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基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型 被引量:221
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作者 潘迪夫 刘辉 李燕飞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期82-86,共5页
为提高风电场风速的预测精度,解决时序模型预测延时的问题,文章提出了一种时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法。基本思路为:首先利用时间序列分析理论,对风电场风速信号进行非平稳建模,得到符合其变化规律的模型方程;其次通过得... 为提高风电场风速的预测精度,解决时序模型预测延时的问题,文章提出了一种时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法。基本思路为:首先利用时间序列分析理论,对风电场风速信号进行非平稳建模,得到符合其变化规律的模型方程;其次通过得到的模型方程推导出卡尔曼滤波法的状态方程和观测方程;然后依靠卡尔曼预测递推方程进行预测;最后对某实测风速信号进行预测。实例分析表明:采用该混合算法可以提高预测精度,而且较好地解决了预测延时问题。 展开更多
关键词 混合算法 卡尔曼滤波 时间序列 风电场
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卡尔曼滤波的基本原理及应用 被引量:205
2
作者 彭丁聪 《软件导刊》 2009年第11期32-34,共3页
卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛,目前,正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作,主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述:基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立... 卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛,目前,正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作,主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述:基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后,对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 系统模型 线性化
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非线性系统带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波 被引量:138
3
作者 周东华 席裕庚 张钟俊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1990年第5期1-6,共6页
本文提出一种适用于一般非线性系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器。文中给出了求次优时变渐消因子的两种算法,并以数值仿真实例说明本文方法的有效性。
关键词 非线性系统 卡尔曼滤波 渐消因子
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基于ZigBee无线传感器网络的煤矿监测系统 被引量:135
4
作者 焦尚彬 宋丹 +1 位作者 张青 唐金伟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第5期436-442,共7页
设计了基于ZigBee无线传感器网络的环境参数检测与人员定位为一体的煤矿井下安全监测系统。系统利用安装于矿井现场的ZigBee节点采集井下多种环境数据(瓦斯、CO、温度、湿度),采用三边定位方法基于测距的无线传感器网络实现三维空间的... 设计了基于ZigBee无线传感器网络的环境参数检测与人员定位为一体的煤矿井下安全监测系统。系统利用安装于矿井现场的ZigBee节点采集井下多种环境数据(瓦斯、CO、温度、湿度),采用三边定位方法基于测距的无线传感器网络实现三维空间的人员定位,并利用卡尔曼滤波算法修正量测过程中的随机误差,以提高定位精度。检测信息通过工业以太网传送至地面监控主机,主机分析软件实现数据的存储、并为监控人员提供实时的矿井环境信息和人员位置信息。现场测试结果表明本系统运行稳定、功耗低、定位精度高、信息传输可靠。 展开更多
关键词 矿井信息监测 ZIGBEE网络 三维空间人员定位 卡尔曼滤波
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我国产出缺口的估计 被引量:102
5
作者 刘斌 张怀清 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2001年第10期69-77,共9页
本文采用四种方法对我国的产出缺口进行估计。实证研究表明 ,采用单、多变量状态空间———卡尔曼滤波方法估计的潜在产出和产出缺口在经济解释上更加合理。特别是 ,在采用多变量状态空间———卡尔曼滤波方法估计潜在产出和产出缺口时 ... 本文采用四种方法对我国的产出缺口进行估计。实证研究表明 ,采用单、多变量状态空间———卡尔曼滤波方法估计的潜在产出和产出缺口在经济解释上更加合理。特别是 ,在采用多变量状态空间———卡尔曼滤波方法估计潜在产出和产出缺口时 ,我们同时也估计了菲利浦斯曲线 ,而且统计检验也证实了这一方法的合理性和优越性。 展开更多
关键词 中国 产出缺陷 潜在产出 状态空间 卡尔曼滤波 菲利浦斯曲线 实际产出 通货膨胀
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风电场风速短期多步预测改进算法 被引量:110
6
作者 潘迪夫 刘辉 李燕飞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第26期87-91,共5页
对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。该文运用时间序列法对我国某风电场测风站实测风速建立时序求和自回归滑动平均(auto regress iveintegrated moving average,ARIMA)ARIMA(11,1,0... 对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。该文运用时间序列法对我国某风电场测风站实测风速建立时序求和自回归滑动平均(auto regress iveintegrated moving average,ARIMA)ARIMA(11,1,0)模型,并进行风速预测。针对模型在超前1步预测时出现的延时问题,引入卡尔曼预测法加以改进,提出卡尔曼时间序列法。针对时序模型超前多步预测精度低的问题,提出滚动式时间序列法。对提出的两种改进方法进行实例验证,结果表明,卡尔曼时间序列法不仅改善了预测延时问题,而且把超前1步预测的平均相对预测误差从6.49%降低为3.19%;滚动式时间序列法改善了多步预测的精度问题,模型超前3、5、10步预测的平均相对预测误差分别仅为7.01%,7.63%,8.42%。两种改进方法都没有明显增加时间序列法的建模计算量。 展开更多
关键词 风力发电 风电场 多步预测 卡尔曼滤波 时间序列
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基于卡尔曼滤波的风速序列短期预测方法 被引量:119
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作者 修春波 任晓 +1 位作者 李艳晴 刘明凤 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期253-259,共7页
分析了卡尔曼滤波在风速序列预测分析中的应用机理,构造了用于风速序列预测分析的迟滞神经网络,并采用卡尔曼滤波方法将其与ARMA模型相融合,实现了风速序列的混合预测。通过修改激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络,网络的权值采用梯... 分析了卡尔曼滤波在风速序列预测分析中的应用机理,构造了用于风速序列预测分析的迟滞神经网络,并采用卡尔曼滤波方法将其与ARMA模型相融合,实现了风速序列的混合预测。通过修改激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络,网络的权值采用梯度寻优的方式确定,迟滞参数利用遗传算法进行确定。系统的状态方程采用ARMA模型建立,将迟滞神经网络对风速序列的预测结果作为测量方程的测量值。混合预测方法能减小单一预测机制造成的同一性质误差的累积。仿真实验结果表明,迟滞神经网络的预测性能优于传统BP神经网络,而混合预测方法的预测性能优于单一预测方法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 风速序列 神经网络 ARMA模型 预测
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永磁同步电动机无传感器控制技术现状与发展 被引量:112
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作者 谷善茂 何凤有 +1 位作者 谭国俊 叶生文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期14-20,共7页
对近年提出的多种估算永磁同步电动机转子位置、速度的方法进行了综述,比较了各种方法的优缺点;并对中高速适用的扩展卡尔曼滤波(EKF)进行了实验研究:零速及低速时,现有的永磁同步电动机无传感器技术多是指无位置传感器,少数几种无速度... 对近年提出的多种估算永磁同步电动机转子位置、速度的方法进行了综述,比较了各种方法的优缺点;并对中高速适用的扩展卡尔曼滤波(EKF)进行了实验研究:零速及低速时,现有的永磁同步电动机无传感器技术多是指无位置传感器,少数几种无速度估计算法都有很大的局限性。本文针对这一现状,选取基于高频信号注入+磁链观测的永磁同步电动机全速范围无传感器控制方法进行了仿真验证;最后指出复合控制方法是实现全速范围无传感器控制技术的发展趋势。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 无传感器 信号注入 复合磁链模型 观测器 卡尔曼滤波
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基于卡尔曼滤波理论的交通流量实时预测模型 被引量:76
9
作者 杨兆升 朱中 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期63-67,共5页
用卡尔曼滤波理论建立了交通流量预测模型,并用两种方法对基本模型进行改进;利用线圈检测器提供的实测交通流量,预测了路段未来时段的交通流量。
关键词 交通流量 卡尔曼滤波 预测模型 公路交通
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基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量 被引量:109
10
作者 冯智勇 曾瀚 +2 位作者 张力 赵亦欣 黄伟 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期137-141,共5页
针对在四旋翼飞行器姿态控制中传感器数据存在噪声干扰和测量误差,以致单独使用陀螺仪与加速度计不能得到最优姿态角度的问题,建立陀螺仪和加速度计误差的数学模型,采用卡尔曼滤波方法,实现数据融合,有效地提高了姿态检测系统的检测精度... 针对在四旋翼飞行器姿态控制中传感器数据存在噪声干扰和测量误差,以致单独使用陀螺仪与加速度计不能得到最优姿态角度的问题,建立陀螺仪和加速度计误差的数学模型,采用卡尔曼滤波方法,实现数据融合,有效地提高了姿态检测系统的检测精度.该方法被成功应用于四旋翼飞行器的飞行姿态角度控制中,验证了其良好的噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性. 展开更多
关键词 传感器融合 卡尔曼滤波 动态角度测量 飞行姿态控制
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基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法 被引量:97
11
作者 乔少杰 韩楠 +3 位作者 朱新文 舒红平 郑皎凌 元昌安 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期418-423,共6页
基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.... 基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.大量真实移动对象数据集上的实验结果表明:Geo Life数据集上基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法的平均预测误差(预测轨迹点与实际轨迹点的均方根误差)为12.5米;与基于轨迹拟合的轨迹预测算法相比,T-Drive数据集预测误差平均下降了555.4米,预测准确率提升了7.1%.在保证预测时效性前提下,基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法解决了轨迹预测精度较低的问题. 展开更多
关键词 移动对象数据库 状态估计 轨迹预测 卡尔曼滤波 轨迹拟合
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基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法 被引量:97
12
作者 赵峰 孙波 张承慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期399-406,共8页
文中设计一种新型的基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法。首先选择冷热电负荷及与负荷密切相关的天气因素的历史时间序列组成多变量时间序列,然后运用混沌理论和C-C方法重构多变量相空间,最后建立多变量相... 文中设计一种新型的基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法。首先选择冷热电负荷及与负荷密切相关的天气因素的历史时间序列组成多变量时间序列,然后运用混沌理论和C-C方法重构多变量相空间,最后建立多变量相空间的自回归模型并采用卡尔曼滤波方法预测冷热电负荷。以中国北方某医院冷热电联供系统的8月份历史负荷数据和天气数据验证该冷热电负荷预测方法。结果表明,与采用单变量相空间重构和卡尔曼滤波预测方法相比,文中设计的负荷预测方法充分考虑冷热电负荷中多个变量的相互耦合关系,可有效提高负荷的预测精度。算例分析验证了该冷热电负荷预测方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 能源互联网 冷热电联供系统 负荷预测 多变量相空间重构 卡尔曼滤波
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卡尔曼滤波理论在电力系统中的应用综述 被引量:92
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作者 李江 王义伟 +1 位作者 魏超 张鹏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期135-144,共10页
现代电力系统中,由于可再生能源输出功率、负荷变化以及其他随机过程的存在,使得系统状态参数中往往混杂着噪声,因此有必要采取适当的方法,从随机干扰的观测信号中提取有效的系统状态参数。首先对卡尔曼滤波基本理论进行了介绍,给出了... 现代电力系统中,由于可再生能源输出功率、负荷变化以及其他随机过程的存在,使得系统状态参数中往往混杂着噪声,因此有必要采取适当的方法,从随机干扰的观测信号中提取有效的系统状态参数。首先对卡尔曼滤波基本理论进行了介绍,给出了卡尔曼滤波的基本过程。然后主要综述卡尔曼滤波及其扩展形式在电力系统短期负荷预测、动态状态估计、电能质量分析、继电保护、风电场风速预测、电机状态和参数估计等方面的应用。最后给出了卡尔曼滤波在电力系统中应用的相关结论及其未来发展趋势。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 电力系统 风电场
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卡尔曼滤波计算方法研究进展 被引量:45
14
作者 张友民 戴冠中 张洪才 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第5期529-538,共10页
本文简要回顾了卡尔曼滤波研究的发展历程,重点对卡尔曼滤波及其在改善数值稳定性,提高计算效率等数值计算方面的研究与发展进行了综述,对QR分解,U-D分解,奇异值分解(SVD)等在卡尔曼滤波,状态与偏差分离滤波及并行滤波... 本文简要回顾了卡尔曼滤波研究的发展历程,重点对卡尔曼滤波及其在改善数值稳定性,提高计算效率等数值计算方面的研究与发展进行了综述,对QR分解,U-D分解,奇异值分解(SVD)等在卡尔曼滤波,状态与偏差分离滤波及并行滤波与分散滤波等方面应用的新进展作了介绍. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 滤波 计算方法
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基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计 被引量:87
15
作者 翟敬梅 董鹏飞 张铁 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期45-49,共5页
以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工... 以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。 展开更多
关键词 工业机器人 机器视觉 摄像机标定 模式匹配 卡尔曼滤波
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改进的高动态GPS定位自适应卡尔曼滤波方法 被引量:56
16
作者 胡国荣 欧吉坤 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期290-294,共5页
本文针对高动态GPS不易确定动态噪声和观测噪声的特点,提出了一种适用于高动态GPS定位的改进的自适应卡尔曼滤波方法。该方法具有数值稳定性好,存储量小的优点,克服了发散的缺点,具有较强的自适应性。
关键词 卡尔曼滤波 自适应 高动态 GPS 定位
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基于四元数改进型互补滤波的MEMS姿态解算 被引量:78
17
作者 陈孟元 谢义建 陈跃东 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第9期1391-1397,共7页
针对四旋翼飞行器的姿态解算问题,设计了由STM32、陀螺仪、加速度计等组成的姿态测量单元,采用四元数法对姿态角进行描述,详细分析了姿态解算的过程,建立了系统及传感器模型,并在互补滤波算法的基础上,构造了一种改进型互补滤波器来完... 针对四旋翼飞行器的姿态解算问题,设计了由STM32、陀螺仪、加速度计等组成的姿态测量单元,采用四元数法对姿态角进行描述,详细分析了姿态解算的过程,建立了系统及传感器模型,并在互补滤波算法的基础上,构造了一种改进型互补滤波器来完成姿态解算。实验测试表明,与传统的卡尔曼滤波算法和互补滤波算法比较,改进型互补滤波算法的数据平滑能力更强,收敛速度更快,有效地实现了飞行器姿态数据的融合,提高飞行器的姿态估计精度,满足了小型四旋翼飞行器姿态控制的要求,增强了系统的鲁棒性与稳定性。同时通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 互补滤波 四元数 卡尔曼滤波 姿态解算
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基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现 被引量:75
18
作者 王荣 章韵 陈建新 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1450-1452,1456,共4页
为了满足老年人的护理需求,减少老年人因跌倒造成的身心伤害,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性,利用姿态角作为跌倒判断标准;并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求,利用... 为了满足老年人的护理需求,减少老年人因跌倒造成的身心伤害,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性,利用姿态角作为跌倒判断标准;并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求,利用Kalman滤波算法来提高算法精确度。实验结果表明该系统在人体前后、侧向跌倒和跌倒后迅速站起的情况下可以100%报警,达到人体正常跌倒情况的检测标准。 展开更多
关键词 跌倒检测 三轴加速度传感器 姿态角 卡尔曼滤波 远程监护
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利用重力异常匹配技术实现潜艇导航 被引量:70
19
作者 许大欣 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期812-816,共5页
潜艇的惯性导航误差是随时间积累的,利用重力异常数据进行辅助导航可以对惯性导航的漂移误差进行校正.首先利用2′×2′重力异常数据库作为基础信息,结合Kalman滤波算法对某区域进行了模拟计算,模拟过程采用了增益系数和信息更新序... 潜艇的惯性导航误差是随时间积累的,利用重力异常数据进行辅助导航可以对惯性导航的漂移误差进行校正.首先利用2′×2′重力异常数据库作为基础信息,结合Kalman滤波算法对某区域进行了模拟计算,模拟过程采用了增益系数和信息更新序列的新方法进行Kalman滤波的处理,结果表明在重力异常变化幅度较大的地区,重力异常可以进行潜艇的辅助导航. 展开更多
关键词 重力异常辅助导航 水下导航 卡尔曼滤波 惯性导航系统
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基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统算法研究 被引量:59
20
作者 徐田来 游文虎 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期571-575,共5页
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声... 针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 展开更多
关键词 模糊自适应滤波 卡尔曼滤波 车载组合导航系统 INS/GPS
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