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自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计: 2024年; 精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权,并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次,基于自主实验平台测试数据,验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时,相较于传统UKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%,DST工况下分别下降了36.40%和27.73%;相较于同类改进的AUKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%,DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明,相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法,AFUKF具有更高的估计精度,且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。; 郭向伟李璐颖王晨王亚丰李万; 关键词：荷电状态无迹卡尔曼滤波

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

一种基于改进无迹卡尔曼滤波的铅酸蓄电池核容方法: 本发明提出一种基于改进无迹卡尔曼滤波的铅酸蓄电池核容方法，首先，选取最小偏度单行法作为无迹变换采样策略，并采用噪声自适应协方差更新法，接着，结合电池最大可用容量计算方法，构建了电池核容仿真模型，分析了不同温度下的电池容量...; 周宏瑞欧世锋况成忠农蔚涛颜丽娟齐鹏辉黄伟龚正颜民满杨波赵洪宇

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法: 本发明涉及一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法，为了适应无人机载光电系统对实时目标定位的需求，本发明针对受到复杂环境干扰的系统扰动场景，融合了无迹卡尔曼滤波（UKF）与稳健估计理论，通过动态残差的实时调...; 闫啸家孙世岩朱惠民胡清平应文健

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法: 本发明涉及一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法，为了适应无人机载光电系统对实时目标定位的需求，本发明针对受到复杂环境干扰的系统扰动场景，融合了无迹卡尔曼滤波（UKF）与稳健估计理论，通过动态残差的实时调...; 闫啸家孙世岩朱惠民胡清平应文健

无迹卡尔曼滤波估计空间目标特征信息: 2024年; 为了加强对空间目标,尤其是非合作目标的探测监视,空间目标的各种特性正受到越来越多的关注。通过无迹卡尔曼滤波对空间目标的位置、速度、姿态、角速度和材料复折射率5种状态参数进行了反演估计。利用观测角度、光度和偏振度数据作为观测值估计目标的状态,基于位置与速度运动学模型和姿态与角速度动态模型,完成5种状态的时间演化,实现了对5种状态参数的联合估计。仿真结果表明,设置合理的状态初始值、状态方程和测量方程噪声,5种状态参数误差均能合理收敛,无迹卡尔曼滤波能够较好地预测空间目标的5种特征参数,同时也验证了观测角度、光度和偏振度数据可以用于反演空间运动目标的5种非直接观测特征信息。; 刘燕刘燕汶德胜易红伟; 关键词：无迹卡尔曼滤波光度偏振度

一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法: 本发明提出一种基于无迹卡尔曼滤波器的路感反馈力矩估算方法，包括以下步骤：获取无刷直流电机的三相电流、转子转角及汽车状态参数；通过汽车二自由度模型、Dugoff轮胎模型以及电流转矩转换方程构建无迹卡尔曼滤波器，根据电机的三...; 黄炜夏伟黄起鹏

基于无迹卡尔曼滤波的动力电池状态估计: 2024年; 准确预测动力电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)对电动汽车电池系统的安全运行至关重要。卡尔曼滤波(KF)算法被广泛用于动力电池的状态估计,但非线性误差较大。提出利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现对动力电池状态的准确估计。首先,通过分析动力电池实验数据,建立一阶等效电路模型,模型拟合优度达到0.992。随后,加入容量衰退机制模拟锂离子电池老化过程,并对电池进行恒流充电以及随机放电循环,模拟动力电池实际工况。不同初始值下,SOC、SOH估计的均方根误差均小于0.01,且随着循环次数的增加,误差逐渐减小。; 李锦满李儒欢李浩南李存鑫邱子桐郭凯吴锴周峻; 关键词：状态估计等效电路模型

基于无迹卡尔曼滤波的精密时钟同步算法: 2024年; 工业以太网中,各设备对时钟同步精度的要求越来越高。以IEEE1588协议理论为基础,设计一种基于无迹卡尔曼滤波的时钟同步算法。通过对PTP得到的时间差进行观测,获取对下一个周期时钟偏差、时钟频率的估计值,使用该估计值校正从时钟频率和时钟偏差,以保证时钟同步。实验证明,该方法能够有效提高时钟同步精度。; 许万余磊涛夏瑞东; 关键词：IEEE1588 时钟偏差无迹卡尔曼滤波

自适应双层无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计: 2024年; 针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽车模型对车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角进行估计。通过改进的Sage-Husa滤波器对系统过程噪声和测量噪声进行动态调整,进而减少车辆行驶状态估计的误差。应用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真以及实车试验数据来验证该估计器的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比。结果表明:与UKF算法相比,该算法有效提高了车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角的估计精度和稳定性。; 徐劲力张光俊; 关键词：参数估计横摆角速度质心侧偏角

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