6个研究背景和意义示例,教你写计算机扩展卡尔曼滤波论文

今天分享的是关于扩展卡尔曼滤波的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到扩展卡尔曼滤波等主题,本文能够帮助到你

基于物联网技术的动力锂电池远程监测系统设计

这是一篇关于锂电池,物联网,定位误差,扩展卡尔曼滤波,监测系统的论文, 主要内容为锂电池作为新型能源电池因其优异的性能在电动自行车中得到了广泛的应用,其已经逐渐取代传统的铅酸电池成为电动自行车的动力源。然而,锂电池在工作过程中可能会遇到如下问题。第一,锂电池在使用中,可能会出现温度过高、过充电等异常情况,不仅降低电池的使用寿命,严重时还会发生电池自燃或爆炸等安全事故。第二,锂电池因其体积小、重量轻的特点也增加了其被盗的风险。首先,针对锂电池在使用过程中存在的问题,本文总结了国内外电池远程监测系统的发展现状,并对物联网关键技术和体系结构进行了分析。在此基础上提出了基于物联网技术的动力锂电池的远程监测系统的设计方案,该系统可以实现对电池运行状态信息和位置信息的采集、处理、无线传输以及实时监测。然后,论文详细地介绍了电池终端的软硬件设计和扩展卡尔曼滤波算法的应用。对于硬件电路的设计,该终端以STM32F103型微控制器为核心,使用了CAN接口电路、GPS模块以及GPRS通信模块等。对于终端软件设计,完成了J1939和GPRS通讯协议设计、GPS定位功能设计等,实现了对锂电池信息的采集和远程传输。接下来,对于GPS定位误差采用了扩展卡尔曼滤波算法进行优化处理,并分别进行了静态和动态实验来验证滤波算法的可行性。最后,论文实现了远程监测平台的开发与实现,该监测平台采用B/S程序设计架构,以MySQL数据库作为数据的存储中心。监测平台实现了与电池终端的网络通信,可以实时展示电池的状态信息和位置信息,如实现了电池的状态信息查询、故障电池报警、电池定位、历史轨迹回放等功能。通过测试,本设计研发的基于物联网技术的动力锂电池远程监测系统功能正常、运行稳定,达到了预期的设计要求。

电池管理系统荷电状态估计与均衡技术研究

这是一篇关于电池管理系统,荷电状态估计,扩展卡尔曼滤波,主动式均衡,双向反激变换器的论文, 主要内容为电动汽车中,电池管理系统(Battery Management System,BMS)作为连接动力电池与整车系统的纽带,在保证动力电池可靠运行,提升电动汽车安全性能与续航里程方面作用巨大,而电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计精度低与电池不一致性问题成为制约BMS发展的瓶颈。本文以锂离子动力电池为研究对象,研究了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的电池SOC估计方法,以及基于双向反激变换器均衡拓扑的主动式均衡方案,旨在提升BMS的估计精度和均衡效率。本文的主要工作如下:(1)开展了锂离子电池建模研究,为EKF算法提供了电池模型基础。采用二阶RC等效电路对电池进行建模,基于电池混合功率脉冲特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)测试数据完成电池模型参数的离线辨识。通过仿真验证了电池模型精度,仿真结果表明,模型参数辨识结果较为准确,该模型具有较高精度。(2)使用基于二阶RC模型的EKF算法估计电池SOC。开展了基于EKF算法的SOC估计仿真实验,结合电池测试数据,验证了EKF算法的估计性能。仿真结果表明,EKF算法具有较高的SOC估计精度。(3)开展了锂离子电池主动均衡系统研究。以电池组电压一致性为均衡目标,采用基于双向反激变换器的主动式均衡拓扑,结合所设计的充放电工况下的均衡策略,实现了电池组电压均衡。对均衡拓扑的工作模式、控制方法和电路参数进行了详细设计,并通过仿真验证了设计的合理性。(4)搭建了12节锂离子电池的BMS管理系统,开展SOC估计方法和主动均衡系统的实验研究。基于实验平台进行了SOC估计实验、均衡拓扑性能和均衡策略可行性验证实验。实验结果表明EKF算法的最大SOC估计误差小于5%,且主动均衡方案能够将电池组充放电结束时的电压极差分别控制在2m V和4m V。所研究的SOC估计方法及主动式均衡方案能够提高BMS的SOC估计精度和均衡效率。

仿真转台自整定控制器设计及辅助软件开发

这是一篇关于转台伺服系统,参数辨识,扩展卡尔曼滤波,自整定控制,辅助软件的论文, 主要内容为仿真转台伺服系统在飞行器研制中发挥着重要的作用,在应用过程中,因不同试验的需求,会安装不同的被测件,各轴的转动惯量因此会发生很大变化。固定参数的常规控制器对负载变化比较敏感,其性能特性往往会因负载参数变化而变差,甚至无法满足使用要求。同时当负载惯量发生变化时,模型辨识参数及控制器参数也需要离线手动调整,给开发人员造成不便。为提高转台伺服系统的适应性和提高开发人员调试效率,本文研究了基于扩展卡尔曼滤波技术的转台被控对象参数辨识方法,然后引入自整定控制思想,设计了可以适应不同负载的控制器,最后将上述算法整合,设计并开发被控对象模型参数自动辨识及自整定控制器设计辅助软件。具体研究结果如下:首先,在分析转台伺服系统的组成和原理的基础上,推导并建立转台电机伺服系统被控对象的数学模型,并对系统中的非线性特性进行了分析,为辨识方法的设计奠定了基础。其次,介绍卡尔曼滤波器原理,基于该原理设计转台模型参数自动辨识方法,结合仿真分析了影响辨识性能的主要因素,给出了提升辨识精度和速度的有效方法,并进行仿真和实际系统试验,验证了辨识方法的有效性。再次,基于辨识得到的模型参数,结合频域校正法,提出了一种自整定控制器设计方法,在控制器中添加自整定环节来适应系统参数的变化,保证系统的稳定和性能。为保证自整定控制器的性能,进一步分析了模型参数误差对系统性能的影响,进而对辨识精度提出了要求。通过仿真实验和实际系统试验验证了自整定控制器的有效性。最后,设计开发被控对象自动辨识和自整定控制器设计实验辅助软件,给出了被控对象自动辨识功能以及自整定控制器参数自整定功能的设计方法和整体流程,并对上述软件功能进行测试,验证所开发软件的有效性和可用性。

仿真转台自整定控制器设计及辅助软件开发

面向高速移动场景的5G NR信道估计研究

这是一篇关于信道估计,5G NR,双选信道,扩展卡尔曼滤波,残差网络的论文, 主要内容为随着应用场景、用户需求和技术演进的需要,5G新空口(New Radio,NR)通信应运而生。信道估计在5G NR通信系统中起着至关重要的作用,准确高效的信道估计算法可以保障通信的可靠性与时效性,确保整个系统的通信性能。针对城市轨道交通、城际高铁和车联网等高速移动环境,无线信道面临频率选择性和时间选择性衰落(双选衰落)的问题,这给信道估计带来了严峻的挑战,使得信道状态信息的准确获取变得困难,影响行车通信质量和驾驶安全。考虑到信道估计在5G NR中的重要性,高效且准确的信道估计研究十分重要。有鉴于此,本文针对高速移动场景下的5G NR信道估计展开研究。本文的主要工作内容如下:第一,对于高速环境下无线信道传播特征进行了分析,主要包括信道的双选衰落特性,并搭建了信道估计系统模型,对不同的衰落信道进行了仿真。分别从导频处和数据处估计出发,对传统的信道估计方法进行了介绍,并由仿真结果分析了传统估计算法所存在的不足。第二,为了解决传统算法无法跟踪快时变信道的问题,本文提出了一种联合判决反馈的扩展卡尔曼滤波-反向递归(Extended Kalman Filter-Backward Recursion,EKF-BR)信道估计算法,对信道响应和时域相关系数进行估计,遵循状态预测与状态更新的迭代循环,实现追踪信道变化。系统仿真结果表明,在不同多普勒场景下,所提EKF-BR算法相比传统信道估计算法可以有效提升信道估计的准确度,具有较优的估计性能。第三,为进一步提升信道估计的准确性和降低算法复杂度,将深度学习与信道估计相结合,由于信道矩阵和图像之间存在一定的相似性,利用深度学习在图像恢复的原理,本文提出了信道估计残差网络(Channel Estimation Residual Networks,CE-Res Net)算法,将信道估计转换为图像恢复问题,在经过LS信道估计后得到低分辨率图像的基础上,用CE-Res Net实现对高分辨率图像的恢复即完整资源网格的恢复。经过CE-Res Net在线估计使得算法复杂度大大降低,且能更为准确地学习信道的变化特征以追踪信道的变化。通过仿真分析,证实了所提算法具有出色的估计性能,能够明显提升系统通信性能,而且具有更强的算法鲁棒性,适用于高速环境下的信道估计。