扩展卡尔曼滤波器在液压驱动器状态估计中的应用
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更新于2024-08-08
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"基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 (2013年) - 国家自然科学基金资助项目"
这篇论文探讨的是在液压驱动器状态估计中的应用,特别是针对不可观测的非线性系统。液压驱动器常用于机器人和其他精密机械设备中,其工作状态对于设备性能至关重要。然而,由于系统的复杂性和非线性特性,常规的状态观测器往往无法有效地进行状态估计。
论文中提到的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)是一种适用于非线性系统的状态估计方法。卡尔曼滤波器是基于概率理论的一种滤波算法,通常用于线性系统,而扩展卡尔曼滤波器则是对其进行了扩展,使其能够处理非线性问题。EKF通过线性化非线性函数来近似系统动态,然后应用标准的卡尔曼滤波公式进行状态更新和预测。
在这个研究中,研究人员首先建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型。这个模型能够描述系统的动态行为,包括液压缸活塞腔和杆腔的压力变化等关键状态。为了确定模型参数,他们采用了高斯-牛顿法(Gauss-Newton method),这是一种数值优化方法,能有效地拟合非线性函数。
接下来,通过关节角度信号作为输入,利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计。关节角度通常是可以通过传感器获取的可观测量,它们与液压驱动器的状态之间存在关联。通过EKF,论文的作者能够估计出液压缸的压力以及相关的关节扭矩。
仿真实验显示,这种方法能够精确估计液压缸压力,这证明了EKF在液压系统状态估计中的有效性。此外,实际实验结果也表明,估计的关节扭矩与测量值接近,进一步证实了该方法的可靠性。
这项研究的意义在于,它提供了一种有效的状态估计方法,为液压驱动器的故障诊断和控制提供了理论基础。基于状态的故障诊断依赖于准确的状态信息,而精确的液压系统状态估计可以帮助早期发现潜在的问题,预防设备故障。同时,有效的状态估计也为液压驱动器的高级控制策略(如模型预测控制或自适应控制)提供了必要的数据支持。
关键词涉及的主题包括液压驱动器、非线性系统、扩展卡尔曼滤波器、状态估计和高斯-牛顿法,这些都是控制系统理论和技术的重要组成部分。该研究对于从事液压系统设计、控制以及故障诊断的工程师和技术人员具有重要的参考价值。
2021-11-22 上传
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