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公开(公告)号：CN109839596B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201910229300.X
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , B60L58/12
Abstract: 本发明涉及一种基于UD分解的自适应扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法，属于电动汽车动力电池管理领域，本发明在卡尔曼滤波方法上考虑了过程噪声和测量噪声是时变的这一特性，并采用噪声估值器来估计时变的噪声，引入了改进的Sage‑Husa噪声估计器，构成了自适应EKF算法。还考虑了计算机在进行浮点运算时，存在单位舍入误差问题，采用了UD分解算法，保证任意时刻状态估计协方差矩阵的对称正定性，限制由于计算误差引起的滤波发散。本算法能够在多种工况电流下验证，本发明提出的了UD分解自适应扩展卡尔曼滤波算法有效的提高了算法的精度，提高了算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN109877838B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910228405.3
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法，属于多关节机械臂关节空间轨迹规划领域，以时间最优为性能指标，以速度最为约束条件，使用3‑5‑3多项式对机械臂进行轨迹规划，使机械臂能够在速度的约束下尽快的从起点运行到终点，提高整个系统的实时性。本发明使用智能优化算法求解各段轨迹所需的最优时间，首先使用速度作为约束条件，使用3段多项式的时间总和作为目标函数，并利用布谷鸟搜索算法在速度的约束下求解各段轨迹所需的最优时间，最后使用最优时间对机械臂进行轨迹规划。确保各个关节的速度满足速度的约束，加速度连续不突变，能够使得机械臂平稳的从起点运动到终点。
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公开(公告)号：CN109877838A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910228405.3
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法，属于多关节机械臂关节空间轨迹规划领域，以时间最优为性能指标，以速度最为约束条件，使用3-5-3多项式对机械臂进行轨迹规划，使机械臂能够在速度的约束下尽快的从起点运行到终点，提高整个系统的实时性。本发明使用智能优化算法求解各段轨迹所需的最优时间，首先使用速度作为约束条件，使用3段多项式的时间总和作为目标函数，并利用布谷鸟搜索算法在速度的约束下求解各段轨迹所需的最优时间，最后使用最优时间对机械臂进行轨迹规划。确保各个关节的速度满足速度的约束，加速度连续不突变，能够使得机械臂平稳的从起点运动到终点。
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公开(公告)号：CN109839596A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910229300.X
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , B60L58/12
Abstract: 本发明涉及一种基于UD分解的自适应扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法，属于电动汽车动力电池管理领域，本发明在卡尔曼滤波方法上考虑了过程噪声和测量噪声是时变的这一特性，并采用噪声估值器来估计时变的噪声，引入了改进的Sage-Husa噪声估计器，构成了自适应EKF算法。还考虑了计算机在进行浮点运算时，存在单位舍入误差问题，采用了UD分解算法，保证任意时刻状态估计协方差矩阵的对称正定性，限制由于计算误差引起的滤波发散。本算法能够在多种工况电流下验证，本发明提出的了UD分解自适应扩展卡尔曼滤波算法有效的提高了算法的精度，提高了算法的稳定性。
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