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一类带时滞的静态神经网络的h∞滤波问题

山西大学学报(自然科学版) 2022年第6期45卷 1447-1454页

作者：刘博马秀莉山西大学数学科学学院晋中学院数学系

文章研究了一类带有时滞的静态神经网络的h∞滤波问题。通过引入一个增广的Lyapunov-Krasovskii泛函，并使用Bessel-Legendre不等式估计Lyapunov-Krasovskii泛函求导后的交叉项，给出了时滞神经网络稳定性分析的新的有界实引理。基于该... 详细信息

文章研究了一类带有时滞的静态神经网络的h∞滤波问题。通过引入一个增广的Lyapunov-Krasovskii泛函，并使用Bessel-Legendre不等式估计Lyapunov-Krasovskii泛函求导后的交叉项，给出了时滞神经网络稳定性分析的新的有界实引理。基于该有界实引理，得到了滤波误差系统的h∞性能分析，并通过求解线性矩阵不等式得到滤波器。

关键词：静态神经网络时滞 h∞滤波稳定性分析

基于h∞滤波算法的UWB与IMU融合定位技术研究

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基于H∞滤波算法的UWB与IMU融合定位技术研究

作者：李梦圆电子科技大学

学位级别：硕士

超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)技术由于其定位精度高已经成为室内定位领域的热门技术。然而在许多复杂室内应用场景中,超宽带测量信号受到障碍物的遮挡,从而产生异常值,难以提供稳定且高精度的定位信息。惯性测量单元(Inertial Measureme... 详细信息

超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)技术由于其定位精度高已经成为室内定位领域的热门技术。然而在许多复杂室内应用场景中,超宽带测量信号受到障碍物的遮挡,从而产生异常值,难以提供稳定且高精度的定位信息。惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)作为运动传感器广泛应用于机器人导航以及飞行器控制中,例如导航路径规划和绘图任务。目前许多基于IMU的低成本微电子机械系统(MEMS)已经上市,而智能手机和类似设备几乎都配备了低成本嵌入式IMU传感器。然而低成本IMU受到不精确的标度因子和轴向误差带来的系统误差影响,从而降低了位置和姿态估计的精度。单一的室内定位技术无法提供实际应用要求的定位精度和稳定性,基于这一技术难题,本文提出了两种基于超宽带/惯性测量单元(UWB/IMU)的融合滤波器,来跟踪位置、速度和方向信息。本文分别基于拓展卡尔曼滤波(EKF)和h滤波对UWB和IMU数据进行融合,通过对比UWB定位、拓展卡尔曼滤波定位、h滤波定位算法性能,实现定位系统定位精度的提升。由于UWB原始数据和IMU原始数据都存在一定的噪声,本文设计算法对UWB和IMU数据进行滤波处理。针对UWB数据,主要滤除一些严重影响定位精度的野值以及零值。针对IMU数据,本文建立IMU误差模型,分析误差来源,并设计校准算法,通过MATLAB离线求取校准参数对IMU数据进行校准。本文通过设计一款定位模块对上述算法进行了实现,模块包括硬件模块和软件模块。硬件设计部分包括ST的STM32F411主控芯片外围电路设计、UWB(DWM1000)模组、惯性导航传感器(MPU9250),以及电源模块。软件设计分为两部分:标签和基站固件设计以及定位算法部分。标签和基站的固件部分主要功能有:对UWB采集到的数据进行预处理与滤波、对IMU输出的数据进行校正、将预处理之后的距离以及姿态数据发送到上位机。由于STM32F411芯片的计算能力远不如PC机,所以最终的滤波以及位置解算我们放在上位机进行处理,除此之外,上位机还可以通过图像显示标签的实时位置,以图形界面与人进行交互。

关键词：室内定位 UWB IMU 扩展卡尔曼滤波 h∞滤波

基于h∞滤波的锂电池SOC与SOP联合估计研究

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基于H∞滤波的锂电池SOC与SOP联合估计研究

作者：刘雨洋西南科技大学

学位级别：硕士

随着世界能源格局的转变,锂离子电池已成为新能源储能领域的重要组成部分。准确的电池状态估算对电能的高效使用和延长电池使用寿命起到关键作用,而电池的荷电状态与功率状态则是关系锂电池使用过程中有效性与安全性的关键参数。本文的... 详细信息

随着世界能源格局的转变,锂离子电池已成为新能源储能领域的重要组成部分。准确的电池状态估算对电能的高效使用和延长电池使用寿命起到关键作用,而电池的荷电状态与功率状态则是关系锂电池使用过程中有效性与安全性的关键参数。本文的目的是获取高精度的电池等效模型参数和优化电池状态估算方法,并进行实验验证分析,以下是本文的主要研究内容。(1)对锂离子电池的工作原理和特性进行了分析,并进行了等效建模。同时,基于电池本身的特性进行了特定实验,获取锂离子电池在特定实验下的开路电压、脉冲响应特性和内阻效应的变化规律。基于实验结果进行分析设计,考虑了锂离子电池充放电时的动态特性结合二极管的单向导电性,构建了改进的PNGV等效电路模型,通过双RC并联回路体现锂离子电池的浓差极化与电化学极化效应,为后续参数辨识与状态估计提供依据。(2)基于动态粒子群寻优算法对遗忘因子的最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square,FFRLS)进行优化。通过对锂离子电池工作时的内部反应和外部影响因素的分析,使用粒子群寻优(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对遗忘因子最小二乘法进行优化,通过寻优算法在迭代中寻找到最优的遗忘因子,通过动态化PSO中的惯性权重,提高锂离子电池的参数辨识速度,形成一种动态粒子群优化的遗忘因子最小二乘参数在线辨识方法。实验结果表明,改进的算法相比传统遗忘因子最小二乘法算法精度更高,通过电压模拟测试,误差在0.02V以下。(3)基于自适应h∞滤波算法的高精度SOC估算策略设计。为了提高传统荷电状态(State of Charge,SOC)估计算法的鲁棒性,设计一种基于Sage-husa自适应的h∞滤波(h-infinity Flitering,hIF)算法,通过自适应匹配人为设定的固定值误差协方差矩阵,使噪声特性匹配系统当前状态,要在h∞滤波算法稳定性的前提下,提高估算精度,同时尽可能减少估计误差。仿真结果表明,对比扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)与h∞滤波算法,改进的算法具有更高的估计精度,三种复杂工况的SOC估算误差均在2%以内,为荷电状态估算提供一种新思路。(4)基于多参数约束的功率状态(State of Power,SOP)估算研究。针对传统功率状态估计方法精度不高的问题,设计一种考虑温度多变的多参数约束的SOP估算策略,分别以电压约束、电流约束和SOC约束为条件,对锂离子电池SOP进行估算。为了进行锂离子电池SOP的估算,设计了一种基于多参数约束的SOP估计算法,并通过对不同温度下的动态应力测试(Dynamic Stress Test,DST)和北京公交动态应力测试(Beijing Bus Dynamic Stress Test,BBDST)工况进行验证分析,以验证所构建的SOP估算策略的有效性。由实验结果可知,本文构建的多参数约束SOP估算策略可以对瞬时和不同持续时间的SOP进行跟踪,且SOP的最大估算误差小于84W。综上所述,本文从电池特性的影响因素入手,通过建立一种动态粒子群优化的遗忘因子最小二乘在线辨识方法,以实现电池参数辨识过程中的精度提升;通过Sagehusa方法对h∞滤波算法进行自适应改进,旨在减少噪声影响,增加估算准确度。在此基础上通过不同温度的工况实验,证明了所改进的算法具有较高精度,为电池的安全高效运行提供了理论依据。

关键词：锂离子电池荷电状态估算功率状态估算动态粒子群优化算法 h∞滤波状态联合估计

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基于h无穷滤波的锂电池状态估计

基于H无穷滤波的锂电池状态估计

作者：王星凯安徽理工大学

学位级别：硕士

由于环境污染问题的逐步恶化,人们开始逐渐重视新能源汽车的研究与使用,而锂电池组便是新能源汽车的动力核心。为了更有效安全的利用,电池管理系统(BMS)也应运而生。电池管理系统的核心是通过实时地对电池状态估计所构成,其中又以电池SO... 详细信息

由于环境污染问题的逐步恶化,人们开始逐渐重视新能源汽车的研究与使用,而锂电池组便是新能源汽车的动力核心。为了更有效安全的利用,电池管理系统(BMS)也应运而生。电池管理系统的核心是通过实时地对电池状态估计所构成,其中又以电池SOC估计最为重要,所以这也成目前研究的主要问题。电池的荷电状态(SOC)指的是电池剩余的电量占总电量的比例,相当于燃油车里的油表盘,是作为电动汽车剩余行驶时长的重要依据。本文提高锂电池荷电状态估计精确度从参数辨识和估计算法改进两方面着手。在比较常用的几种SOC估计算法中,因Kalman滤波算法的特征简洁且具有高效性而大规模投入使用,此方法是通过确定电池的空间状态模型,在白噪声的环境下获得精确的估计结果。然而大自然界存在的绝大多数噪声都是有色的,特别是电动汽车行驶过程车况复杂,单一的Kalman滤波算法难以继续保持出色的表现。h滤波算法作为强抗干扰性算法,是针对Kalman滤波算法在理论层面上的改进,可以使得它在有色噪声的环境下仍有较好的表现。本文通过添加自适应因子和h滤波算法到无迹卡尔曼滤波器(UKF)中提出的自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF)算法来估计锂电池的SOC,然后通过扩展卡尔曼滤波(EKF)在线辨识电池等效电路模型参数和容量通过对参数的不断调整更新来提高SOC估计的精度。ARUKF算法和EKF算法组成的双Kalman估计算法不需要提前了解噪声的分布,而且噪声可以是非高斯分布的,因此在实际应用中限制比较小。此方法是运用电池模型参数的不断变化和对过程噪声以及测量噪声的协方差自适应调整来降低噪声影响。在实验开始前建立电池等效电路模型,通过实验进一步确定有关参数和工况数据。之后给出ARUKF算法的基本流程和EKF算法估计的流程,通过比对在线参数辨识与离线参数辨识的模型端电压误差以及SOC估计精度验证了双Kalman估计算法精度远高于UKF算法。然后通过在循环工况添加有色噪声以及白噪声验证了双Kalman估计算法能够行之有效地降低有色噪声对SOC估计的影响,从而增加SOC估计精度。即使在有色噪声干扰的环境下,双Kalman估计算法也能保持SOC估计误差在0.5%左右,ARUKF算法也能保持SOC估计误差在1%,比UKF算法估计结果更加准确。

关键词： h∞滤波双Kalman估计算法锂离子电池荷电状态在线参数辨识

基于网络环境下两类非线性系统的鲁棒h∞控制与滤波研究

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基于网络环境下两类非线性系统的鲁棒H∞控制与滤波研究

作者：姜若瑾曲阜师范大学

学位级别：硕士

近年来,网络化控制系统一直是国内外备受关注的方向之一.由于具有布线少、成本低、易操控、易维护、贴近实际等优点,网络化系统在无人驾驶、工业自动化、水下机器人、智能电网等实际工程领域中得到了广泛的应用.然而,网络传输的介入难... 详细信息

近年来,网络化控制系统一直是国内外备受关注的方向之一.由于具有布线少、成本低、易操控、易维护、贴近实际等优点,网络化系统在无人驾驶、工业自动化、水下机器人、智能电网等实际工程领域中得到了广泛的应用.然而,网络传输的介入难免会给系统带来诸多问题,如:丢包、饱和、时滞等随机现象,使网络化系统的研究变得尤为复杂.如果这些网络诱导现象不加以干预,可能会影响系统的稳定性.近年来,有关网络化系统的控制与滤波研究已经取得了一定的成果,但目前对网络化非线性系统的研究并不是很充分.部分非线性系统的建模与非线性现象有关,而非线性现象在实际系统中是随机存在且难以消除的,会在一定程度上增加系统研究的难度,因此,深入研究基于网络化非线性系统的h控制与滤波问题有着极为重要的理论和工程意义.本文在学者们大量研究工作的基础上,进一步研究了基于网络环境下非线性系统的鲁棒h控制与滤波,全文的研究内容大致归结如下:1)研究一类带有随机丢包和执行器饱和的非线性系统的鲁棒h控制问题.针对在随机丢包和执行器饱和影响下的非线性系统,研究鲁棒h控制问题.丢包遵循Bernoulli随机二项分布,并且发生在两个通信信道中.通过引入一组辅助矩阵,将执行器饱和限制在凸包中.在以上因素均存在的情况下,设计一个基于观测器的h反馈控制器,使闭环系统均方指数稳定,并能达到给定的h性能.最后,通过仿真例子验证所提出方法的正确性和合理性.2)研究带有传感器饱和、多重通信延迟和丢包的非线性系统的鲁棒h滤波问题.针对带有传感器饱和、多重通信时滞和丢包的非线性系统,解决鲁棒h滤波问题.将通信时滞现象建模为满足Bernoulli分布的随机变量.丢包是以随机方式发生的,发生概率的取值范围为[0,1].传感器饱和由扇区非线性来表示,并通过分解方法处理.目的是设计一个全阶滤波器,在同时存在传感器饱和、多重通信时滞以及丢包的情况下,使得滤波动态系统均方指数稳定,并且达到给定的h性能指标.利用线性矩阵不等式,导出期望滤波器的显式表达式.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.

关键词： h∞控制 h∞滤波非线性系统丢包时滞执行器饱和传感器饱和均方指数稳定

基于自适应h∞滤波算法的无刷直流电机参数辨识

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基于自适应H∞滤波算法的无刷直流电机参数辨识

作者：陈丽娟南京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息化和智能技术的加速发展,人们不仅对智能家居产品的需求量日益增大,而且对这些产品的性能要求越来越高。无刷直流电机因其体积小,控制简单,维护容易等优势被广泛应用于智能家居、智能医疗器械等众多智能制造领域。这些智能产品... 详细信息

随着信息化和智能技术的加速发展,人们不仅对智能家居产品的需求量日益增大,而且对这些产品的性能要求越来越高。无刷直流电机因其体积小,控制简单,维护容易等优势被广泛应用于智能家居、智能医疗器械等众多智能制造领域。这些智能产品的工作性能的高低完全取决于电机控制策略的好坏,而实现电机的精准控制的首要前提就是获取准确的电机参数。因此,在线辨识电机参数对准确控制电机工作有重大意义,对提高智能产品的性能有深远意义。本文主要的研究问题有两个,其一,针对协方差未知的高斯噪声,通常采用传统的h滤波算法,其噪声协方差矩阵和性能上限均由工程师依据经验设定。而这些值往往为影响h滤波算法的精度,若设定的协方差矩阵和性能上限不合适,不仅会导致估计精度下降,甚至有可能造成滤波发散。其二,无刷直流电机的噪声通常是复杂未知的,并不总是服从高斯分布的;且电机的电感和电阻在工作过程中可能会发生变化,但这些变化难以用实验设备直接测出。为解决上诉问题,本文在传统扩展h滤波的基础上,研究了电机定子电感和电阻的在线辨识,在Matlab/Simulink环境下仿真验证辨识方法的有效性,具体工作如下:(1)本文首先根据无刷直流电机在两相静止坐标系下的电流方程,建立了电机状态空间方程,同时将受电机运行时间、运行环境等因素发生变化的电感和电阻作为系统的增广向量,并且在Matlab/Simulink平台上搭建电机的仿真模型。(2)实际情况中,扩展h滤波算法性能边界、噪声协方差矩阵等参数往往是在工程师反复实验后确定的。本文先采用了自适应h滤波算法,实现噪声协方差的在线估计,虽可有效估计参数值,但算法的稳定性难以保证。接着,本文利用期望最大化算法降低这些参数选取难度,研究了一种给予期望最大化的h滤波(EM-EhF)算法,采用该算法与扩展卡尔曼滤波算法,扩展h滤波算法同时估计电机参数,对比三种算法的仿真结果,进一步验证当噪声协方差矩阵不准确时,EM-EhF算法的有效性。(3)本文选取广义最大相关熵准则作为代价函数,结合传统的扩展h滤波算法,提出了一种鲁棒h滤波算法。同时,依据随机变量有界性原理,对鲁棒h滤波算法进行了收敛性分析。最后在电机受到非高斯噪声、异常值干扰及负载转矩变化的情况下进行仿真分析,结果表明该算法在估计精度和鲁棒性上都有显著优势。

关键词：无刷直流电机参数辨识广义熵 h∞滤波收敛性

基于改进的h∞滤波的锂离子电池荷电状态估计

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基于改进的H∞滤波的锂离子电池荷电状态估计

作者：姚建鑫南京邮电大学

学位级别：硕士

随着温室效应及传统能源危机日益严重,发展无污染可再生的新型绿色能源成为各国发展的新风向,锂离子电池是绿色能源中的核心之一,吸引了很多国家地区的学者工程师关注。由于锂离子电池广泛应用于各个领域,稍有不慎的操作都会影响电池的... 详细信息

随着温室效应及传统能源危机日益严重,发展无污染可再生的新型绿色能源成为各国发展的新风向,锂离子电池是绿色能源中的核心之一,吸引了很多国家地区的学者工程师关注。由于锂离子电池广泛应用于各个领域,稍有不慎的操作都会影响电池的正常使用及降低寿命。为了防止锂离子电池的短路、充电过量等操作导致锂离子电池寿命降低及提高锂离子电池的能量利用率及安全性,需要实时估计锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)并将其限制在安全范围内,所以SOC估算研究意义重大。SOC作为锂离子电池的内在参数,无法通过仪器直接测得,精确SOC值需要通过可测参数进行一系列的辨识估算才能够得到。具体研究内容如下:1、本文以三星ICR18650圆柱体三元锂离子电池为研究对象,采用新威公司生产的电池测试系统,对储存电量、电压、电流、电阻等电池特性进行了深入研析。阐明了锂离子电池SOC估算的重要性,讨论了SOC估算的难点。2、分析了常见的电池几种锂离子电池模型,通过分析对比选择了双极化模型。对研究的锂离子电池进行了静态容量测试及开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)-SOC测试。之后通过分析选择主流辨识法中的带遗忘因子的最小二乘法来对锂离子电池进行在线辨识。仿真实验表明该方法能够快速准确的实时在线辨识锂离子电池模型的主要元器件参数。最后通过分析提出了变遗忘因子的改进方向。3、提出改进的h滤波方法,将滑模观测器引入到h滤波中。建立了双极化等效电路模型,通过放电实验及动态应力测试实验对EKF、h滤波、联合滑模观测器的h∞滤波进行了对比。仿真结果表明联合滑模观测器的h滤波算法有较好的实用性,精度最高。4、将强追踪及多新息理论引入到h滤波中,通过多新息理论及强追踪理论来克服数据中的数据坏点,提升算法追踪性能。为验证算法有效性,进行了放电实验及动态应力测试(Dynamic stress test,DST)实验。通过实验仿真结果对h滤波和改进后的h滤波进行比较。结果表明改进后的算法在没有带来大量计算的情况下提升了算法鲁棒性。

关键词：锂离子电池荷电状态估计滑模观测器 h∞滤波多新息强追踪

通信协议下非线性时变系统的保概率h∞滤波问题研究

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通信协议下非线性时变系统的保概率H∞滤波问题研究

作者：孙萌东北石油大学

学位级别：硕士

在网络化控制系统中,各系统部件产生的信号被采样后通过通信网络进行数据传输,在节点间相互传递的过程中会发生信息冲突和拥塞等问题,因此通常采用通信协议的方式分配节点。在实际工程应用中,存在各种不可预知的扰动,造成系统很难精确... 详细信息

在网络化控制系统中,各系统部件产生的信号被采样后通过通信网络进行数据传输,在节点间相互传递的过程中会发生信息冲突和拥塞等问题,因此通常采用通信协议的方式分配节点。在实际工程应用中,存在各种不可预知的扰动,造成系统很难精确地达到期望的各项性能指标,因此利用概率约束h性能指标,使得系统更契合实际应用是非常必要的。目前人们对保概率问题的研究主要集中在线性系统的控制问题,而保概率约束下对通信协议调度下含有网络诱导现象的非线性时变系统滤波问题研究成果较少,为解决以上问题,完善研究体系,本文研究了通信协议下非线性时变系统的保概率h滤波问题。考虑的通信协议包括Round-Robin(RR)协议、Weighted Try-Once-Discard(WTOD)协议和随机通信协议(Stochastic Communication Protocol,SCP),主要工作如下:首先,研究基于Round-Robin协议的一类非线性时变系统的保概率h滤波问题。考虑在数据传输过程中产生的网络拥塞和资源占用现象,采用RR协议对网络节点间的数据传输进行调度。针对实际系统很难以概率1满足期望的各项性能指标这一问题,采用概率约束h性能指标,设计保概率滤波器,同时由于系统传感器与待设计滤波器之间存在非线性扰动,构造了保概率非脆弱h滤波器。系统的不确定参数由随机变量控制,随机变量服从均匀分布且相互独立。求解递归线性矩阵不等式得到以概率满足性能指标的滤波器存在的充分条件,实现在RR协议下非线性时变系统的保概率非脆弱h滤波器的设计。其次,研究受WTOD协议和传感器饱和影响的非线性时变系统保概率h滤波问题。采用WTOD协议解决复杂网络系统中多传感器节点的通信权限分配问题。针对系统传感器饱和现象,利用扇形有界条件刻画传感器饱和现象的数学模型,同时构造了保概率h滤波器。通过对递归线性矩阵不等式求解得到以概率满足性能指标的滤波器存在的充分条件,实现对WTOD协议下保概率h滤波问题的研究。最后,研究SCP协议影响下非线性时变系统的保概率h滤波问题。分别考虑时滞现象以及欺骗攻击对系统的影响,针对信号传输的随机性,采用扩展性好的SCP协议对各节点进行调度。针对系统在信号传递及处理过程中产生的时滞现象,研究伴随时滞性的非线性时变系统。针对不受安全保护的数据易被恶意攻击的问题,研究欺骗攻击对系统的影响,建立欺骗攻击模型,利用非线性条件约束恶意信号。在两种情况下分别设计保概率h滤波器,将伴随时滞的系统应用在连续搅拌反应釜滤波问题中。

关键词：保概率通信协议 h∞滤波非线性传感器饱和欺骗攻击

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模糊奇异摄动系统h_∞滤波

控制与决策 2008年第12期23卷 1395-1400页

作者：陈金香杨卫东北京科技大学信息工程学院北京100083

针对一类非线性奇异摄动系统,建立基于T-S模糊模型的模糊奇异摄动系统模型,通过Lyapunov方法和Schur补定理,研究其h∞滤波问题.将系统h∞滤波器设计归结为求解一组与摄动参数ε无关的线性矩阵不等式,从而避免由ε引起数值求解的病态问题... 详细信息

针对一类非线性奇异摄动系统,建立基于T-S模糊模型的模糊奇异摄动系统模型,通过Lyapunov方法和Schur补定理,研究其h∞滤波问题.将系统h∞滤波器设计归结为求解一组与摄动参数ε无关的线性矩阵不等式,从而避免由ε引起数值求解的病态问题.所获得的滤波器使闭环系统渐近稳定并能达到给定的h∞性能指标.该方法适用于标准和非标准非线性奇异摄动系统,仿真实例表明了所提出方法的有效性.

关键词：模糊奇异摄动 h∞滤波线性矩阵不等式 T—S模糊模型