扰动任意分块的情况.仿真结果表明:与不加扰动块的算法相比,所提算法能在不影响估计误差的前提下有效缩短计算时间.

关键词：柔性机械臂状态估计滚动时域估计分布式估计扰动块

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基于滚动时域估计的锂电池SOC估算研究

基于滚动时域估计的锂电池SOC估算研究

作者：张子琦青岛大学

学位级别：硕士

荷电状态(State of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)衡量电池剩余电量的重要依据,准确的估计SOC可以提高BMS工作效率。本文以单节18650型锂电池为研究对象,围绕电池等效电路模型建模和SOC估计算法两方面展开... 详细信息

荷电状态(State of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)衡量电池剩余电量的重要依据,准确的估计SOC可以提高BMS工作效率。本文以单节18650型锂电池为研究对象,围绕电池等效电路模型建模和SOC估计算法两方面展开研究,主要内容包括以下几部分:1.针对使用多项式函数描述电池开路电压存在的过拟合问题,本文在建模过程中考虑了开路电压随SOC单调变化这一特性,将开路电压建模问题转化为一个约束非线性优化问题,进而建立了准确的开路电压模型。而后,针对模型参数离线模型精度不高,在线参数辨识初值不易确定问题,本文采用离线参数模型输出初值和参数约束条件,构造了一个新的参数辨识算法,并通过在线求解该问题实现模型参数实时更新。实验结果表明,使用上述方法所建立的等效电路模型能够有效解决过拟合问题,并且在全SOC区间内泛化性能较好。2.针对锂电池线性等效电路模型存在噪声参数不确定的情况,本文提出了一种噪声自适应滚动时域估计(Noise Adaptive Moving Horizon Estimation,NAMHE)算法来估计锂电池SOC。该算法在估计SOC的同时,也能够利用历史测量信息和估计信息对噪声参数进行递推估计。随后,对NAMHE算法进行了稳定性分析。最后,实验结果表明,在噪声参数存在不确定的情况下,基于NAMHE算法的SOC估计误差的收敛速度明显快于基于MHE算法。3.考虑到锂电池模型线性化产生的模型误差问题,本文提出一种基于非线性电池模型的最优滚动时域估计(Optimization Moving Horizon Estimation,OMHE)算法,并对OMHE算法进行了稳定性分析。此外,考虑到OMHE算法计算较为复杂,本文结合梯度优化方法提出了一种多重迭代滚动时域估计(Multi-Iteration Moving Horizon Estimation,MMHE)算法,将OMHE算法中所求解的约束非线性优化问题变换为直观的梯度优化计算和投影计算,并给出了MMHE的稳定充分条件。实验结果表明,OMHE算法在SOC估计准确性上优于MMHE算法,但是MMHE算法在计算时间上优于OMHE算法,并且增加MMHE算法迭代次数可以有效提高SOC估计精度。

关键词：锂电池荷电状态估计滚动时域估计约束非线性优化问题梯度优化算法

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锂离子电池状态的滚动时域估计实时算法研究

锂离子电池状态的滚动时域估计实时算法研究

作者：闫家玉华中科技大学

学位级别：硕士

随着电动汽车产业的快速发展,锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等显著优势而受到广泛关注。准确的电池状态估计,如荷电状态(State of Charge,SOC)、温度状态(State of Temperature,SOT)等对于电池管理系统至关重要。与传统Kalman... 详细信息

随着电动汽车产业的快速发展,锂离子电池因其能量密度高、使用寿命长等显著优势而受到广泛关注。准确的电池状态估计,如荷电状态(State of Charge,SOC)、温度状态(State of Temperature,SOT)等对于电池管理系统至关重要。与传统Kalman滤波相比,滚动时域估计算法(Moving Horizon Estimation,MHE)有更高的估计精度和更快的收敛速度,但MHE的高计算成本难以满足电池管理系统的实时性要求。为此,本文研究滚动时域估计实时算法(Real-time Moving Horizon Estimation,RT-MHE),在提高MHE计算效率的同时保留MHE在估计精度和收敛速度方面的优势。主要研究内容如下:(1)针对电池管理系统的实时性要求,提出SOC估计的RT-MHE算法,在每个估计时刻执行固定次数的高斯-牛顿迭代,在每一次迭代中对得到的块三对角Karush-Kuhn-Tucker矩阵进行LU分解,进而得到正向-反向递归求解算法。仿真结果表明,所提出的RT-MHE算法具有与MHE精确求解算法相当的估计性能,但计算效率显著提升。(2)针对模型失配情况,提出SOC和等效电路模型参数的滚动时域联合估计实时算法(Real-time Joint Moving Horizon Estimation,RT-JMHE),在进行SOC估计的同时更新电池等效电路模型,实现模型失配情况下的高精度SOC在线估计。通过多试验工况下存在模型失配情况的SOC估计效果对比,验证了RT-JMHE算法在模型失配的情况下依然能够实现高精度的SOC在线估计。(3)针对RT-MHE算法用于电池组高维SOT估计时计算成本随电池单体数量增多而显著增大的问题,提出分布式滚动时域估计实时算法(Real-time Distributed Moving Horizon Estimation,RT-DMHE),将集中式RT-MHE分解为多个只与相邻子系统进行信息交互的局部RT-DMHE,通过并行运算提高计算效率。仿真结果表明,所提出的RT-DMHE算法能够以较低的计算成本实现与全局估计相当的估计精度。

关键词：锂离子电池荷电状态估计电池温度估计滚动时域估计实时计算分布式估计

基于滚动时域估计的飞行器姿态估计及三轴磁强计在线校正

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物理学报 2015年第21期64卷 195-203页

作者：赵国荣黄婧丽苏艳琴孙聪海军航空工程学院控制科学与工程系烟台264001 91980部队烟台264001

针对飞行器姿态估计以及三轴磁强计在线校正问题,提出了一种实时滚动时域估计算法.首先,为了解决在卡尔曼滤波框架下系统约束不能显式求解的问题,设计了滚动时域估计滤波算法.该算法将飞行器姿态估计问题转化为优化问题,显式求解四元数... 详细信息

针对飞行器姿态估计以及三轴磁强计在线校正问题,提出了一种实时滚动时域估计算法.首先,为了解决在卡尔曼滤波框架下系统约束不能显式求解的问题,设计了滚动时域估计滤波算法.该算法将飞行器姿态估计问题转化为优化问题,显式求解四元数归一化性质,缩小搜索空间的同时提高了搜索效率和精度.其次,滤波时域窗内应用高斯-牛顿迭代法求解最优状态估计值,满足了实时性要求.最后,在没有增加系统状态维数的情况下,在线求解了三轴磁强计校正参数,保证了磁强计量测值以矢量形式输入系统.仿真结果表明,由于合理地利用了历史信息,该方法精度较高,且对初始误差、系统误差均不敏感,具有一定鲁棒性.

关键词：姿态估计滚动时域估计三轴磁强计在线校正

丢包和量化约束下的不确定系统分布式滚动时域估计

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控制与决策 2021年第7期36卷 1771-1778页

作者：刘帅赵国荣曾宾高超海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001 中国人民解放军92095部队浙江台州318000

研究了数据丢包和量化约束下的随机不确定系统分布式状态估计问题.将丢包现象描述为随机Bernoulli序列,采用预测补偿机制对数据丢包进行补偿,将量化引入的误差转化为观测方程中的不确定参数,将系统的模型不确定性描述为系数矩阵受到随... 详细信息

研究了数据丢包和量化约束下的随机不确定系统分布式状态估计问题.将丢包现象描述为随机Bernoulli序列,采用预测补偿机制对数据丢包进行补偿,将量化引入的误差转化为观测方程中的不确定参数,将系统的模型不确定性描述为系数矩阵受到随机扰动;利用固定时域内的所有观测值构造代价函数,将状态估计问题建模为带不确定参数的鲁棒最小二乘优化问题,并通过将矢量优化问题转化为单峰函数的标量优化问题,实现了鲁棒滚动时域局部估计器的快速求解;对局部估计器的稳定性进行研究,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件.应用协方差交叉(CI)融合算法进行加权融合,得到了分布式融合估计器.最后通过仿真验证了所提算法的有效性.

关键词：滚动时域估计预测补偿数据量化不确定系统稳定性分析 CI融合

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弹性高速飞行器的状态/参数滚动时域估计

北京航空航天大学学报 2019年第2期45卷 291-298页

作者：陈尔康荆武兴高长生哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估... 详细信息

针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估计问题。然后,利用前向动态规划原理,将到达代价的计算转化为最小二乘问题,并利用QR分解进行求解,从而给出了基于QR分解的到达代价更新方法。这样使得整个滚动时域估计方法都建立在优化的基础上,且引入了反馈机制,提高了估计精度和速度。仿真结果表明:滚动时域估计的精度明显优于扩展卡尔曼滤波,且基于QR分解的到达代价更新方法在速度上优于传统的基于估计误差协方差的到达代价更新方法。

关键词：高速飞行器弹性滚动时域估计状态估计参数估计 QR分解

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测量数据丢失的随机不确定系统滚动时域估计

控制与决策 2021年第2期36卷 450-456页

作者：刘帅赵国荣曾宾高超海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001 中国人民解放军92095部队浙江台州318000

研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题... 详细信息

研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题,进而实现最优状态估计的求解.对所提算法的稳定性进行研究,推导出估计误差范数平方期望的上界,并给出估计误差范数平方期望收敛的充分条件.最后通过仿真验证所提算法的有效性.

关键词：滚动时域估计丢包预测补偿不确定系统 Min-Max问题稳定性分析

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基于量测补偿的多传感器分布式滚动时域估计

系统工程与电子技术 2017年第5期39卷 984-990页

作者：焦志强李卫华王鹏空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

针对网络中单个传感器无法对目标状态完全观测的情况,基于量测补偿策略与滚动时域估计方法,提出了一种分布式估计算法。针对网络中单个传感器量测对状态不完全可观测的情况,令各传感器利用其对完全量测的预测来补偿实际量测;进一步针对... 详细信息

针对网络中单个传感器无法对目标状态完全观测的情况,基于量测补偿策略与滚动时域估计方法,提出了一种分布式估计算法。针对网络中单个传感器量测对状态不完全可观测的情况,令各传感器利用其对完全量测的预测来补偿实际量测;进一步针对传感器网络中所有传感器估计的一致性问题,令各传感器利用本身的量测和邻居传感器的传输信息对状态进行滚动时域估计,并在此基础上构造分布式的滚动时域估计优化问题和设计实施算法。仿真结果表明,在整个传感器网络全局可观测的前提下,该算法可以使得传感器网络中的所有传感器实现对目标状态的完整、准确估计。

关键词：分布式状态融合估计滚动时域估计不完全可观测量测补偿

基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法

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系统工程与电子技术 2016年第7期38卷 1629-1637页

作者：高兵兵高社生胡高歌阎海峰西北工业大学自动化学院陕西西安710072

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型... 详细信息

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system,INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。

关键词：自适应无迹卡尔曼滤波噪声统计估计极大似然准则滚动时域估计