改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计
本文的主要研究内容如下:1.分析了卡尔曼滤波算法。包括卡尔曼滤波算法的基本原理、卡尔曼滤波的研究方法、卡尔曼滤波算法的发散问题的产生和解决,介绍了卡尔曼滤波算法在实际中的应用。2.研究了粒子群优化算法。主要包括粒子群优化算法的基本原理、粒子群优化算法的优缺点和其在实际中的应用。3.针对卡尔曼滤波算法存在...
基于卡尔曼滤波和粒子群优化算法的灰色神经网络预测模型
摘要:针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波 (UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效 果的uKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群
一种基于粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器的电池SOC估算方法,包括如下步骤:先对粒子的位置和速度随机初始化,然后对粒子的适应度进行计算,找到最佳粒子的速度和位置并进行更新,并对粒子适应度再次进行计算,判断粒子个体极值和粒子全局极值是否进行了更新。重复执行上述步骤,直到执行完预设的迭代次数或达到了所需要的精度要求...