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Stability analysis of distributed Kalman filtering algorithm for stochastic regression model 认领 引用
1
作者 Siyu Xie Die Gan Zhixin Liu 《Control Theory and Technology》 EI CSCD 2025年第2期161-175,共15页
The work proposes a distributed Kalman filtering(KF)algorithm to track a time-varying unknown signal process for a stochastic regression model over network systems in a cooperative way.We provide the stability analysi... The work proposes a distributed Kalman filtering(KF)algorithm to track a time-varying unknown signal process for a stochastic regression model over network systems in a cooperative way.We provide the stability analysis of the proposed distributed KF algorithm without independent and stationary signal assumptions,which implies that the theoretical results are able to be applied to stochastic feedback systems.Note that the main difficulty of stability analysis lies in analyzing the properties of the product of non-independent and non-stationary random matrices involved in the error equation.We employ analysis techniques such as stochastic Lyapunov function,stability theory of stochastic systems,and algebraic graph theory to deal with the above issue.The stochastic spatio-temporal cooperative information condition shows the cooperative property of multiple sensors that even though any local sensor cannot track the time-varying unknown signal,the distributed KF algorithm can be utilized to finish the filtering task in a cooperative way.At last,we illustrate the property of the proposed distributed KF algorithm by a simulation example. 展开更多
关键词 Distributed Kalman filtering algorithm Stochastic cooperative information condition Sensor networks (Lp)-exponential stability Stochastic regression model
基于自适应Kalman滤波与GWO-LSTM-Attention的温室温湿度预测方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 蔡玉琴 刘大铭 +2 位作者 徐琴 李波洋 刘博杰 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2026年第1期148-155,共8页
[目的/意义]针对温室温湿度预测中多传感器数据融合可靠性低、传统模型忽略温湿度动态耦合,以及参数调优依赖人工经验等问题。[方法]首先,对传统卡尔曼(Kalman)滤波算法实施改进,通过动态调整过程噪声协方差和观测噪声协方差,结合新息... [目的/意义]针对温室温湿度预测中多传感器数据融合可靠性低、传统模型忽略温湿度动态耦合,以及参数调优依赖人工经验等问题。[方法]首先,对传统卡尔曼(Kalman)滤波算法实施改进,通过动态调整过程噪声协方差和观测噪声协方差,结合新息方差动态分配多传感器权重。其次,针对温湿度的强耦合性及其协同控制的需求,构建多输出长短期记忆-注意力机制(Long Short-Term Memory-Attention,LSTM-Attention)模型,以温湿度协同预测为目标,引入注意力机制自适应加权关键环境因子,并采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)自动对超参数进行寻优。[结果和讨论]提出的自适应卡尔曼滤波算法在多点温湿度融合中的平均绝对偏差分别为1.59℃和8.64%,比传统卡尔曼滤波算法分别降低1.24%、8.57%。以该算法融合结果作为模型训练集,模型在温湿度预测中决定系数R2分别达到98.2%和99.3%,比传统Kalman提升4.7%和4.3%。GWO-LSTM-Atten⁃tion模型的温湿度预测均方根误差分别为0.7768℃和2.0564%,比LSTM、LSTM-Attention时间序列预测模型分别降低15.6%、6.6%,湿度分别降低29.2%、5.7%。[结论]提出的自适应卡尔曼融合算法能够有效抑制异常值影响,可在非平稳环境变化下实现多传感器数据可靠融合。在温室多环境因子预测中,GWO-LSTM-Attention模型温湿度预测值在未来可作为控制温室环境的重要参考,进而实现对温室环境的实时调控。 展开更多
关键词 日光温室 卡尔曼滤波 灰狼优化算法 长短期记忆神经网络 注意力机制
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Research on Kalman Filtering Algorithmfor Deformation Information Series ofSimilar Single-Difference Model 认领 引用 被引量：15
3
作者 吕伟才 徐绍铨 《Journal of China University of Mining and Technology》 2004年第2期189-194,199,共6页
Using similar single-difference methodology(SSDM) to solve the deformation values of the monitoring points, there is unstability of the deformation information series, at sometimes.In order to overcome this shortcomin... Using similar single-difference methodology(SSDM) to solve the deformation values of the monitoring points, there is unstability of the deformation information series, at sometimes.In order to overcome this shortcoming, Kalman filtering algorithm for this series is established,and its correctness and validity are verified with the test data obtained on the movable platform in plane. The results show that Kalman filtering can improve the correctness, reliability and stability of the deformation information series. 展开更多
关键词 similar single-difference methodology GPS deformation monitoring single epoch deformation information series Kalman filtering algorithm
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时空二维Kalman解卷绕与Φ-OTDR协同的水声多目标探测(特邀) 认领 引用
4
作者 吴金懿 王照勇 +9 位作者 刘依凡 陈义赐 陈柏琦 宋菲菲 李璇 皮浩洋 叶青 高侃 蔡海文 瞿荣辉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2025年第4期315-325,共11页
水下多类型目标探测在海洋安全、海上救援、海洋生态保护和渔业发展等方面具有重要意义。在这项工作中,将基于频率分集的相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统与悬浮布设的声敏缆相结合,检测和分析了多类型目标的水声信号。创新性地引入... 水下多类型目标探测在海洋安全、海上救援、海洋生态保护和渔业发展等方面具有重要意义。在这项工作中,将基于频率分集的相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统与悬浮布设的声敏缆相结合,检测和分析了多类型目标的水声信号。创新性地引入了时空二维Kalman算法,充分利用Φ-OTDR探测数据的时间域和空间域的二维连续性,突破了相位卷绕特性对动态范围与系统重复频率的限制,确保了多类型目标信息的高保真探测。进一步地,通过非消声水池实验验证了时空二维Kalman算法的可行性,并分析了遥控潜水器(ROV)、仿生鱼和模拟潜水员等多类型目标的频谱特性。实验结果表明,ROV为连续信号,频率范围为200~1700 Hz,频谱图中存在等频率间隔排列(24 Hz)的线谱;仿生鱼的信号间隔为0.5 s,对应仿生鱼的鱼尾摆动周期,频率范围为1500~1700 Hz;模拟潜水员信号间隔为0.25 s,对应氧气瓶气泡喷吐周期,频率范围为150~400 Hz。该技术为多类型水声目标探测和鉴别提供了重要技术手段,有望推动水下目标探测与海洋监测的发展,拓展Φ-OTDR的应用领域。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射计 水下多类型目标探测 时空二维Kalma n算法 相位卷绕特性
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代理模型和Kalman滤波偏差估计增强的个性化差分进化算法 认领 引用
5
作者 孙晓燕 李帅 金耀初 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第11期2386-2396,共11页
基于用户交互的进化优化算法可有效提高个性化推荐的性能,但已有研究忽略了编码个体与解码样本间的偏差,往往导致算法搜索方向出现较大偏离,搜索效率低;此外,用户交互评价的定量化表示也是较大挑战.针对此,本文提出了融合Kalman滤波偏... 基于用户交互的进化优化算法可有效提高个性化推荐的性能,但已有研究忽略了编码个体与解码样本间的偏差,往往导致算法搜索方向出现较大偏离,搜索效率低;此外,用户交互评价的定量化表示也是较大挑战.针对此,本文提出了融合Kalman滤波偏差估计和代理模型的个性化差分进化算法.首先,构建了基于用户评价、商品属性等的深度信念网络代理模型,实现对用户交互的定量评价;然后,设计Kalman滤波偏差估计器,跟踪进化过程中基因型和表现型之间的偏差,并基于该偏差设计差分进化算子,改变种群分布并引导搜索方向;最后,将该算法应用于亚马逊个性化搜索数据集,验证了其有效性. 展开更多
关键词 个性化搜索 差分进化算法 Kalman滤波器 代理模型 偏差估计
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融合改进的Camshift与Kalman滤波的复杂环境下隔震支座位移测量研究 认领 引用
6
作者 杜永峰 熊小桥 +2 位作者 范宁 韩博 李虎 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2025年第4期767-780,共14页
为解决传统的Camshift算法在隔震工程应用时过度依赖颜色信息、易受周围环境干扰的问题,提出一种基于视觉的隔震支座位移测量方法。首先,对采集到的视频进行图像预处理。然后,通过调节由Canny算子获取的目标边缘信息和由Camshift算法得... 为解决传统的Camshift算法在隔震工程应用时过度依赖颜色信息、易受周围环境干扰的问题,提出一种基于视觉的隔震支座位移测量方法。首先,对采集到的视频进行图像预处理。然后,通过调节由Canny算子获取的目标边缘信息和由Camshift算法得到的颜色信息的权重,生成融合信息直方图,从而增强算法在目标跟踪时的稳定性。当目标未被遮挡时,直接使用改进的Camshift算法来获取目标位置;当目标发生遮挡时,通过目标被遮挡面积判断遮挡程度,引入Kalman增益来预测目标位置,将预测和观测结果融合后得到目标新的位置状态估计。随后,通过坐标转换获取真实位移信息。该方法准确性通过三层钢框架结构模型的振动台试验得以验证,结果表明,采用视觉方法测量与拉线式位移计测量的结果所得最大位移误差均小于6.84%,两者相关性也均在0.91之上。最后,将该视觉方法应用到某实际工程中,通过对比一个监测点视觉位移测量与拉线式位移计的数据,发现二者误差值仅为0.15 mm,精度达到了98.56%,进一步表明该方法能够适应光照变化、灰尘和遮挡等复杂的隔震层环境,具有良好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 隔震支座位移 Camshift算法 Kalman滤波 复杂环境
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TEC and Instrumental Bias Estimation of GAGAN Station Using Kalman Filter and SCORE Algorithm 认领 引用 被引量：2
7
作者 Dhiraj Sunehra 《Positioning》 2016年第1期41-50,共10页
The standalone Global Positioning System (GPS) does not meet the higher accuracy requirements needed for approach and landing phase of an aircraft. To meet the Category-I Precision Approach (CAT-I PA) requirements of ... The standalone Global Positioning System (GPS) does not meet the higher accuracy requirements needed for approach and landing phase of an aircraft. To meet the Category-I Precision Approach (CAT-I PA) requirements of civil aviation, satellite based augmentation system (SBAS) has been planned by various countries including USA, Europe, Japan and India. The Indian SBAS is named as GPS Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN). The GAGAN network consists of several dual frequency GPS receivers located at various airports around the Indian subcontinent. The ionospheric delay, which is a function of the total electron content (TEC), is one of the main sources of error affecting GPS/SBAS accuracy. A dual frequency GPS receiver can be used to estimate the TEC. However, line-of-sight TEC derived from dual frequency GPS data is corrupted by the instrumental biases of the GPS receiver and satellites. The estimation of receiver instrumental bias is particularly important for obtaining accurate estimates of ionospheric delay. In this paper, two prominent techniques based on Kalman filter and Self-Calibration Of pseudo Range Error (SCORE) algorithm are used for estimation of instrumental biases. The estimated instrumental bias and TEC results for the GPS Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN) station at Hyderabad (78.47°E, 17.45°N), India are presented. 展开更多
关键词 GPS Aided Geo Augmented Navigation Total Electron Content Instrumental Biases Kalman Filter Score Algorithm
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基于调节因子改进模糊熵融合加权法的锂电池状态联合估计 认领 引用 被引量：2
8
作者 张程 陆万林 +1 位作者 张东清 林锦平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期1062-1074,共13页
锂电池的剩余电量(SOC)和健康状态(SOH)是优化电池管理、延长电池寿命及提高系统安全性的重要参数。为了提升电池SOC与SOH估计精度,提出一种调节因子改进模糊熵融合加权法(AFFEWF)的锂电池状态联合估计方法。首先以10个并联的18650锂电... 锂电池的剩余电量(SOC)和健康状态(SOH)是优化电池管理、延长电池寿命及提高系统安全性的重要参数。为了提升电池SOC与SOH估计精度,提出一种调节因子改进模糊熵融合加权法(AFFEWF)的锂电池状态联合估计方法。首先以10个并联的18650锂电池为实验样本,进行间歇脉冲恒流放电实验获取OCV-SOC曲线,对比不同阶数拟合曲线的端电压预测效果;其次提出基于调节因子改进模糊熵融合加权法,通过调节因子对数据进行筛选,以端电压残差为依据计算各数据源的权重,从而得到加权后的联合估计结果;然后将调节因子改进模糊熵融合加权法与模糊熵融合加权法(FEWF)、多模型概率融合加权法(MMPWF)进行对比分析,以评估不同融合策略的性能表现;最后通过仿真软件对所提算法进行验证,结果显示,所提调节因子改进模糊熵融合加权法能有效提升锂电池SOC和SOH估计的精确度。 展开更多
关键词 联合估计 卡尔曼算法 调节因子 模糊熵 融合加权法 锂电池
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Kalman滤波算法在外测数据处理中的应用研究 认领 引用
9
作者 娄广国 顾梓仪 +3 位作者 曹怡 何定坤 李杨 赵军杰 《电子技术应用》 2025年第12期62-66,共5页
在应用Kalman滤波算法对测量数据进行实时处理时,常采用调整滤波增益矩阵的方法解决滤波发散问题。在实时数据处理中,不能通过后验方式确定调整滤波增益矩阵的增益系数,需要设计一种针对数据的自适应确定方法。通过检验数据序列的误差特... 在应用Kalman滤波算法对测量数据进行实时处理时,常采用调整滤波增益矩阵的方法解决滤波发散问题。在实时数据处理中,不能通过后验方式确定调整滤波增益矩阵的增益系数,需要设计一种针对数据的自适应确定方法。通过检验数据序列的误差特性,调整滤波记忆衰减步长,确定滤波记忆衰减系数,采用tanh函数计算增益系数。仿真结果表明,采用自适应增益系数的Kalman滤波算法能够较好地适应常见测量数据,可以应用于测量数据的实时处理。 展开更多
关键词 Kalman滤波 自适应 增益系数
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基于测距-定位双阶段优化的RSSI定位算法研究 认领 引用 被引量：1
10
作者 雒明世 赵彦博 《计算机技术与发展》 2026年第4期9-15,共7页
针对无线传感器网络中基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位技术易受环境影响、定位精度较低的问题,提出一种将RSSI定位过程分为测距阶段与定位阶段的双阶段优化方法。测距阶段,改进卡尔曼滤波算法以RSS... 针对无线传感器网络中基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位技术易受环境影响、定位精度较低的问题,提出一种将RSSI定位过程分为测距阶段与定位阶段的双阶段优化方法。测距阶段,改进卡尔曼滤波算法以RSSI信号均值作为初始状态估计,结合网格遍历搜索优化过程噪声协方差和测量噪声协方差参数,提升卡尔曼滤波算法的适应性和滤波效果,降低测距阶段的误差;定位阶段,使用多策略改进鲸鱼优化的节点位置估计算法求解未知节点位置,进一步提高定位精度。该算法通过K-means聚类初始化策略、精英反向学习策略和随机鲸鱼学习策略,提升原始鲸鱼优化算法的全局搜索能力和收敛速度,进一步提高定位精度。实验结果表明,该双阶段优化方法在定位误差控制方面优于传统的单阶段优化策略,具备更高的定位精度与更强的环境适应能力,并在与其他对比算法的性能比较中展现出明显优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 RSSI 卡尔曼滤波算法 鲸鱼优化算法 定位精度
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基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法 认领 引用 被引量：2
11
作者 程竹明 常先雷 +2 位作者 胡雪峰 赵功臣 王超 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期51-60,共10页
无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)是锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的常用算法之一。然而在实际应用中,由于受到外界环境温度变化、电池容量退化等不确定性干扰,以及非高斯过程噪声的影响,需要进一步提高算... 无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)是锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的常用算法之一。然而在实际应用中,由于受到外界环境温度变化、电池容量退化等不确定性干扰,以及非高斯过程噪声的影响,需要进一步提高算法的性能才能更有效地保证估计精度。基于此,提出一种改进的无迹卡尔曼滤波算法(PO-RUKF)。首先,在UKF中引入H∞滤波提高算法的鲁棒性,用来克服各种干扰带来的不良影响。其次,利用鹦鹉优化算法对UKF的过程噪声协方差矩阵进行自适应调整,以解决滤波噪声参数先验确定的问题,从而提高滤波精度。最后,采用马里兰大学的FUDS和HPPC工况下的两种公开数据集进行了实验验证,结果表明,在不同的温度、电池容量退化状态以及不同的工况下,相比于传统的UKF算法以及鲁棒UKF算法,改进后的算法具有更高的SOC估计精度,平均绝对误差小于0.50%,均方根误差小于0.56%,此外还展现出更强的鲁棒性和普适性。证实所提方法可以为锂离子电池SOC估计提供更可靠、有效的技术支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 鹦鹉优化算法 鲁棒无迹卡尔曼滤波算法
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考虑光伏逆变器动态的配电网多时间尺度状态估计 认领 引用
12
作者 黄蔓云 王麒皓 +3 位作者 唐赟 孙康 孙国强 卫志农 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2026年第14期166-174,共9页
随着分布式光伏规模化接入配电网,系统动态过程呈现多时间尺度特性,既包含毫秒级的光伏逆变器快速波动,也包含分钟级的电网状态演变。为了准确跟踪光伏逆变器和配电网的快慢动态过程,文中搭建了含光伏逆变器动态模型的配电网Simulink仿... 随着分布式光伏规模化接入配电网,系统动态过程呈现多时间尺度特性,既包含毫秒级的光伏逆变器快速波动,也包含分钟级的电网状态演变。为了准确跟踪光伏逆变器和配电网的快慢动态过程,文中搭建了含光伏逆变器动态模型的配电网Simulink仿真系统,并提出了一种多时间尺度的动态状态估计框架,分别建立两种动态状态估计模型用以跟踪不同时间尺度的动态变化。具体而言,针对光伏逆变器的毫秒级状态波动,提出基于八阶逆变器动态模型的扩展卡尔曼滤波算法;针对配电网侧分钟级潮流变化,提出自适应衰落无迹卡尔曼滤波算法,并通过构建高精度伪量测实现边界信息的融合与统一。仿真算例结果表明,所提方法能够在随机噪声情况下快速跟踪系统强波动,估计精度优于传统状态估计方法,具有较高的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 配电网 光伏逆变器 状态估计 潮流 卡尔曼滤波算法
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地震大装置水下振动台流场均匀性控制研究 认领 引用
13
作者 李健增 孟祥飞 +3 位作者 范晓文 周默 许栋 及春宁 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期419-429,共11页
水下振动台是开展土木工程、海洋工程及地震工程等多学科交叉科研的重要试验设施,其核心价值在于可在水下环境中复拟地震工况,为结构与水耦合动力响应提供真实、可重复的实验场景.试验区大型流场的精准、稳定及均匀性控制是开展高质量... 水下振动台是开展土木工程、海洋工程及地震工程等多学科交叉科研的重要试验设施,其核心价值在于可在水下环境中复拟地震工况,为结构与水耦合动力响应提供真实、可重复的实验场景.试验区大型流场的精准、稳定及均匀性控制是开展高质量试验研究的先决条件,直接影响着装置的适用范围以及试验结果的可靠性.针对试验区大型流场调试过程中多变量相互影响与调优周期长的问题,以国家大型地震工程模拟研究设施水下振动台大型流场环境为研究对象,以流场均匀性为优化目标,选取通道的入口流量和导流格栅的封堵布局为控制参数,基于高保真计算流体动力学(CFD)数值模拟和集合卡尔曼滤波算法,快速确定多变量参数取值,提出分步调优的控制策略,实现流场的均匀性控制.该策略将纵向流动和横向流动做解耦,首先调整格栅布局逐步逼近最优封堵组合,从而避免纵向局部流速过大形成流动集中或流速过小产生回流;其次,通过优化算法调整横向各通道之间的相互影响,进一步实现横向的流动均衡,避免多变量同时扰动造成的耦合震荡.仿真结果表明:应用分步调优控制策略,可以快速得到期望的目标流场,显著提升调优效率,为多控制参数条件下大型流场的方案设计和控制调优提供了新方法,也可推广至其他具有相似需求的大型流控设施. 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波算法 多变量优化 流场均匀性
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基于PSO-AEKF算法的钠离子电池SOC估计 认领 引用
14
作者 张福建 王晓晗 +2 位作者 赵凯 晏娟 邓富金 《现代电子技术》 北大核心 2026年第8期65-70,共6页
当前电池荷电状态(SOC)估计研究主要集中于锂离子电池,而对钠离子电池关注不足。针对钠离子电池SOC估计中模型参数时变性与噪声干扰问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的协同估计方法。首先,基于二... 当前电池荷电状态(SOC)估计研究主要集中于锂离子电池,而对钠离子电池关注不足。针对钠离子电池SOC估计中模型参数时变性与噪声干扰问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的协同估计方法。首先,基于二阶RC等效电路模型,通过间歇放电实验标定OCV-SOC关系曲线;再结合HPPC工况,采用PSO算法在线辨识模型参数,实现模型动态特性精准表征。在此基础上,进一步设计AEKF算法,通过实时调整过程与测量噪声协方差矩阵,以提升算法对系统非线性及初始误差的鲁棒性。结果表明:PSO-AEKF算法SOC估计平均误差(MAE)为0.90%,均方根误差(RMSE)为1.28%,较传统EKF算法精度提升显著;同时针对不同初值SOC仿真的收敛时间小于20 s,验证了该方法的收敛稳定性及在复杂工况下的实用价值。 展开更多
关键词 钠离子电池 荷电状态 粒子群优化算法 自适应卡尔曼滤波算法 等效电路 参数辨识
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分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法 认领 引用
15
作者 肖文红 金双 +1 位作者 杜选 陈双喜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期918-925,共8页
分布式无线传感器网络(DWSNs)拓扑动态变化易导致噪声敏感性问题,使得分簇结果交叉引发属性采集时间戳错位偏差,造成信任度时效性失真而误判正常节点为恶意攻击节点。因此,展开分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法研究。利用... 分布式无线传感器网络(DWSNs)拓扑动态变化易导致噪声敏感性问题,使得分簇结果交叉引发属性采集时间戳错位偏差,造成信任度时效性失真而误判正常节点为恶意攻击节点。因此,展开分布式无线传感器网络全局信任攻击快速识别方法研究。利用稀疏性约束条件优化模糊C均值算法,以适应网络拓扑动态变化的噪声影响,避免分簇结果交叉重叠。基于分簇结果,利用卡尔曼滤波算法消除网络节点的时间偏差;计算出节点间的相互信任度,完成网络节点的全局信任度评估,确保信任度时效性不失真,将全局信任评估结果与阈值比较,进而实现全局信任攻击快速识别。结果表明,所提方法下存活节点数量始终接近100,攻击识别整体耗时最高仅为6.2 s,具有较好的攻击识别性能。 展开更多
关键词 传感器网络 攻击快速识别 稀疏性约束条件 模糊C均值算法 卡尔曼滤波算法
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多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法 认领 引用
16
作者 熊强强 齐志艺 樊鑫 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期212-217,共6页
在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方... 在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法。分析齿轮箱转子运动状态,获取齿轮箱轴心轨迹图,并利用多传感器数据融合技术采集齿轮箱轴心轨迹图中所示的转子4种典型运动状态的特征信息,将不同通道的特征信息加权融合,生成反映轴心轨迹变化的特征信息图,突出不同频率成分的特征。通过全局平均池化模块降维,提取最具代表性的频率成分,利用Softmax函数归一化处理,动态调整权重,生成加权特征图,有效分离多频成分,最终输出多传感器数据融合结果。将多传感器数据融合结果带入卡尔曼滤波算法中,通过观测矩阵和观测噪声协方差矩阵,动态调整预测值,使其更接近真实值,避免多频成分混叠。实现当前时刻轴心轨迹的有效跟踪。实验结果表明,经由所提方法融合后的轴心轨迹与其各自对应的故障完全吻合,且轴心轨迹简洁清晰,信噪比可以保持在40dB以上。说明所提方法可以有效跟踪齿轮箱轴心轨迹,为齿轮箱状态监测提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 多传感器数据融合 轴心轨迹跟踪 转子运动状态 多频成分分离 卡尔曼滤波算法
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基于物联网的配电网设备运行状态监测方法 认领 引用
17
作者 吕志鹏 宋振浩 +1 位作者 安义 周珊 《计算机仿真》 2026年第2期100-103,428,共4页
在大型配电网中,需要同时监测多个设备的运行状态,有效整合和管理这些监测数据,实现多设备之间的协同监测也是一个难点问题。为此,研究设计了基于物联网的配电网设备运行状态监测方法。首先,对配电网设备的运行状态与其所对应的振动信... 在大型配电网中,需要同时监测多个设备的运行状态,有效整合和管理这些监测数据,实现多设备之间的协同监测也是一个难点问题。为此,研究设计了基于物联网的配电网设备运行状态监测方法。首先,对配电网设备的运行状态与其所对应的振动信号展开分析;然后,引入卡尔曼滤波算法对采集到的设备振动信号进行预测补偿,再利用模糊信息监测法分析预处理后的信息,获得设备运行状态的分布特征。基于此,结合排列熵算法,计算设备运行状态特征的统计信息,实现对单一设备状态的动态监测;最后,在物联网环境中采集设备的坐标信息和状态信息,并将坐标信息与状态信息匹配,从而完成对多设备运行状态的的协同监测。实验表明:采用上述方法可对于配电网设备运行状态的检测较为精准,且监测响应速度较快。 展开更多
关键词 物联网 配电网设备 信息匹配 卡尔曼滤波算法 模糊信息监测法 排列熵算法
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基于KF-MPC优化设计的自动着舰系统研究 认领 引用
18
作者 张凯伦 沈永华 +1 位作者 苏析超 韩维 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2026年第3期28-33,共6页
针对有干扰下的舰载机自动着舰,提出一种融合卡尔曼滤波和模型预测控制的自动着舰控制方法。首先,建立飞机动力学模型并引入着舰环境的干扰,采用模型预测控制适合被控对象的动态规划和严格约束限制。其次,基于环境和传感器等存在随机干... 针对有干扰下的舰载机自动着舰,提出一种融合卡尔曼滤波和模型预测控制的自动着舰控制方法。首先,建立飞机动力学模型并引入着舰环境的干扰,采用模型预测控制适合被控对象的动态规划和严格约束限制。其次,基于环境和传感器等存在随机干扰引入卡尔曼滤波去除噪声,将卡尔曼滤波的状态估计值作为控制器的反馈输入来降低对不确定性噪声的影响。采用鲸鱼优化算法进行控制器快速解算。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波与模型预测控制融合优化的控制方法可以实现抗干扰和精准着舰的效果。 展开更多
关键词 自动着舰 模型预测控制 卡尔曼滤波 鲸鱼优化算法 甲板运动
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长大隧道环境下基于电子轨道地图辅助的列车组合定位方法 认领 引用
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作者 李小平 孙龙 张建斌 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期80-90,共11页
针对列车在长大隧道中运行时由于卫星信号失锁导致列车定位精度急剧下降以及INS/ODO组合定位系统在垂向定位精度发散的问题,提出一种基于电子轨道地图辅助INS/ODO的列车组合定位方法。该方法运用INS、ODO测速传感器,通过积分运算精确计... 针对列车在长大隧道中运行时由于卫星信号失锁导致列车定位精度急剧下降以及INS/ODO组合定位系统在垂向定位精度发散的问题,提出一种基于电子轨道地图辅助INS/ODO的列车组合定位方法。该方法运用INS、ODO测速传感器,通过积分运算精确计算出列车的位置信息,并采用UKF算法根据当前时刻列车的状态进行估计;通过引入综合加权的地图匹配算法限制列车在行进方向上的误差累积,将电子轨道地图与INS/ODO系统估计的列车位置信息紧密结合,得到当前时刻的列车状态。实验结果表明:本文提出的定位方法在列车运行过程中的最大定位误差仅为4.03 m;加入电子轨道地图的定位系统在垂向位置误差RMSE降低了32.26%,而速度误差则降低了41.35%,该方法在定位精度及鲁棒性方面均显著优于传统的INS/ODO组合定位方法,能够实时精确校正列车位置,提升列车定位精度,确保列车定位与控制系统的可靠性。 展开更多
关键词 列车定位 电子轨道地图 信息融合 匹配算法 无迹卡尔曼滤波
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基于改进KF的Chan-Taylor三维室内定位算法 认领 引用
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作者 侯华 许金倩 +1 位作者 王殿成 王妍 《电子测量技术》 北大核心 2026年第5期126-133,共8页
针对多径干扰以及非视距传播导致三维定位精度低的问题,本文提出一种基于自适应卡尔曼滤波的Chan-Taylor融合定位算法。该算法首先利用改进的KF算法对基于TDOA的测量值进行预处理以抑制噪声干扰;然后采用Chan算法和Taylor算法分别对预... 针对多径干扰以及非视距传播导致三维定位精度低的问题,本文提出一种基于自适应卡尔曼滤波的Chan-Taylor融合定位算法。该算法首先利用改进的KF算法对基于TDOA的测量值进行预处理以抑制噪声干扰;然后采用Chan算法和Taylor算法分别对预处理结果进行位置解算,得到初始位置估计;最后以Chan算法求解得到的初始位置估计与Taylor算法求解得到的初始位置估计之差作为迭代触发条件,若该差值超出设定阈值,则进入Taylor迭代;否则,直接输出初始位置估计。仿真实验表明,与Chan算法、KF-Chan算法、Chan-Taylor算法和加权Chan-Taylor算法的定位精度相比,本文算法的定位精度分别提升了87.64%、75.95%、53.52%和40.30%。 展开更多
关键词 三维定位 自适应卡尔曼滤波算法 融合定位算法 Chan算法 Taylor算法
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