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卡尔曼滤波、强跟踪与自适应卡尔曼滤波在电动汽车永磁同步电机中的应用(路径、速度和加速度分析)【附Matlab源码,4623期】.mp4

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简介:
本视频深入探讨了卡尔曼滤波及其改进版算法在电动汽车中对永磁同步电机的路径、速度与加速度参数优化的应用,并提供详细的Matlab代码实现。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件形式的调用函数;无需额外的运行结果效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如遇错误,请根据提示进行相应修改;如有疑问,可以咨询博主。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 如需进一步的服务,可以咨询博主;服务内容包括但不限于博客或资源的完整代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制以及科研合作。

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  • )【Matlab4623】.mp4
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    本视频深入探讨了卡尔曼滤波及其改进版算法在电动汽车中对永磁同步电机的路径、速度与加速度参数优化的应用,并提供详细的Matlab代码实现。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件形式的调用函数;无需额外的运行结果效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如遇错误,请根据提示进行相应修改;如有疑问,可以咨询博主。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 如需进一步的服务,可以咨询博主;服务内容包括但不限于博客或资源的完整代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制以及科研合作。
  • ++算法PMSM.rar____
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    本研究探讨了将卡尔曼、强跟踪及自适应滤波算法应用于电动汽车中永磁同步电动机(PMSM)的控制策略,优化其性能与稳定性。 电动汽车永磁同步电机的卡尔曼滤波与强跟踪算法研究
  • 扩展及无迹目标MATLAB
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    本研究探讨了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在目标跟踪问题上的应用,并使用MATLAB进行仿真分析,以对比两种算法的性能。 在计算机科学领域内,特别是在信号处理与机器学习方面,卡尔曼滤波器是一种非常重要的算法,用于从噪声数据中提取系统状态的准确估计。本教程“扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波(目标跟踪matlab)”专注于利用这两种滤波技术解决实际中的目标追踪问题。 首先我们来理解基础的卡尔曼滤波器。它是一种递归线性最小方差算法,适用于系统模型为线性的且噪声符合高斯分布的情况。通过预测和更新步骤不断优化对系统的状态估计,并消除数据中的噪音以提供更精确的结果。 扩展卡尔曼滤波(EKF)是基础版本的非线性改进版,当面对包含非线性函数的系统时可以使用它。此算法利用泰勒级数将复杂的非线性模型近似为简单的线性形式并应用标准卡尔曼方法进行处理。尽管这种方法在很多情况下效果不错,但其缺点在于随着系统的复杂度增加,误差也会随之放大。 无迹卡尔曼滤波(UKF)则是另一种应对非线性的策略,由Julian S. Schwering于1998年提出。它不依赖局部线性化而是采用Sigma点技术直接对非线性函数进行积分处理。相比EKF, UKF可以更好地避免误差累积,并且在计算复杂度上也具有优势,在大规模系统的应用中尤其突出。 这两种滤波器常被用于估计移动物体的位置、速度等参数,例如跟踪无人机、车辆或行人。使用MATLAB实现这些算法可以通过其强大的矩阵运算和数值优化库简化开发过程并提高效率。 作为一款流行的数值计算与仿真平台,MATLAB提供了丰富的工具箱来支持滤波器的设计及目标追踪任务的执行。通过编写代码可以构建模型、模拟数据以及可视化跟踪结果等操作,进而更好地理解和改进性能表现。 总的来说,“扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波(目标跟踪matlab)”教程不仅为学习者提供了实践示例还加深了对非线性滤波器原理及实际应用的理解。无论是为了学术研究还是项目开发都能从中受益匪浅,帮助开发者提升在信号处理和追踪领域的专业技能。
  • 圆周运_CA模型.zip
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    本资源探讨了卡尔曼滤波技术在追踪圆周运动对象时的应用,并特别引入CA模型以提升算法性能。下载后可深入了解该领域的理论与实践结合方式。 KF_filter_ca卡尔曼_coalyza_卡尔曼滤波用于圆周运动跟踪_CA模型卡尔曼滤波.zip 这段文字描述了一个与卡尔曼滤波相关的文件或资源包,其中包括了针对圆周运动的追踪应用以及CA(常加速度)模型的应用。
  • 扩展.zip_4LC8_EKF _pmsm_
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    本资源深入探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)技术在永磁同步电机(PMSM)控制系统中的应用,重点介绍了如何利用卡尔曼滤波器优化电机性能和提高控制精度。 使用EKF算法进行仿真,模拟了PMSM的电机动态数据,取得了良好效果。
  • _Kalman_Tracking_.rar
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    这段资源名为“卡尔曼滤波_Kalman_Tracking_卡尔曼跟踪”,提供了关于卡尔曼滤波算法在目标跟踪应用中的实现和研究,包含相关代码和示例数据。 在基于线性高斯环境的情况下,可以使用Matlab来实现卡尔曼滤波跟踪算法。
  • MATLAB实例代.zip
    优质
    本资源提供卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现代码,包含多个实用示例和注释说明。适合学习状态估计技术的研究者和工程技术人员使用。 卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波的MATLAB例程包含了实现这两种算法的具体代码示例。这些资源有助于学习者理解和应用卡尔曼滤波及其改进版本来解决实际问题。
  • 计原始数据
    优质
    本文探讨了卡尔曼滤波技术在处理加速度计原始数据中的应用,通过优化算法提高了传感器数据的准确性和稳定性。 对加计原始数据的卡尔曼滤波MATLAB程序进行了测试,可以直接运行代码查看结果。
  • 扩展器.rar
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    本资源提供了一种针对永磁同步电机状态估计问题的解决方案,采用扩展卡尔曼滤波算法进行精确的状态预测和更新。适用于研究与工程实践中的高性能控制需求。 本资源提供永磁同步电机的扩展卡尔曼滤波器Simulink仿真模型,由个人搭建并已调试通过,完整可用。适合初学者学习使用,科研工作者也可以在此基础上进行修改应用。
  • 基于算法
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    本研究提出了一种基于卡尔曼滤波技术优化的永磁同步电机控制算法,旨在提高系统的响应速度和稳定性。通过精确的状态估计与预测,有效减少了转矩脉动和提高了能效比,在电动汽车及工业自动化领域具有广泛应用前景。 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程通过系统的输入输出观测数据对系统状态进行最优估计的算法。由于这些观测数据受到噪声和干扰的影响,因此最优估计也可以被视为一种过滤过程。可以使用MATLAB对永磁同步电机(PMSM)进行卡尔曼滤波仿真。