基于扩展卡尔曼滤波器的矢量控制感应电动机实时传感器故障检测，隔离与重构方法

matlab开发-扩展卡尔曼滤波器示例。扩展卡尔曼滤波器的一个例子

卡尔曼 适用于Java的Kalman过滤器。 依存关系 该模块需要一个sylvester.js（ ）兼容的矩阵和矢量处理模块。 用法 使用卡尔曼滤波器模块非常简单： < script type =" text/javascript " src =" sylvester.src.js " > </ script > < script type =" text/javascript " src =" ../kalman.js " > </ script > < script type =" text/javascript " > var x_0 = $V ( [ - 10 ] ) ; var P_0 = $M ( [ [ 1 ] ] ) ; var F_k = $M ( [ [ 1 ] ] ) ; var Q_k = $M ( [ [ 0 ] ] ) ; var KM = new Kalma

研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter，EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor，PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压，在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置，进而实现永磁同步电机的无传感器控制。仿真结果表明EKF准确地观测了电机转速和磁链，所构建的无速度传感器矢量控制系统具有良好的控制性能。

一个讲述卡尔曼滤波的非常详尽的论文，关于经典公式中的各个参数的意义及设置，以及对于EKF、UKF等的讲解也很好。

美籍华人阎泓博士所著，卡尔曼滤波器简介，其实是比较学术的介绍了卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波器设计的源代码，MATLAB语言。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

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