混沌野草扩展Kalman滤波器辨识六维力传感器下E膜模型参数

• 作者: 朱文超 许德章
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 六维力传感器 下E膜 混沌野草算法 混沌序列 扩展卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 878-885,886
• 页数: 9页
• 分类号: TH73
• 字数: 6581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004132X.2015.07.005

摘要

为解决动载环境下噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降，以及扩展卡尔曼滤波器难以获得最优系统干扰矩阵的问题，提出了一种基于混沌野草算法优化的扩展卡尔曼滤波(CIWO-EKF)算法。根据挠度与应变之间的关系，构建了六维力传感器下 E 膜非线性模型。基于野草繁殖算法，以前6阶主振型信息构成的系统干扰阵为均值进行高斯采样，产生初始化的可行解。将混沌搜索技术与野草算法相融合，利用野草算法进行全局搜索，通过混沌序列对群体中适应度高于平均值的个体执行给定步数的局部搜索，指导种群向最优解方向逼近，避免搜索过程陷入局部最优。采用改进的野草算法对扩展Kalman滤波中的系统干扰矩阵进行优化处理。仿真实例表明，改进扩展卡尔曼滤波器在提高六维力传感器测量精度的同时，可以保持较好的稳定性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许德章		104	475	10.0	18.0
2	朱文超		8	16	2.0	4.0