摘要：轮胎载荷是车辆设计和安全性评估的基础数据,对轮胎进行高精度的载荷识别具有重要意义。针对轮胎载荷直接测量昂贵、复杂的现状以及基于纯物理驱动与纯数据驱动的载荷识别方法的局限性,提出一种物理-数据联合驱动的载荷识别模型。该模型由卡尔曼滤波器与神经网络修正模型串行组成,卡尔曼滤波器对载荷进行初步识别,修正模型通过卷积神经网络和长短期记忆网络提取信号的空间和时间特征,预测卡尔曼滤波器的偏差并对识别结果予以修正。以APM300胶轮车辆为例进行载荷识别,结果表明,该串行模式载荷识别模型通过将物理驱动与数据驱动方法有机结合,综合整个系统的规则与经验,有效地克制了参数扰动的影响,提升了载荷识别精度,具有较强的泛化性能,具备一定的工程应用价值。

摘要：针对变循环发动机健康参数估计问题,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波器。该算法通过最大化后验密度函数来建立过程噪声协方差和测量噪声协方差的自适应更新方程,以改善传统无迹卡尔曼滤波器设计中先验参数需要根据经验来设置,进而导致滤波器性能受人为因素影响较大的问题。以带核心机驱动风扇级的变循环发动机为对象,进行了不可测参数估计仿真试验,对所设计的自适应无迹卡尔曼滤波器算法进行了仿真对比验证。结果表明:在单参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于2%;多参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于1.8%;该算法性能优于增广卡尔曼滤波器、传统无迹卡尔曼滤波器,相较于传统无迹卡尔曼滤波器性能提升9.5%。

摘要：针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 。

摘要：本文针对卫星姿态确定系统,提出了一种基于专用卡尔曼滤波器思想的陀螺故障诊断方法.利用卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器,用于生成作为故障征兆信号的残差.结合专用观测器思想和卡尔曼滤波器,提出了利用卡尔曼滤波器组的故障检测与分离律.另外,给出了一种基于3-σ的阈值计算方法,用于设计故障诊断中所用的检测阈值.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：针对空间交会对接应用中追踪航天器对目标航天器的精密跟踪,采用三阶修正卡尔曼滤波器直接在球坐标系下对径向距离和径向速度进行联合跟踪,采用2个结构一致的二阶修正卡尔曼滤波器分别对俯仰角和俯仰角速度、方位角和方位角速度进行联合跟踪。提出一种状态噪声的实时估计算法,有效地解决了卡尔曼滤波应用中状态噪声的参数设计问题。仿真结果表明,本文设计的卡尔曼滤波器能够精确地跟踪目标航天器,同时具有较强的动态适应能力。

摘要：噪声统计特征值的整定是积分链式卡尔曼滤波器(IKF)的设计要点。针对噪声统计特征值的整定进行研究,推导出积分链式卡尔曼滤波器的离散噪声统计特征值与离散采样周期的函数关系,定量分析了积分链式卡尔曼滤波器的离散噪声统计特征值的跟踪性能。在此基础上,提出了一种定量计算噪声统计特征值的方法,通过滤波器截止频率、离散采样周期直接计算得到噪声统计特征值,改变了以往的仿真-实验-调整环整定方法,简化了设计流程。仿真和实验验证了所提出方法的有效性。

摘要：为获取超高分辨率图像,设计了一种入端为线阵排列、出端为面阵排列的传像光纤束.利用该光纤束的成像系统在合成目标图像时,需要建立光纤束出端、入端位置坐标表.介绍了一种基于卡尔曼滤波器的算法,对出端光纤位置逐一搜索;搜索光纤位置时区分层内、层间设置不同初始步长,按均方误差最小原则对搜索步长进行修正.算法采用了比对终止边界、标定已搜索光纤两种稳健性措施,‘Z’字型搜索路径提高了算法效率.实验结果表明,搜索算法得到的位置坐标表准确标定光纤位置,提取光纤束耦合的信息还原了目标图像.

摘要：高比例的新能源以及随机性负载大量接入微电网,其不确定性带来的大扰动对直流母线电压的稳定性造成不良影响。为了实现大扰动下快速、自适应的电压调节,针对双有源桥式DC-DC变换器(dualactivebridge,DAB)提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalmanfilter,KF)及深度强化学习的新型复合控制策略。设计了基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度强化学习智能体,采用KF的最佳观测结果作为前馈补偿提高输出电压调节的准确性,通过在线学习自动调整DAB变换器的控制参数,保证直流变换器在面临系统各种扰动问题时均保持稳定,最后通过仿真和实验验证了该控制策略的有效性。

摘要：为了减小负载转矩扰动和系统参数摄动对永磁同步电机控制系统的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应滑模速度控制器。该控制器由自适应律估计参数摄动项,用卡尔曼滤波器估计外部扰动项。设计了含积分作用的滑模面,以保证电机转速的无静差跟踪;采用了指数趋近律,以提高趋近速度并削弱抖振。卡尔曼滤波器估计得到的系统外部扰动前馈补偿至控制器的输出,用于有效降低滑模控制器的不连续切换项造成的系统抖振。实验结果显示:跟踪设定的600r/min转速时,控制器稳态转速精度达到±1r/min。电机在以600r/min稳速运行时,设计的控制器在1.6N·m的外部转矩扰动下的最大转速波动比传统PI控制器的转速波动减小了2%。仿真分析和实验数据表明基于卡尔曼滤波器的自适应滑模控制器对交流伺服控制系统具有较强的抗扰动性、鲁棒性以及良好的稳态性能。

摘要：基于卡尔曼滤波器的传统硬件实现方式,根据滤波模型和矩阵运算,将滤波公式进行推导和化简,然后利用"自底向上"的设计思路,设计滤波公式需要的底层FPU(float point unit),从而实现整个卡尔曼滤波系统。以这种方法设计的卡尔曼滤波器,不仅摆脱了传统实现方式对于平台的依赖性,增加了系统的可移植性和应用范围,并且滤波速度比传统矩阵运算法有明显提升。对于匀加速滤波模型,给出公式推导法和矩阵运算法的详细数据对比,采用该方法设计的卡尔曼滤波器,滤波精度保持原来的水平,滤波速度提升为传统矩阵运算法的2.1倍。