基于卡尔曼滤波的电梯安全部件测试速度估算方法研究
卡尔曼滤波法( Kalman滤波)用于SOC估算
Kalman Filter的实质
• 是一种数据处理算法 • 利用测量数据来滤波 • 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种 数据处理技术 • Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够 从一系列存在测量噪声的数据中,估计动 态系统的状态 • “没有时间把一件事情做好,却有时间把 一件事情反复做”
Nernst模型系数
• K0 = 534.0017 • K1 = 2.6273 • K2 = -131.7037 • K3 = 95.4526 • K4 = -6.2601 确定:放电实验 + 最小二乘法
扩展卡尔曼滤波( EKF )
对非线性的观测方程做线性化 • Y(k) = f(Ik, xk) + Vk • f(Ik, xk) 对xk在某一时刻的xk0做泰勒展开 • 其一次项系数为
反馈控制法估计状态
符号惯例
• • • • • • • X:状态变量 U:输入量(如电流) Z:测量值 H:Z = H * X(H – 系数) P:协方差 K(Kg):Kalman增益 Q、R:估算与测量噪声的方差
线性Kalman滤波:一般理论
• 状态方程 X(k) = A * X(k-1) + B * U(k) + W(k) Cov(W(k)) = Q • 测量方程 Z(k) = H * X(k) + V(k) Cov(V(k)) = R
对SOC初始值0.7不敏感
SOC初始值:0.95
卡尔曼滤波法
• 优点: 1. 克服电流积分法对初始值依赖的严重缺点
2. 能够消除采样噪声
• 缺点:
1. 模型参数会随时间变化,需修正 2. 计算量大,一个采样周期难以完成计算 3. 计算机字长有限造成舍入、截断误差积累
一种基于卡尔曼滤波算法的智能型自动扶梯安全性参数测试仪
[1
0 0]
(3)
G 为单位矩阵, wk 是表示式(1)过程噪声向量,其协方差矩阵 Qk 为式(4)所示。
T Qk = E wk wk
(4)
于是, Qk = diag [ 0, 0, q ] ,因为实际的运动过程不能很好表征为平稳随机过程,所以必须调整 q 参数以更好描述运动系统的模型。
2 1
Received: Jul. 20 , 2014; revised: Aug. 18 , 2014; accepted: Aug. 26 , 2014 Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
3.2. 数据采集处理电路设计
数据采集处理电路是由光电编码器四倍频电路和 STM32F407 内置计数器模块组成, 如图 3 所示。 增
Figure 2. The schematic diagram of STM32 Minimum System 图 2. STM32 处理器最小系统设计原理图
U6 VCC P3V3 U8 1 CLR VCC 4 D1 Q1 5 D2 Q1 Q2 12 D3 Q2 Q3 13 D4 Q3 Q4 9 CLK Q4 8 GND SN74HC175D P3V3 16 2 3 7 6 10 11 15 14 P3V3 1 2 3 21 22 23 P3V3 24 U7
基于卡尔曼滤波的参考速度估计及仿真
基于卡尔曼滤波的参考速度估计及仿真作者:应振华来源:《科技资讯》2018年第27期摘要:为提高轨道交通车辆在制动防滑控制中速度差测量的准确度,本文利用4个轴的轴速信号建立系统状态空间模型,基于卡尔曼滤波算法对防滑控制中的参考速度进行估计。
本文首先根据前一阶段的量测信号的波动情况及卡尔曼滤波算法的估计误差修正协方差矩阵,保证估计的稳定性和准确性。
其次对比分析了几种估计方法的效果。
最后通过实车数据,对卡尔曼滤波算法的有效性进行了验证。
关键词:速度估计卡尔曼滤波防滑中图分类号:TM3 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)09(c)-0030-02在轮轨式车辆制动系统防滑控制中,滑行检测判定依据大多数采用速度差和减速度。
速度差的计算需要准确车辆参考速度,当四轴同时发生滑行时,车辆参考速度只能通过预估的方法给定。
目前较为常用的算法有最大轮速法[1]、平均速度法[2]、递推法、斜率法等;轮速最大值法按4 个轮速中的最大值作为参考速度,制动过程中,当某个轮的减速度大于一定值后,将上一时刻的参考速度按一定的减速度模式变化得到当前采样时刻的速度,同时和4个轮速比较,最大值作为当前的参考速度。
轮速快速调节时对参考速度的估计会造成影响。
平均速度法可以降低轴速毛刺对车辆速度的影响,但也仅适用于车辆未发生滑行时。
本文采用了一种基于最高轴速的卡尔曼滤波估算方法,可以获得较为准确的车辆参考速度。
1 参考速度的卡尔曼滤波算法1.1 参考速度估计的状态空间模型测量噪声e(k)的统计特性随轨面的不同而有较大差别。
本文中,利用卡尔曼滤波算法,通过前一阶段的测量值实时调整测量噪声的等效协方差Rk值,实现参考车速的准确估计。
1.2 卡尔曼滤波估计本文采用的卡尔曼滤波算法对Rk值调整。
具体通过前一阶段的测量信号实时调整该值,过程如下:设在第时刻的y(t)值分别为y(k)、y(k-1)、…、y(k-n)线性拟合公式和平均残差平方和为:基于卡尔曼滤波算法的参考速度估计的具体步骤如图1所示。
基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法
基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法摘要:车辆速度的准确估计是智能交通系统中的一个重要问题。
本文基于卡尔曼滤波与长短期记忆网络(LSTM)模型相结合的方法,提出了一种车速估计方法。
通过对车辆的传感器数据进行融合处理,并结合时间序列预测模型,可以更准确地预测车辆的速度。
实验证明,基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法能够在真实道路环境中取得较高的准确性和稳定性。
关键词:车辆速度估计,卡尔曼滤波,长短期记忆网络,时间序列预测1. 引言车辆速度估计在智能交通系统中具有广泛的应用,如事故预警、交通流量分析、路径规划等。
准确的车速估计可以提高交通系统的效率和安全性。
然而,由于道路环境的复杂性以及车辆传感器的误差等因素,车辆速度的准确估计一直是一个难题。
2. 相关工作目前,已经有许多方法用于车速估计,如基于GPS的方法、基于传感器数据的方法等。
然而,这些方法存在着不同程度的误差和稳定性问题。
为了提高车速估计的准确性和稳定性,我们引入了卡尔曼滤波与LSTM模型相结合的方法。
3. 方法介绍3.1 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的最优估计算法。
它通过递归地估计线性系统的状态,并结合观测数据来提高估计的准确性。
在车速估计中,我们可以将车辆的运动状态建模为一个线性动力学系统,并通过卡尔曼滤波来估计车辆的速度。
3.2 LSTM模型LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它可以处理时间序列数据并具有长短期记忆能力。
在车速估计中,我们可以将车辆的传感器数据作为输入序列,通过LSTM模型来预测下一个时间步的车速。
通过结合卡尔曼滤波和LSTM模型,我们可以更准确地估计车辆的速度。
4. 实验结果我们在真实道路环境中进行了实验,采集了车辆的传感器数据,并与真实速度进行比较。
实验结果表明,基于卡尔曼滤波-LSTM模型的车速估计方法相较于传统方法,具有更高的准确性和稳定性。
卡尔曼滤波估计算法
卡尔曼滤波估计算法卡尔曼滤波是一种统计估计算法,用于对线性动态系统进行状态估计。
它是由当时的航空工程师Rudolf E. Kalman于1960年所提出的,并被广泛应用于航天、导航、自动控制等领域。
卡尔曼滤波算法的核心思想是通过利用系统的已知模型和传感器的测量结果,不断对系统状态进行估计和修正。
它通过最小化状态估计值与实际值之间的均方误差,达到对系统状态的精确估计。
卡尔曼滤波算法包含两个基本步骤:预测和校正。
预测步骤:在预测步骤中,根据系统的数学模型和上一时刻的状态估计值,计算当前时刻的状态预测值。
卡尔曼滤波假设状态的变化是线性的,并用状态转移矩阵描述系统的状态演化。
状态转移矩阵描述了系统状态在不同时刻之间的演化关系。
状态预测值是通过状态转移矩阵和上一时刻的状态估计值相乘得到的。
同时,预测过程也会估计预测误差协方差,该协方差矩阵描述了状态估计与实际状态之间的差异。
校正步骤:在校正步骤中,将传感器获得的实际测量值与状态预测值进行比较。
考虑到传感器误差,通过测量矩阵来转化预测的状态,并计算误差协方差矩阵。
测量矩阵描述了状态到观测之间的映射关系。
最后,通过计算卡尔曼增益,将预测值与实际测量值进行加权平均,得到修正后的状态估计值。
卡尔曼增益可以看作是一个衡量预测值与测量值之间权重的因子。
卡尔曼滤波算法的核心思想是不断迭代,通过预测和校正步骤,逐渐逼近真实状态。
通过对系统的状态进行估计,可以对系统的行为进行预测和控制。
总结起来,卡尔曼滤波算法通过利用系统模型和测量结果,不断迭代预测和校正步骤,对系统状态进行估计。
它在处理线性系统和高斯噪声的情况下,具有较好的估计性能。
卡尔曼滤波的估计算法被广泛应用于导航系统、自动驾驶、航天控制、目标跟踪等领域,并且在实际应用中得到了验证和改进。
其简洁、高效的特点使其成为状态估计问题的重要手段之一。
基于卡尔曼滤波理论的质量数据评估方法研究
YAN Jintao CHEN Yanqiao LIU Xiaowei ( College of Power Engineering,Naval University of Engineering,Wuhan 430033)
Abstract In view of the uncertainty of data in quality assessment and error in measurement process,this paper proposes a method of using the kalman filter theory evaluation data,based on the observation data system,through a continuous“predict fixed”recursive process,of linear minimum variance unbiased estimation of the current system data,finally has carried on the simu⁃ lation by MATLAB program. Results show that the system for linear change data,kalman filter can be very good assessment and fit⁃ ting data,reduce the data and measurement error and uncertainty in the process,for further utilization of data quality assessment and technical analysis to lay a good foundation,suggests that the theory of kalman filter in the direction of the data quality assess⁃ ment research value.
基于卡尔曼滤波的超声波电动机测速算法研究
微持电棚 2 0 1 5 年 第 4 3 卷 第 1 1 期 : … … … … _ _: l … 二 : … - : … 一 -
。
…
一
一
黄 略 等
基于卡
高参 数测 量精 度 , 并 通 过 仿 真 研 究 验证 了该 策 略 的
有效 性 。
代计算而变化 。为了降低算法 以及计算 的复杂度 , 这里 假设 它 们 都 为 常 数 。在 卡 尔 曼 滤 波 器 的 构 造
q u a t i o n a n d o bs e r v e r mo d e l we r e t a r g e t e d d e s i g n e d. Co mp a r i ng t h e r e s u l t s o f s i mul a t i o n a n d e x p e r i me n t l ,t a he Ka l ma n il f t e r
收 稿 日期 : 2 0 1 5 - 0 6 - 2 5 基金项 目: 国家 自然 科 学 基 金 项 目( 5 1 1 7 7 0 1 4, 5 1 2 0 7 0 2 1 )
歹 ■玛 研究
卡尔曼滤波在电梯振动检测中的应用
李 明 鑫1,2,吴 定 祥2,3,唐 立 军1,2
(1.长 沙 理 工 大 学 物 理 与 电 子 科 学 学 院 ,长 沙 410114; 2.近 地 空 间 电 磁 环 境 监 测 与 建 模 湖 南 省 普 通 高 校 重 点 实 验 室 ;3.长 沙 亿 旭 智 能 科 技 有 限 公 司 )
摘要:为了解决传统加速度检测方法存在滤波效果不佳且 存 在 较 大 滞 后 性 的 问 题,提 出 了 一 种 基 于 卡 尔 曼 滤 波 算 法 的
加速度信号处理方案。以 XilinxZYNQ7010芯片为主控制器,借 助 MPU6050 加 速 度 传 感 器 采 集 电 梯 运 行 中 的 加 速 度
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2019 年第8 期
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速度传感器来检测电梯的振动信号,以此检测电梯运 行 过 程中的振动情况。通过综合这两个部分获得的信息来实 时获取电梯的工作状况,得到电梯的实时监测数据。 本 文 只讨论加速度信息的采集和处理。
对电梯监测而言,反映的电梯加速度信息必须真 实 且 实时。常规的加速度滤波方法主要有滑动均值滤波、一 阶 惯性滤波等方式。滑动均值滤波方法较为简单,但需 要 占
* 基金项目:国家科技 支 撑 计 划 课 题 (项 目 编 号:2014BAH28F04);湖 南 省 教 育 厅 科 学 研 究 项 目 (项 目 编 号 :15K009,17K004)。
(1.SchoolofPhysicsandElectronicScience,ChangshaUniversityofScience&Technology,Changsha410114,China; 2.HunanProvinceHigherEducationKeyLaboratoryofModelingand MonitoringontheNear-Earth ElectromagneticEnvironments;3.ChangshaBillionsetIntelligentTechnologyCo.,Ltd.)
卡尔曼滤波法( Kalman滤波)用于SOC估算共37页文档
31、只有永远躺在泥坑里的人,才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭,生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍,就是一下子不要学很多。——洛克
卡尔曼滤波法( Kalman滤波)用于SOC 估算
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6、黄金时代是在我们的前面,而不在 我们的 后面。
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பைடு நூலகம்
7、心急吃不了热汤圆。
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8、你可以很有个性,但某些时候请收 敛。
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9、只为成功找方法,不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
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10、只要下定决心克服恐惧,便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为,请 记住, 除了在 脑海中 ,恐惧 无处藏 身。-- 戴尔. 卡耐基 。
mems四元数卡尔曼滤波算法的电梯姿态估计
行等安全性监测, 使得电梯事故率持续下降[4]. 随着电梯安全性能提升的同时, 电梯舒适性也渐
渐成为人们乘梯、用梯的关注重点. 考虑到电梯轿厢 异常震动是电梯安全性能的关键, 也是电梯乘坐舒适 度的关键指标之一, 为此, 2016 年姚长鸿等通过振动传 感器来采集异常震动, 将震动的突变嵌入到安全管理[5], 给电梯的安全管理注入的新观点. 顾雯雯等[6]从乘客的
GUO Wei1, WU Yun-Ping1,2,3, WANG Ting-Yin1,2,3 1(College of Photonic and Electronic Engineering, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China) 2(Digital Fujian Environmental Monitoring IoT Laboratory, Fuzhou 350117, China) 3(Fujian Provincial Engineering Technology Research Center of Photoelectric Sensing Application, Fuzhou 350007, China)
MEMS 四元数卡尔曼滤波算法的电梯姿态估计①
郭 威1, 吴允平1,2,3, 王廷银1,2,3
1(福建师范大学光电与信息工程学院, 福州 350007) 2(数字福建环境监测物联网实验室, 福州 350117) 3(福建省光电传感应用工程技术研究中心, 福州 350007) 通讯作者: 王廷银, E-mail: tywang@
引用格式: 郭威,吴允平,王廷银.MEMS 四元数卡尔曼滤波算法的电梯姿态估计.计算机系统应用,2020,29(3):246–252. /1003-3254/7289.html
卡尔曼滤波在电梯加速度信号处理上的应用
图2Matlab GUI 电梯加速度采集上位机软件∗国家自然科学基金资助项目(61503081,61473079);江苏省自然科学基金青年项目(BK20140649);江苏省科技支撑项目(BE2014728);常州市应用基础研究计划(CJ20160016)卡尔曼滤波在电梯加速度信号处理上的应用∗黄端(江苏省特种设备安全监督检验研究院,江苏南京210035)胡悦(东南大学自动化学院,江苏南京210096)王峰(常州大学信息科学与工程学院,江苏常州213000)Acceleration Signal Processing of Elevator Based on Calman Filter摘要:提出了一种基于卡尔曼滤波的电梯加速度信号处理方案,通过MMA8451Q 加速度传感器采集电梯运行数据到Matlab GUI 上位机监控软件上显示,并将滤波器运用到电梯实际运行过程中,结果表明卡尔曼滤波法可以有效滤除电梯高频噪声,提高信号处理的准确度。
关键词:电梯加速度,MMA8451Q ,卡尔曼滤波Abstract 押An elevator acceleration signal processing scheme based on Kalman filter is proposed in this paper.The MMA8451Q accelerometer is used to collect elevator operation data and display on the Matlab GUI monitoring software.The algorithm is applied to the actual operation of the elevator.Keywords 押elevator acceleration熏MMA8451Q熏Calman filter升降电梯的状态检测涉及到多个状态参量,其中加速度、速度以及振动是重要的检测指标,关系着电梯运行的安全性能和乘坐的舒适性。
卡尔曼滤波计算速度
卡尔曼滤波计算速度摘要:1.卡尔曼滤波简介2.卡尔曼滤波在计算速度优化中的应用3.卡尔曼滤波计算速度的优势4.提高卡尔曼滤波计算速度的方法5.总结正文:1.卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种线性最优估计算法,主要用于实时估计动态系统的状态。
它是一种递归滤波算法,可以对系统的状态进行连续观测,并利用观测值对系统状态的估计值进行修正。
卡尔曼滤波广泛应用于导航定位、信号处理、机器人控制等领域。
2.卡尔曼滤波在计算速度优化中的应用在许多实时应用场景中,计算速度是关键因素。
例如,在自动驾驶、无人机导航等应用中,需要快速地处理大量传感器数据,并对系统状态进行实时估计。
卡尔曼滤波在计算速度优化方面具有显著优势,可以有效地提高实时系统的性能。
3.卡尔曼滤波计算速度的优势卡尔曼滤波计算速度的优势主要体现在以下几点:(1)递归计算:卡尔曼滤波采用递归计算方式,可以对系统状态进行实时估计,无需存储大量历史数据。
(2)线性化处理:卡尔曼滤波通过线性化处理,将非线性系统模型转化为线性模型,降低了计算复杂度。
(3)加权最小二乘法:卡尔曼滤波采用加权最小二乘法,可以有效地处理观测噪声和模型误差。
4.提高卡尔曼滤波计算速度的方法尽管卡尔曼滤波具有较高的计算速度,但在某些场景下,仍然需要进一步提高计算速度。
以下是一些提高卡尔曼滤波计算速度的方法:(1)并行计算:利用多核处理器或GPU 进行并行计算,可以显著提高卡尔曼滤波的计算速度。
(2)矩阵分解:使用矩阵分解方法,如奇异值分解(SVD)或QR 分解,可以降低卡尔曼滤波的计算复杂度。
(3)数值优化:采用数值优化方法,如牛顿法或梯度下降法,可以加速卡尔曼滤波的收敛速度。
5.总结总之,卡尔曼滤波在计算速度优化方面具有显著优势,广泛应用于实时系统领域。
卡尔曼滤波 车速计算 状态方程推导
卡尔曼滤波车速计算状态方程推导下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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卡尔曼滤波计算速度
卡尔曼滤波计算速度【最新版】目录1.卡尔曼滤波简介2.卡尔曼滤波的计算速度3.影响卡尔曼滤波计算速度的因素4.如何提高卡尔曼滤波的计算速度5.总结正文一、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波是一种线性高斯状态空间模型,用于估计随时间变化的未知变量。
它的主要优点是在存在噪声和模型不确定性的情况下,能够实时地对变量进行估计。
卡尔曼滤波广泛应用于导航、定位、机器人控制等领域。
二、卡尔曼滤波的计算速度卡尔曼滤波的计算速度主要取决于其所使用的算法。
在传统的卡尔曼滤波中,计算速度通常较慢,因为需要对所有的状态变量进行多次的矩阵运算。
然而,随着现代计算技术的发展,卡尔曼滤波的计算速度已经得到了显著的提高。
三、影响卡尔曼滤波计算速度的因素1.系统规模:卡尔曼滤波的计算速度与系统规模密切相关。
系统规模越大,状态变量和观测变量的数量就越多,计算量也就越大,从而导致计算速度降低。
2.噪声水平:噪声水平也会影响卡尔曼滤波的计算速度。
当噪声水平较高时,需要更多的迭代次数才能达到相同的估计精度,从而增加计算时间。
3.观测频率:观测频率是指单位时间内观测数据的数量。
观测频率越高,可以更快地更新状态估计,从而提高计算速度。
四、如何提高卡尔曼滤波的计算速度1.减小系统规模:通过降低系统规模,可以减少状态变量和观测变量的数量,从而减小计算量,提高计算速度。
2.使用高斯近似算法:高斯近似算法是一种高效的卡尔曼滤波算法,可以在一定程度上提高计算速度。
3.并行计算:利用现代计算机的多核处理器进行并行计算,可以显著提高卡尔曼滤波的计算速度。
4.采用实时数据更新策略:根据实际需求,采用适当的数据更新策略,可以在保证估计精度的同时,降低计算复杂度,提高计算速度。
五、总结卡尔曼滤波是一种实时估计未知变量的方法,其计算速度受到多种因素的影响。
基于自适应卡尔曼滤波的精密指向机构速度估计方法研究
基于自适应卡尔曼滤波的精密指向机构速度估计方法研究陈家鲤;张智永【摘要】提出了一种基于自适应卡尔曼滤波算法的精密指向机构速度估计方法,用控制误差的统计特性实时调节卡尔曼滤波参数.用实验方法建立直流伺服电机的数学模型,对基于该方法的速度回路控制与响应进行了仿真,与其他速度估计方法进行了对比,在试验转台的速度控制中实现了该方法及其他速度估计方法,并比较了几种方法的阶跃响应和正弦响应,验证了仿真结果.结果表明,自适应卡尔曼滤波能抑制噪声影响,测速精度与静、动态性能良好,对噪声变化的鲁棒性较好.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】7页(P388-394)【关键词】自适应卡尔曼滤波;精密指向机构;直流伺服电机;速度估计【作者】陈家鲤;张智永【作者单位】国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙 410073;国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TP273+.210 引言精密指向机构是一种借助惯性陀螺、编码器等传感器,通过高精度动态响应保持姿态位置基准和精密稳定的空间指向的机构,通常采用电流环、速度环、位置环的三环控制模型。
该模型实现速度闭环和位置闭环的首要前提是获取精确的速度信号,其中包含两方面,一是精确的幅值,目的是抑制噪声影响;二是精确的相位,目的是减小滞后。
直流测速电机是常用的测速装置,但采用模拟量测速存在分辨率低,精度差,且结构复杂,体积大的缺点。
高精度编码器是数字化的位置测量元件,其位置测量精度高,体积小,通过该位置传感器件输出的角位置信号进行角速度测量及估计是现代控制技术中常用的旋转速度估计方法。
角位置信号在定时差分后可以得到速度值,在高采样频率下,差分测速对位置信号的噪声具有明显的放大作用,误差较大。
对于增量位置编码器,基于变步长思想的M/T法测速无论是低速还是高速测速精度均有提高[1]。
而对于绝对位置编码器,近年来提出的基于非线性微分器 [2]、状态观测器 [3-4]和卡尔曼滤波器 [5-6]的测速法具有较好的测速精度,但这些方法是在系统模型、测量模型和位置噪声的统计特性已知的前提下设计,模型参数和滤波参数为定参数,适应性差。
基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法试验研究
基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法试验研究何玉庆;韩建达
【期刊名称】《机械工程学报》
【年(卷),期】2006(42)2
【摘要】基于角位置测量的角加速度实时估计问题是机电系统控制中一个非常重要的问题,在分析现有的线性回归平滑牛顿法和卡尔曼滤波法的基础上,提出了一种新的基于卡尔曼滤波和牛顿预测相结合的角加速度估计方法。
该方法旨在利用牛顿预测进一步增强卡尔曼滤波的预测能力,减小由于滤波造成的相位滞后,提高估计加速度与实测加速度的一致性。
为了验证新方法的有效性,以直接驱动机器人作为试验对象,采用将估计加速度的频率特性与实测加速度相比较的方法,分别对上述三种估计算法进行了试验比较研究,从而为利用估计加速度(取代测量加速度)实现加速度反馈控制提供了试验依据。
【总页数】7页(P226-232)
【关键词】角加速度估计;卡尔曼滤波;牛顿预测
【作者】何玉庆;韩建达
【作者单位】中科院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TG156
【相关文献】
1.基于积分链式卡尔曼滤波器的角加速度观测器的噪声参数整定及性能研究 [J], 邱文彬;柴建云;陆海峰;曾颖宇;孙旭东
2.基于卡尔曼滤波的角加速度估计方法研究 [J], 张静静;吕柏权;武冬冬
3.基于卡尔曼滤波的目标估计和预测方法研究 [J], 成光;刘卫东;魏尚俊;张蕊
4.基于PSO优化扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法研究 [J], 刘乐;陈革
5.基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法 [J], 乔芃喆;任慧玉;陈志国
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卡尔曼滤波速度预测方程推导
卡尔曼滤波速度预测方程推导卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的滤波算法,广泛应用于航空航天、导航、机器人和自动驾驶等领域。
在这些领域中,准确预测目标的速度是非常重要的,而卡尔曼滤波速度预测方程就是用来实现这一目标的关键。
卡尔曼滤波速度预测方程是卡尔曼滤波算法中的一部分,用于根据已知的系统状态和测量值,预测下一时刻的状态。
具体来说,卡尔曼滤波速度预测方程通过将系统的状态方程和测量方程结合起来,利用加权平均的方式对当前状态进行预测。
在卡尔曼滤波中,系统的状态可以由状态向量表示,而测量值可以由测量向量表示。
状态向量包含了系统的位置、速度等状态变量,而测量向量包含了通过传感器获取的测量值。
卡尔曼滤波速度预测方程的核心思想是通过使用系统的状态方程来预测下一时刻的状态,并通过测量方程对预测值进行修正。
卡尔曼滤波速度预测方程的推导可以分为两个步骤:预测步骤和修正步骤。
在预测步骤中,利用系统的状态方程对当前状态进行预测。
状态方程可以描述系统状态的演化规律,通常采用线性动力学模型来表示。
在预测步骤中,通过将当前状态向量与状态转移矩阵相乘,可以得到下一时刻的状态预测值。
同时,还需要根据过程噪声的协方差矩阵来计算预测值的协方差矩阵,用于评估预测值的可靠性。
接下来,在修正步骤中,利用测量方程对预测值进行修正。
测量方程可以描述系统状态与测量值之间的关系,通常也采用线性模型来表示。
在修正步骤中,通过将预测值与测量向量之间的差异与测量矩阵相乘,可以得到修正向量,用于修正预测值。
同时,还需要根据测量噪声的协方差矩阵来计算修正值的协方差矩阵,用于评估修正值的可靠性。
在卡尔曼滤波速度预测方程中,通过加权平均的方式将预测值和修正值进行结合,得到最终的速度预测值。
权重的计算是根据预测值的协方差矩阵和修正值的协方差矩阵来确定的,其中协方差矩阵越小,表示对应的值越可靠,权重越大。
卡尔曼滤波速度预测方程的推导过程比较复杂,需要涉及到矩阵运算和概率论的知识。
基于卡尔曼滤波的轨道小车速度估算方法
基于卡尔曼滤波的轨道小车速度估算方法李雄【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2017(038)001【摘要】In view of measurement error caused by wheel slippage or locking on the vehicle operation on the rail, the structure and the algorithm of fusion processing method of wheel speed information and acceleration information, based on kalman filter algorithm, are discussed, and an estimating method of speed based on kalman filter algorithm is presented accordingly. According to the difference between measured value and estimated value, the fuzzy control theory is used to perform on-line adjustment for the observation noise variance value and optimize the kalman filter parameters for speed precise measurement of rail vehicle. A new speed measurement method, combining with the wheel speed measurement device for the wheel rotation speed, the accelerometer for the vehicle acceleration and the Kalman filter algorithm, is performed for track moving car. The moving vehicle speed measurement system on rail is required to overcome the errors caused by the wheel beat, the lost code and the inertia measurement.%针对在轨道上运行的小车由于车轮打滑和锁死所引起的速度测量误差,在分析基于卡尔曼滤波算法的车轮速度信息和车身加速度信息融合处理方法的结构及算法基础上,提出了一种基于模糊卡尔曼滤波算法的轨道小车速度估算方法.运用模糊控制思想,根据测量值和估算值之间的差值,在线调节观测噪声的方差值,优化卡尔曼滤波器参数,达到轨道小车速度的精确测量.这种通过车轮测速装置测量出车轮的旋转速度和加速度计测量车身的加速度并采用卡尔曼滤波算法测速方法,是对轨道上运动小车的一种新型测速方法.轨道上的运动小车测速系统需要克服车轮跳动、丢码及惯性测量等引起的误差.【总页数】3页(P57-59)【作者】李雄【作者单位】昆明船舶设备研究试验中心,昆明650051【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.遗传算法优化的扩展卡尔曼滤波感应电动机速度估算 [J], 周浩;张文斌;陈建清;刘子超;苏适2.基于模糊卡尔曼滤波算法的速度估算方法 [J], 赵寅;徐国华;杨超;徐侃3.基于卡尔曼滤波的电梯安全部件测试速度估算方法研究 [J], 应征;金俊;金寅德;陈向俊4.基于门控循环单元神经网络和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波融合方法的锂离子电池荷电状态估算方法 [J], 李超然; 肖飞; 樊亚翔; 杨国润; 唐欣5.基于双扩展卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估算方法 [J], 刘习奎因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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连接 , 力传感器的i 贝 4 试轴与重力方向保持一致。在 测 试过 程 中全 程 记 录传感 器 的拉 压力 值 , 并 根据 配
征( 1 9 8 3 一) , 男, 浙江金华人 , 浙江省特种设备检验研究 院工程师 , 博士 , 研究方向电机检验 、 检测技术。
第 6期
应
征 等 :基于卡尔曼滤波 的电梯安全部件测试速度估算方法研究
第1 5 卷第 6 期
2 0 1 5 年1 1 月
金华职业技术学 院学报
V N o l | 1 5 N o . 6 O V . 201 5
基于卡尔曼滤 波的 电梯安全部件测试速度 估算方法研究
应 征, 金 俊, 金 寅德 , 陈向俊
( 浙 江省特种设备检验研究 院, 浙江 杭 州 3 1 0 0 2 2 )
以上情 况 , 为 了能够 有 效 利 用 这 部 分冗 余 信 息 , 通 过采 用 卡尔 曼滤 波 构建 数 据融 合模 型 , 提 高速 度 估
算 的精度 。
目前在安全钳与缓冲器的冲击测试方面 , 国内 外主要使用单个传感器直接或者间接获得 电梯轿
厢 的速 度 。华 南理 工 大 学 பைடு நூலகம் 械 与 汽 车 工 程学 院 的 陈 国华 等 人 使用 单 个加 速 度传 感 器在 试验 塔 架 中 测 试安 全 钳 ; P u l e c c h i 等 人 在 电梯 轿厢 框架 上 安装
=
圈
( 6 )
( 7)
z £ =0
H= [ 1 0 ]
( 8 )
式( 3 ) 中的 . 与 分 别 表 示 模 拟 轿 厢 的位 移 与 速度 , 式( 2 ) 中 的 与式 ( 7 ) 中的0 分 别 为模 拟轿 厢 的 位 移 与加 速度 的测 量 值 , 式( 2 ) 中 的 与式 ( 6 ) 中的田 分 别 为 模拟 轿 厢位 移 与加 速 度测 量值 的误 差 项, 假 设 这 两 项 误 差 为 高斯 白噪声 , 与卵的协 方 差 分别为 r 与q 。 由于 采 集 到 的加 速 度 与位 移 为 离 散 信号, 需 要将 式 ( 1 ) 与式 ( 2 ) 离 散化 ,
为噪声 的影响造成较大的误差 , 特别当噪声的低频 分量较大时 , 积分结果在时域上的误差会随着时间 的增 长不 断 累积变 大 _ 6 J 。德 国莱茵 T 0 V公 司 开发 的
投稿 日期 : 2 0 1 5 — 0 7 — 2 3 基金项 目: 2 0 1 5 年度浙江省质监科研计划项 目( 2 0 1 5 0 2 2 1 ) 作者简介 : 应
1 电梯安全部件测试装 置介绍
电梯 安 全 部件 测试 装 置 包 括 了多 功 能 测 试 塔
架 与测试 仪器 , 其 主要结 构如 图 1 所示 , 图1 中 的模 拟 轿 厢用 于模 拟 实 际 的电梯 轿 厢 , 模 拟 轿 厢 为 钢制 框 架 , 其 内部 可 以堆 放 定 制砝 码 。
砝 码块 具 有多 种 重量 , 可 以根 据 被测 产 品 的规格 通
了加速度传感器 , 为 了降低测试 噪声 的影响 , 得到 高精 度 安 全 钳 冲击 测 试 数 据 , 采用 S a v i t z k y—G o l a y 滤 波与 B u t t e r w o r t h 滤波处 理直 接测 量得 到 的加 速度
AD I A S Y S T E M电梯 检 测 系统 配 备 了速 度 传 感 器 , 可 以直 接测 试轿 厢 运行 速 度 , 但 是 由于传感 器 为 接
触式 , 安装测试较为繁琐 。为了能够确定模拟轿厢 的位置 , 一般在测试装置上配备了位移传感器 , 通 过对 位 移数 据微 分 也能 够 计算 模拟 轿 厢 的速度 , 因 此 位移 数 据 与 加 速 度 数 据 属 于双 冗 余 信 息 。针 对
D OI : 1 0 . 3 9 6 9 / i . i s s n . 1 6 7 1 — 3 6 9 9 . 2 0 1 5 . 0 6 . 0 1 3
文章编号 : 1 6 7 1 — 3 6 9 9 ( 2 0 1 5 ) 0 6 — 0 0 4 8 — 0 4
电梯 安 全 部件 是 在 电梯 发 生 危 险 时实 施 安 全 保 护 的部 件 , 电梯 安全 部 件 包 括 限速 器 、 安 全 钳 和 缓 冲器 装 置等 。 由于安 全部 件 的产 品性 能 与 电梯 使用者的人身 、 财 物 安 全 息息 相 关 , 国 内外 都 制 定 了严 格 的标 准 。其 中安 全 钳 与 缓 冲 器都 需 要 通 过 冲击 测试 才 能销 售 、 使 用 。在 冲击 测试 过 程 中模 拟 电梯 轿 厢 坠落情 况 , 在 安全 钳 或者 缓 冲器 作用 下 迫 使 电梯 轿 厢停 止 , 并 根 据轿 厢 减 速 时 的位移 、 速 度 与加 速度等 数据 判断 产 品是否合 格 。
数 据 。 以上 方 法 虽 然采 用 了种 种 算 法 抑 制 测量 噪 声, 但 是 在 对 加速 度 数 据 做 数 值 积分 时 , 仍 然会 因
过 不 同的 组 合搭 配 出所 需 要 的重 量 。在 模 拟 轿 厢
的侧面安装了测试仪 的力传感器 , 传感器的顶端与
模 拟塔 架 固定 连 接 , 底端 与 一个 已知 质 量 的配重 相
摘要: 为 了能在 电梯 安全部件 测试过程 中精 确的估算 出模 拟轿厢 的速 度 , 提 出了一种 基于卡 尔曼滤波的估算 方
法。首先构造基于卡 尔曼滤波的数据 融合模 型 , 然后采 集测试过程 中的模拟轿厢位移与加速度数据 , 利 用数据 融合模
型 处 理 位 移 与 加 速 度数 据 的 冗余 信 息 , 进 而得 到 模 拟 轿 厢 的 速 度 的最 优 估 计 ; 最后 采 用数 值 模 拟 的 方 式验 证 了该 方 法 便 于 实现 并具 有 较 高的精 度 。 关键 词 : 电梯 ; 安 全 部件 ; 卡 尔曼 滤 波 ; 数 据 融合 中 图分 类 号 : T P 3 9 1 T U8 5 7 文献 标 识 码 : A