检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华中科技大学船舶与海洋工程学院轮机工程系,湖北武汉430074
出 处:《传感器与微系统》2014年第5期144-147,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家自然科学基金资助项目(51079061)
摘 要:针对水下运动体测速中存在的难度大、精度低等问题,提出一种基于加速度计和机械测速装置的融合测速方法。该方法实质上是一种改良的模糊自适应卡尔曼滤波,在常规卡尔曼滤波的基础上,引入了自适应参数,并通过模糊控制器对残差的监控来实时调整自适应参数。经Matlab仿真和实际试验证实:该方法可以有效地提高卡尔曼滤波器的跟踪性,并改善滤波效果,适用于通用的水下运动体测速。A fuse velocity measurement method based on accelerometer and mechanical velocity measuring device is proposed ,aiming at superior difficulty and low accuracy exist in the velocity measurement of underwater vehicle. This method is essentially a modified fuzzy adaptive Kalman filtering,by introducing adaptive parameters to general Kalman filtering, which is adjusted by fuzzy controller through monitoring of residuals. Through the Matlab simulation and experimental verification,this method can effectively improve the traceability of the Kalman filter and improve the filtering effect, which is suitable for general velocity measurement of underwater vehicle.
关 键 词:加速度计 机械测速装置 水下运动体 融合测速 模糊自适应 卡尔曼滤波
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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