简介：为解决传统扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在非线性系统观测模型中因误差引起的系统状态估计精度下降等问题，以永磁同步电动机为例对直接转矩控制系统进行研究。将多新息辨识理论引入扩展卡尔曼滤波中，采用多新息扩展卡尔曼滤波（MIEFK）算法，将其应用于无传感器直接转矩控制系统中，分别构建了EKF和MIEKF观测算法仿真模型，并对其进行对比验证。研究结果表明，基于MIEKF观测算法更有效，改进后的观测器波动范围缩小，其中转速波动范围缩小为原来的22％左右，转矩脉动范围缩小为原来的14％左右。

简介：本文论述感应电动机中的断裂导条检测问题。作为检测之根据的假设时，当转子导条断裂时，感应电动机的转子表观电阻将会增加，为了检测断裂导条，定子电压和电流的测量是通过一个用于转速和转子电阻同时估测的扩展卡尔曼滤波器进行的，特别是，对转子电阻进行估测并与它的正常值作比较，以检测断裂导条，在所建议的扩展卡尔曼滤波器方法中，状态协方差矩阵补充分加权。导致一个比较好的动态状态估测，它的主要优点是，甚至对一台空载的感应电动机，也能作出正确的转子电阻估测，作为该估测过程的一个部分，有必要对转子电阻中的热变化加以补偿，对于一台4-kW4极鼠笼型感应电动机所进行的计算机模拟，令人鼓舞地证实了所建议的无传感器断条检测技术的有效性。

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：针对机器人轨迹笛卡尔空间规划中需要精确规划出机器人路径曲线,且在需要精确跟踪轨迹场合却有很多曲线往往达不到精度要求的问题,利用改进性遗传算法,分段跟踪Bezier曲线的各部分,使机器人运行平稳,路径圆滑平顺。仿真实验表明,改进后算法收敛效果明显。

简介：介绍了一种基于相关函数理论的滤波器,并对该滤波系统进行仿真研究,仿真结果表明,该滤波器比传统滤波器具有明显的优点.

简介：针对传统锁相环（PLL）在电网电压发生对称跌落和不对称跌落时锁相效果不好的问题,分析了滑动平均滤波器（MAF）和延迟信号对消法（DSC）的原理,给出了基于MAF和DSC模块的锁相环结构。仿真结果表明,与双二阶通用积分器锁相环相比,该锁相环调节时间较短,滤波能力较强。

简介：针对传统智能算法在无限脉冲响应（IIR）数字滤波器设计面临的收敛速度较慢和容易陷入局部极值等问题，提出了一种基于猫群优化算法的IIR数字滤波器设计方法。猫群优化算法分为搜寻模式和跟踪模式，通过对猫群行为的观察，改进猫群的行为模式并利用该算法设计IIR数字滤波器，经过与利用粒子群算法与自由搜索算法设计的滤波器进行比较，证明用本文算法设计的数字滤波器有更好的效果。