基于AFFRLS-AUKF的多工况下锂离子电池SOC估计

1

作者 郑大宇 高煜琨 +1 位作者 董静 张学明 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2025年第3期336-345,共10页

锂离子电池的荷电状态估计(SOC)是电池管理系统(BMS)的关键指标,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证.针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,运用自适应遗忘因子... 锂离子电池的荷电状态估计(SOC)是电池管理系统(BMS)的关键指标,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证.针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,运用自适应遗忘因子递推最小二乘算法(AFFRLS)对二阶RC等效电路模型进行在线参数辨识,结合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)联合估计电池荷电状态.实验结果表明,AFFRLS-AUKF联合算法能够自适应多个工况下的SOC估计,在DST工况下SOC的平均误差降低至0.0035;在FUDS工况下SOC的平均误差降低至0.0110、在US06工况下SOC的平均误差降低至0.0011、在BJDS工况下SOC的平均误差降低至0.0077.该算法解决了在多个工况下锂电池因参数时变而导致的估计精度较低的问题,为锂离子电池的使用寿命和管理系统的运行效率提供了保障. 展开更多

关键词 SOC 锂离子电池 参数辨识 自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)法 自适应无迹卡尔曼滤波(aukf) 多工况

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基于STF-AUKF算法的退役动力电池SOC估计研究

2

作者 刘甲星 耿煜航 +3 位作者 范佳玮 刘申昂 申亚楠 孙霞 《移动信息》 2025年第3期346-348,351,共4页

针对电动汽车退役电池在梯次利用过程中荷电状态(SOC)估计精度不足的技术难题,文中创新性地开发了一种基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STF-AUKF)的SOC估算方法。首先,依据二阶RC等效电路模型对退役动力电池进行建模,随后通过混合动力脉冲(HP... 针对电动汽车退役电池在梯次利用过程中荷电状态(SOC)估计精度不足的技术难题,文中创新性地开发了一种基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STF-AUKF)的SOC估算方法。首先,依据二阶RC等效电路模型对退役动力电池进行建模,随后通过混合动力脉冲(HPPC)测试对模型参数进行系统辨识与验证,确保了模型的可靠性。在此基础上,运用STF-AUKF算法实现了退役动力电池SOC的精确估算。实验数据表明,该算法在SOC估算过程中展现出优异的性能,其平均估算误差控制在1.23%以内,充分验证了该方法在工程应用中的精确性和实用价值。 展开更多

关键词 退役动力电池:SOC估计 参数辨识 STF-aukf算法

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基于FFRLS-AUKF算法的锂离子电池SOC估计

3

作者 卓世龙 邹复民 金思睿 《科技创新与应用》 2025年第28期70-73,共4页

锂离子电池的SOC准确估计是电动汽车和储能系统安全、高效运行的关键。该文基于Thevenin等效电路模型,通过带遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)方法实现在线参数辨识,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)对SOC进行实时估计。在NASA公开数据集... 锂离子电池的SOC准确估计是电动汽车和储能系统安全、高效运行的关键。该文基于Thevenin等效电路模型,通过带遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)方法实现在线参数辨识,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)对SOC进行实时估计。在NASA公开数据集中,实验结果表明,相比传统的EKF、UKF算法,AUKF在噪声不确定条件下鲁棒性更佳,SOC估计的均方根误差(RMSE)和最大绝对误差(MAE)均有显著降低,整体精度更高。 展开更多

关键词 锂离子电池 SOC FFRLS aukf 估计

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多因素影响下融合RNN和AUKF的 矿用锂离子电池SOC估计 被引量：1

4

作者 窦元运 张成知 封居强 《电源技术》 北大核心 2025年第4期764-771,共8页

针对矿用锂离子电池在实际应用中面临的荷电状态(SOC)估计难题,提出了一种结合递归神经网络(RNN)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的新方法,该方法考虑了温度、倍率等多因素对SOC估计的影响。对228 Ah大容量矿用锂离子电池进行多因素影响实... 针对矿用锂离子电池在实际应用中面临的荷电状态(SOC)估计难题,提出了一种结合递归神经网络(RNN)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的新方法,该方法考虑了温度、倍率等多因素对SOC估计的影响。对228 Ah大容量矿用锂离子电池进行多因素影响实验,构建改进的一阶RC等效电路模型。利用RNN回归分析多因素对OCV-SOC关系及模型参数的影响。采用AUKF算法对电池在不同复杂工况下的模型进行有效辨识和SOC估计。实验结果表明,该方法能够显著提高矿用锂离子电池SOC估计的准确性和鲁棒性。研究结果可为矿用设备的智能化管理和维护提供重要的技术支持。 展开更多

关键词 SOC估计 矿用锂离子电池 多因素 递归神经网络 自适应无迹卡尔曼滤波

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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量：2

5

作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页

电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多

关键词 车辆工程 锂电池汽车 荷电状态(SOC) 猫群(CSO)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(aukf)算法

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基于AUKF算法的锂离子电池SOC估计 被引量：3

6

作者 杜涵 马雁 +2 位作者 王非 周永年 辛业春 《电池》 CAS 北大核心 2024年第6期810-814,共5页

准确的荷电状态(SOC)估计有助于电池管理系统延长电池寿命并确保电池安全。由于协方差矩阵的伪正定性和噪声统计误差的累积,使用卡尔曼滤波算法对锂离子电池的SOC进行估计通常不准确。为此,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的锂离子... 准确的荷电状态(SOC)估计有助于电池管理系统延长电池寿命并确保电池安全。由于协方差矩阵的伪正定性和噪声统计误差的累积,使用卡尔曼滤波算法对锂离子电池的SOC进行估计通常不准确。为此,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的锂离子电池SOC估计方法。该方法由无迹卡尔曼滤波(UKF)和自适应算法组成。与UKF比较,验证所提方法在不同老化程度下SOC估计的准确性。所提方法显示出高SOC估计精度,误差在0.5%以内。 展开更多

关键词 磷酸铁锂 锂离子电池 自适应无迹卡尔曼滤波(aukf) 荷电状态(SOC)

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基于Sage-Husa-AUKF的AIC多模型优化的锂离子SOC估计

7

作者 曹庆春 《电子制作》 2024年第8期104-107,共4页

随着新能源技术异军突起,从发电端到受电端能源存储与并网问题研究不断深入,锂离子电池SOC充放问题也得到关注。其中EKF算法对锂离子能源模块改进时,存在阶段性波动及噪声问题会引起输出数值范围较大,并且一般能源模块采用单一阶梯的The... 随着新能源技术异军突起,从发电端到受电端能源存储与并网问题研究不断深入,锂离子电池SOC充放问题也得到关注。其中EKF算法对锂离子能源模块改进时,存在阶段性波动及噪声问题会引起输出数值范围较大,并且一般能源模块采用单一阶梯的Thevenin/RC模型,模型初始化存在自适应问题。对此本文通过Sage-Husa-AUKF改进策略优化EKF算法,并且引入AIC多阶可调模块解决单一阶梯模式固化问题。通过这种融合模式改进算法,一方面使得锂离子模块自身物理结构具有可调性和自适应性,另一方面改进型算法使得系统输出平稳、启动性稳定。通过多次实验数据论证,本方法可以将锂离子能源系统输出波动降低到1%范围,对模块误差和精确度进行了有效改进,系统开启阶段到充放电完成,全过程平滑、无发散,可以用在供电端电能质量差、高次谐波多的锂离子模块SOC估计,可以有效弥补电力能源系统的稳定性。 展开更多

关键词 SOC Sage-Husa aukf AIC模型选择

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基于热电耦合模型和AUKF的锂电池内温状态估算

8

作者 张峰凡 张良力 刘江 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期152-155,共4页

内温状态(SOIT)可用于锂(Li)电池热失控风险评估以及提高荷电状态/可用性能剩余比例(SOC/SOH)估值精准度。在分析锂电池等效电路模型和热模型的基础上,提出了一种反映锂电池内温升高并对SOC估算形成噪声影响的双重极化热电耦合模型。通... 内温状态(SOIT)可用于锂(Li)电池热失控风险评估以及提高荷电状态/可用性能剩余比例(SOC/SOH)估值精准度。在分析锂电池等效电路模型和热模型的基础上,提出了一种反映锂电池内温升高并对SOC估算形成噪声影响的双重极化热电耦合模型。通过实施恒流放电和混合脉冲功率特性(HP-PC)实验并引入带遗忘因子的递推最小二乘法,分别得到锂电池等效电路模型、等效热模型辨识参数。为应对热噪声,提出将无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应协方差匹配相结合为自适应UKF(AUKF),在SOIT估算中,完成过程噪声协方差、测量噪声协方差的在线修正。实验结果证明,当外界因素引发锂电池内部电流电压波动加剧时,AUKF在抑制SOIT估值误差趋大方面明显优于UKF。 展开更多

关键词 锂电池 内温状态估算 热电耦合 双重极化 自适应无迹卡尔曼滤波

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基于AUKF-BP神经网络的锂电池SOC估算 被引量：20

9

作者 张远进 吴华伟 叶从进 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期237-241,共5页

电池荷电状态(SOC)的估算作为车载电池管理系统(BMS)的核心技术之一,其准确预估可以延长电池使用寿命,确保整车的正常行驶。本文以锂离子电池为研究对象,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和BP神经网络相结合的电池SOC估算方法。... 电池荷电状态(SOC)的估算作为车载电池管理系统(BMS)的核心技术之一,其准确预估可以延长电池使用寿命,确保整车的正常行驶。本文以锂离子电池为研究对象,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和BP神经网络相结合的电池SOC估算方法。该方法通过采样策略自适应性提高了UKF的估算精度,并利用训练好的BP神经网络SOC输出值作为UKF的观测量。使用Arbin电池测试平台采集的不同温度下的混合工况和FUDS工况电池测试数据为基础,比较AUKF-BP算法和BP算法的准确性。结果表明,不同温度下的AUKF-BP算法的平均均值误差为0.82%,BP算法的平均均值误差为1.63%,基于AUKF-BP的SOC估计方法具有更高的鲁棒性和准确性。 展开更多

关键词 锂离子电池 SOC估算 BP神经网络 aukf

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基于AUKF的框架结构离线模型更新混合试验方法 被引量：6

10

作者 陈凡 郭玉荣 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2020年第1期162-170,共9页

模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传... 模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。 展开更多

关键词 aukf 模型更新 参数识别 Bouc-Wen恢复力模型

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基于神经网络和MS-AUKF算法的蓄电池荷电状态估计 被引量：23

11

作者 吴忠强 尚梦瑶 +1 位作者 申丹丹 戚松岐 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期6336-6343,共8页

蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)是表征电池当前剩余电量的重要参数。提出一种基于神经网络和主从式自适应无迹卡尔曼滤波(masterslaveadaptiveunscented Kalmanfilter,MS-UKF)算法的SOC估计方法。首先,建立蓄电池的戴维南(Theve... 蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)是表征电池当前剩余电量的重要参数。提出一种基于神经网络和主从式自适应无迹卡尔曼滤波(masterslaveadaptiveunscented Kalmanfilter,MS-UKF)算法的SOC估计方法。首先,建立蓄电池的戴维南(Thevenin)二阶模型,针对开路电压与电池SOC之间的非线性关系,采用神经网络模型代替多项式模型,以提高拟合精度。根据实时测量数据,基于最小二乘法在线确定电池模型的参数。针对传统的扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfilter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法存在噪声方差固定,会产生误差造成估计精度不高的问题,采用MS-AUKF算法。该算法的主滤波器用来估计系统状态,辅助滤波器用来估计噪声方差矩阵。算法每次迭代时更新系统模型的噪声方差,克服了传统卡尔曼滤波算法中,噪声方差初值人为设定可能导致滤波发散的缺点。仿真结果表明,相比于EKF、UKF算法,MSAUKF在估计电池SOC时具有更高的精确度和收敛速度。 展开更多

关键词 蓄电池 等效电路 参数辨识 MS-aukf 荷电状态

原文传递

一种AUKF滤波算法及其在电力频率测量中的应用

12

作者 申宇 马伯渊 仇原鹰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2764-2767,2776,共5页

为了提高无迹卡尔曼滤波器(UKF)在非线性随机系统中的抗干扰性和状态跟踪性能,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。该算法通过计算状态变量微分累积值判断状态变量是否发生突变,并在突变时刻重新设置协方差矩阵,使状态变量估计... 为了提高无迹卡尔曼滤波器(UKF)在非线性随机系统中的抗干扰性和状态跟踪性能,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。该算法通过计算状态变量微分累积值判断状态变量是否发生突变,并在突变时刻重新设置协方差矩阵,使状态变量估计值迅速收敛;同时估计观测噪声,通过调整噪声方差以减小观测噪声变化对测量精度的影响。将AUKF算法应用于电力系统频率测量,通过数值仿真得到电力频率稳定、波动和突变时的频率测量值。仿真结果表明该算法具有较好的测量效果,在保证频率测量精度和稳定性的同时,减小了频率测量滞后时间和超调。 展开更多

关键词 aukf 状态突变 快速跟踪性能 频率测量

原文传递

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法 被引量：8

13

作者 周朋进 吕志伟 +1 位作者 丛佃伟 高扬骏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期771-777,共7页

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ^2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UK... 针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ^2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。 展开更多

关键词 组合导航 快速强跟踪aukf 状态Χ^2检测 信息融合

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基于IAUKF-JPDA算法的多目标跟踪 被引量：3

14

作者 陈云 邹杰 武梦洁 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第4期32-36,43,共6页

针对不同传感器融合跟踪精度低的问题,提出一种采用加权融合的改进自适应无迹卡尔曼滤波算法(IAUKF)。针对不同传感器的融合处理中场景切换导致的传感器精度变化,对来源于不同传感器的数据设置不同的权重,引入Sage-Husa自适应思想,实时... 针对不同传感器融合跟踪精度低的问题,提出一种采用加权融合的改进自适应无迹卡尔曼滤波算法(IAUKF)。针对不同传感器的融合处理中场景切换导致的传感器精度变化,对来源于不同传感器的数据设置不同的权重,引入Sage-Husa自适应思想,实时处理测量噪声的统计特性,利用联合概率数据关联(JPDA)来完成杂波的去除和量测-目标的关联任务。运用所提算法在修正球坐标系下跟踪多个空中目标,最后仿真结果表明,与基于标准UKF估计算法的对应方法相比,新算法有效减小了状态估计误差,提高了跟踪精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 修正球坐标系 aukf JPDA 数据融合

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基于混合AUKF和HIFF的锂离子电池SOC估计 被引量：4

15

作者 王志福 李仁杰 李霞 《电池》 CAS 北大核心 2021年第4期380-384,共5页

提出基于模型的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和H无穷滤波(HIFF)的联合算法。选取Thevenin模型,针对有色噪声条件下的输入数据,改进常用的带遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法,提出偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法,来抑制数据的有色噪声。... 提出基于模型的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和H无穷滤波(HIFF)的联合算法。选取Thevenin模型,针对有色噪声条件下的输入数据,改进常用的带遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法,提出偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法,来抑制数据的有色噪声。设计的AUKF/HIFF混合算法具有较好的精度和更强的鲁棒性,可实现参数和状态的联合估计,提高实车应用的可能。在不同输入数据条件下,混合算法的荷电状态(SOC)估计误差均小于2%,可靠性较好。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法 自适应无迹卡尔曼滤波(aukf) H无穷滤波(HIFF)

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基于AUKF算法的锂电池SOC估算 被引量：2

16

作者 边东生 杨超 《现代机械》 2022年第1期52-56,共5页

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对... 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对系统噪声进行估计和修正,进而提高估算SOC时的精度。通过在不同工况下对AUKF算法进行验证,其结果表明,AUKF具有较强的估算精度和稳定性,将均方根误差(RMSE)控制在1.1%以内,估算结果明显优于UKF算法。 展开更多

关键词 荷电状态 系统噪声 估算精度 aukf算法

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Chan-AUKF融合算法在三维定位中的应用

17

作者 李向博 熊鸣 王丽婕 《计算机技术与发展》 2022年第6期150-155,共6页

针对超宽带(ultra-wideband,UWB)定位技术在三维定位应用中存在的定位精度低,定位结果易受复杂环境影响,存在固定偏差的问题,基于Chan算法和简化无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法构建定位系统状态误差补偿函数对简化UK... 针对超宽带(ultra-wideband,UWB)定位技术在三维定位应用中存在的定位精度低,定位结果易受复杂环境影响,存在固定偏差的问题,基于Chan算法和简化无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法构建定位系统状态误差补偿函数对简化UKF算法进行自适应补偿,提出Chan-自适应无迹卡尔曼滤波(Chan-adaptive unscented Kalman filter,Chan-AUKF)三维定位算法。根据Chan算法和简化UKF算法解算出的标签三维坐标构建定位系统状态误差补偿函数,对简化UKF算法自适应补偿的同时,将此三维坐标作为Chan-AUKF算法的初值对标签三维坐标的精确值进行估计。实验结果表明,Chan-AUKF算法在性能上优于Chan算法、UKF算法和Chan-UKF算法,在保证稳定性的同时,能够有效地提高定位精度。 展开更多

关键词 超宽带 CHAN算法 无迹卡尔曼滤波 Chan-aukf算法 状态误差补偿函数

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基于Chan与AUKF联合的人员定位算法

18

作者 郑爽 梁云浩 +2 位作者 武俊峰 刘付刚 马仲甜 《黑龙江科技大学学报》 2022年第6期811-815,共5页

针对目前超宽带人员定位技术在复杂环境中产生较大误差的问题,提出了一种基于Chan算法与自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的联合定位算法。利用Chan算法去除噪声较大的数据,确定误差相对较小的初始坐标,将Chan算法的估计值作为AUKF的初始值进... 针对目前超宽带人员定位技术在复杂环境中产生较大误差的问题,提出了一种基于Chan算法与自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的联合定位算法。利用Chan算法去除噪声较大的数据,确定误差相对较小的初始坐标,将Chan算法的估计值作为AUKF的初始值进行滤波处理,确定精确的位置坐标,在视距与非视距环境下仿真分析变电站的人员定位。结果表明,在视距环境下,文中提出的算法略优于Chan算法。在非视距环境下,Chan-AUKF联合定位算法的误差值约为10 cm,而Chan算法的误差值约为20 cm,定位精度提高约10 cm。 展开更多

关键词 人员定位 CHAN算法 Chan-aukf联合定位算法 TDOA

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高动态下基于AUKF的载波跟踪算法 被引量：3

19

作者 冯琼华 吴铁军 马龙华 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第16期237-240,244,共5页

当载体处于高动态运动状态时,GPS接收机载波跟踪信号极易受到外部环境不确定因素的影响。若采用标准的无迹卡尔曼滤波(UKF),在先验的噪声统计特性与实际的噪声统计特性不相符时,状态估计性能将变差甚至发散。针对上述问题,提出采用主从... 当载体处于高动态运动状态时,GPS接收机载波跟踪信号极易受到外部环境不确定因素的影响。若采用标准的无迹卡尔曼滤波(UKF),在先验的噪声统计特性与实际的噪声统计特性不相符时,状态估计性能将变差甚至发散。针对上述问题,提出采用主从式自适应UKF的算法(AUKF)。AUKF能自适应调整过程噪声方差,从而达到减小模型估计误差、抑制滤波发散的目的。Matlab仿真结果表明,在高动态下噪声统计特性发生变化时,基于AUKF的载波跟踪算法具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 高动态 GPS接收机 噪声统计特性 载波跟踪 无迹卡尔曼滤波 自适应UKF

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基于ARWLS和AUKF的锂电池SOC估计

20

作者 周琴 沈辉 +2 位作者 孙明珠 陈正荣 徐鹏程 《汽车实用技术》 2023年第3期5-14,共10页

精确估计锂电池荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全稳定行驶有着深远影响,对锂电池SOC状态的估计主要有参数辨识算法和SOC估计算法两个热点问题。针对辨识过程中出现的“数据饱和”现象以及锂电池SOC状态估计时的滤波发散问题,文章提出了... 精确估计锂电池荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全稳定行驶有着深远影响,对锂电池SOC状态的估计主要有参数辨识算法和SOC估计算法两个热点问题。针对辨识过程中出现的“数据饱和”现象以及锂电池SOC状态估计时的滤波发散问题,文章提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法(ARWLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)联合算法。首先建立了二阶R-C锂电池数学模型,并针对传统最小二乘法在参数辨识过程中出现的“数据饱和”现象,引入了自适应遗忘因子动态修正新旧数据权重,提升在线参数辨识的准确度以及效率。其次,针对无迹卡尔曼滤波存在的滤波失效问题,提出了自适应无迹卡尔曼滤波算法来自适应调整系统噪声和观测噪声,从而提高SOC估计时的适应性和鲁棒性。最后在混合动力脉冲能力特性(HPPC)工况下对扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和AUKF三种SOC估计算法进行仿真比较,仿真结果表明,AUKF算法估计的SOC曲线跟随SOC真实值曲线变化的性能最好,估计精度也优于其他两种算法,具有更小的估计误差,收敛性也最好。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 在线参数辨识 ARWLS aukf

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