基于自适应卡尔曼滤波的动态称重算法的研究

• 作者: 周尚儒 李丽宏 杨军
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 卡尔曼滤波 动态称重系统 最小二乘法 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

在使用卡尔曼滤波算法对动态称重数据进行滤波时,一般假设系统的量测噪声为常量.在实际应用中,由于车辆自身结构和过车状态的差异,实际产生的量测噪声是随机变量.为了减少时变干扰噪声对系统状态估计的影响,在滤波算法中通过最小二乘法加入干扰噪声调节器,在线估计噪声的特性实现自适应滤波.在实际使用中证实,该改进后的算法不仅能有效防止滤波发散,还克服了车辆振动、路面不平和车辆拖磅等因素对称量结果的影响,使系统称量误差小于2％,称量准确度等级达到2级指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽宏	太原理工大学信息工程学院	74	431	12.0	17.0
2	杨军	太原理工大学信息工程学院	4	23	3.0	4.0
3	周尚儒	太原理工大学信息工程学院	3	16	2.0	3.0