(2)根据多旋翼动力学模型特性与牛顿力学原理建立辨识动力学模型参数的卡尔曼滤波器状态方程与量测方程; (3)对所建立的卡尔曼滤波器进行离散化,更新卡尔曼滤波器,对动力学参数进行辨识与输出。 在步骤(2)中,所述建立的卡尔曼滤波状态方程如下: 上式中为机体系相对于导航系的角速度在机体系x轴上的投影对时间的一...
摘要 本发明公开了一种使用卡尔曼滤波器辨识多旋翼动力学模型参数的方法,属于多旋翼飞行器导航、制导与控制领域。该方法首先采集GPS、惯导数据和旋翼转速;其次基于多旋翼飞行器动力学模型方程和牛顿力学方程,构建卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程;然后对卡尔曼滤波器进行离散化,并进行状态更新,输出对参数的最优估计。
针对现有技术的缺陷和改进需求,本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法,其目的在于,在全工况条件下实现对永磁同步电机运行过程中的参数的准确辨识。 [0009] 为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器,用于对永磁同步电机进行参数辨识,永磁同步电机在运行过...
传统的基于最小二乘法的PMSM参数辨识方法依赖于直流和交流侧测量的电量,当输入电流和速度有较大偏差时,容易出现辨识精度较低的情况。因此,使用基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的PMSM参数辨识方法来获得更准确的参数估计值,已成为一种热门研究方向。 二、研究目标 本课题旨在设计一种基于EKF的PMSM参数辨识方法,以获得准确的...
基于干扰观测器与卡尔曼滤波器的永磁同步电机参数辨识虽然线上粒子群算法能够快速迭代生成准确的参数值,但其对计算能力的要求仍然较大,尤其是当粒子数增多或所需辨识参数量较多时,该类只能优化算法并非最佳选择。本章提出了一种将干扰观测器与参数辨识算法相结合的控制方法,不仅计算量小,算法简单,且辨识结果准确可靠。
本发明公开了一种使用卡尔曼滤波器辨识多旋翼动力学模型参数的方法,属于多旋翼飞行器导航、制导与控制领域。该方法首先采集GPS、惯导数据和旋翼转速;其次基于多旋翼飞行器动力学模型方程和牛顿力学方程,构建卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程;然后对卡尔曼滤波器进行离散化,并进行状态更新,输出对参数的最优估计。本发明...
准确的电机参数是无速度传感器交流调速系统设计的前提.运行过程中,由于温度、频率和磁通的影响,电机参数通常会发生变化,特别是,转子电阻和磁链电感的变化直接关系到磁链和转速的辨识精度,影响驱动系统性能.本文通过测量定子电压和电流,基于扩展卡尔曼滤波器(EKF),研究了一种新颖算法,通过将两个基于扩展卡尔曼滤波器模型有...
在无人机飞行参数测量中,受环境、干扰或自身稳定性等因素的影响,往往使测量数据中存在野值。为提高飞行数据处理精度,提出了一种基于观测器/卡尔曼滤波辨识(OKID)的新算法用于估计飞行参数。该算法直接利用输入输出数据与系统矩阵得到观测器增益,而观测器增益又收敛于稳定状态下的卡尔曼滤波增益,利用卡尔曼滤波增益即可...
同时,将卡尔曼滤波理论引入到电机无位置传感 器矢量控制系统中,充分利用卡尔曼递推算法的优越性实现对电机参数的快速、精 确的辨识。 基于以上理论本文以一台内埋式永磁同步电机为例,在Simulink中对电机参 数进行在线辨识,验证高频信号注入理论在凸极同步电机中的运用。同时,又以一 台表贴式同步电机为例,验证了...