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- 卡尔曼滤波器在状态和参数估计中的应用CSTPCDAbstract：应用有限差分法代替非线性函数的偏导数计算以改进扩展卡尔曼滤波器,该改进算法用于非线性系统的状态和参数联合估计.结果表明,该滤波器可以代替常规的卡尔曼滤波器,具有滤波精度高、数值计算稳定、对模型精度要求低和适用范围宽等优点.
- 一类非线性系统的自适应观测器设计北大核心CSCDCSTPCD
- 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波和自回归模型融合的故障预测北大核心CSCDCSTPCDAbstract：为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变量,从而将预测问题转化为滤波估计问题.STSCKF通过在预测误差方差阵的均方根中引入渐消因子调节滤波过程中的增益矩阵,克服了故障参数变化函数未知情况下普通SCKF跟踪故障参数缓慢甚至失效的局限性,使…More>>
- 基于H∞滤波的无刷直流电机状态和参数估计CSTPCD