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自动化技术
基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法
基于惯导的采煤机定位方法存在误差累计、姿态角及位置漂移等固有缺陷,虽然引入误差补偿技术和多传感器组合定位技术可在一定程度上减小误差,但效果有限。针对上述问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法。实时同步采集安装在采煤机上的2套惯导系统的加速度和姿态角,以惯导系统的位置作为状态量,惯导系统之间的距离和夹角为观测量,建立了双惯导定位模型,以克服单惯导定位误差累计的缺点。然而,双惯导系统输出存在较大差异时会导致双惯导定位模型出现状态突变,降低定位模型准确度,因此采用自适应卡尔曼滤波算法,通过计算基于残差的卡方检验值评估双惯导定位模型是否发生状态突变,并采用三段模糊判别函数动态调整过程噪声的协方差矩阵,以降低状态突变对定位精度的影响。仿真和实验结果表明,自适应卡尔曼滤波相比扩展卡尔曼滤波的抗干扰能力更强,有效减小了状态突变时的估计误差;基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法的定位误差比单惯导的定位误差在各方向上均有所减小。
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工矿自动化
2021年07期
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