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针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。 相似文献
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基于DSM的发电侧与销售侧峰谷分时电价联动方案 总被引:1,自引:0,他引:1
峰谷分时电价是现阶段一种有效的需求侧管理(DSM)手段,有利于“削峰填谷”,提高电力系统的负荷率和运行的稳定性。考虑到现阶段暂时还不能实行竞价上网以及普遍存在发电侧与销售侧间利益分配不平衡的情况,为同时鼓励发电侧和销售侧执行峰谷分时电价,提出了发电侧与销售侧电价联动的设想,并进行了分析。首先探讨销售侧峰谷分时电价的测算方法,在此基础上研究和提出了一套发电侧峰谷电价与销售侧峰谷电价联动的方案,包括参加调峰的发电机组范围的确定,发电侧实行峰谷分时电价的确定以及发电机组间峰谷电量的分配。 相似文献
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