六维力传感器下E膜小生境野草EKF滤波研究

• 作者: 朱文超 许德章
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 六维力传感器 下E型膜 野草算法 小生境技术 扩展卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2015,（18）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 字数: 6148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1309-0382

摘要

为减小噪声信号对六维力传感器测量精度的影响，同时解决因主振型信息缺失导致扩展Kalman滤波器难以获得最优系统估计的问题，提出一种基于小生境野草算法优化的扩展卡尔曼滤波（NIWO-EKF）算法。算法根据正弦激励力响应与应变之间的关系，构建六维力传感器下E型膜非线性系统模型。将系统干扰矩阵与控制矩阵视为一个整体，引入野草繁殖思想，以前6阶主振型信息构成的综合矩阵为均值，进行高斯采样，产生初始化的可行解。将小生境技术与野草算法相融合，利用野草算法进行全局搜索，根据适应度的大小对个体进行降序排列，按照小生境容量划分出多个种群协同合作，避免搜索过程陷入局部最优，提高算法的寻优精度和收敛速度。采用改进野草算法对EKF中的系统干扰控制矩阵进行优化处理。仿真实例表明，优化后的扩展卡尔曼滤波器能有效地提高六维力传感器的测量精度，具有很好的鲁棒性和稳定性。

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	安徽工程大学机械与汽车工程学院	104	475	10.0	18.0
2	朱文超	安徽工程大学机械与汽车工程学院	8	16	2.0	4.0