Laurent Rambault、Mohamad Ali、Mohamed El-Gohary,使用自适应广义 Vold Kalman 滤波器检测瞬态速度下的感应电机无转速故障。《工程成果》,第 24 卷,2024 年 12 月,102961,Elsevier。https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102961。• Mohamad Ali、Mohamad El Dandachy、Ahmed M. Ellakany。
请注明本论文从合作作品中摘录的章节/部分/页码,并提供摘录中的出版或提交详细信息:Ch:4,5 Cao, F., Docherty, P.D. & Chen, X. Contact force perception for serial manipulator based on weighted moving average with variable span and standard Kalman filter with automatic tuning. Int J Adv Manuf Technol (2021). [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-021-08036-9(在工程制造领域排名第 21 /50,在机械工程领域排名第 92 /596)Ch:4,6 Cao F, Docherty P D, Ni S, et al. Contact force and torque perception for serial manipulator based on an adapted Kalman filter with variable time period.机器人与计算机集成制造,2021,72:102210。[在线]。可用:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584521000934(机器人学排名第 3 / 29 位,数学排名第 3 / 378 位)
ADCS 仿真台 该台模拟卫星的动态和在轨位置。它还模拟所有环境干扰。它包括 ADCS 传感器(星跟踪器、磁力计、陀螺仪、太阳传感器)和 ADCS 执行器(反作用轮、磁力矩器、推进器)的数学模型、姿态确定算法(卡尔曼、扩展卡尔曼滤波器、三叉戟等)。它还包含用于卫星脱轨、卫星成像、惯性物体跟踪和地面站跟踪的所有常见控制算法。
计算机在食品生产和农业工程中的应用:IFIP TC 5 食品生产和农业工程工作会议,古巴哈瓦那,1981 年 10 月 26-30 日/编辑。R.E. Kalman 和 J. Martinez。阿姆斯特丹:北荷兰出版公司,c1982。Comput Appl Food Prod Agric Eng
图 3.11:GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.12:GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.13:卡尔曼滤波器序列...................................................................................... 42 图 3.14:卡尔曼滤波器状态和协方差矩阵的进展....................................................... 46 图 3.15:扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 序列.................................................................... 47 图 4.1:YF-22 机载计算机 2.................................................................................... 52 图 4.2:NovAtel GPS.................................................................................................... 53 图 4.3:Goodrich Systems 垂直陀螺仪.................................................................... 54 图 4.4:IMU 与 GPS 测量获取率............................................................................. 55 图 4.5:GPS 位置(放大)..................................................................................... 57 图 4.6:GPS 位置 -瞬时信号丢失................................................................................ 57 图 4.7:方差计算的稳定状态时间段.................................................... 59 图 4.8:GPS 辅助 INS/垂直陀螺仪框图.................................................... 61 图 4.9:滤波处理序列....................................
地磁场是地球的基本物理场,具有全天时、全天候、全区域等特点。因此地磁场具有丰富的参数信息。其中,地磁总场、地磁三分量、磁倾角、磁偏角、地磁梯度可用于磁导航[1]。地磁传感器具有体积小、成本低、精度高等优点。此外,地磁传感器还具有很强的抗冲击或过载能力。因此地磁传感器在商业和军事领域得到了广泛的应用。本文的目的是对地磁传感器进行校准和补偿,并最终通过校准后的地磁信息实现地磁导航[2]。现有的地面校准算法包括:1)椭球拟合法,该方法基于一个假设。即在磁传感器测量误差的影响下,磁场测量轨迹可以近似为一条椭圆轨迹。最小二乘椭球拟合法算法的本质是寻找一组椭圆参数,使得测量数据与拟合数据之间的距离在某种意义上最小化。该方法的优点是计算方便,但是对于三轴磁传感器的补偿效果有限[3]。2)磁变校准法,该方法试图计算旋转、拉伸和平移因子,将椭球轨迹校正为圆轨迹。然后利用该模型滤除异常信号。该方法同样易于实现,但补偿标定的精度也有限[4]。3)卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波是一种常见的线性系统参数估计方法。可以采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)进行补偿。
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型,然后给出一些基本的控制理论概念,例如稳定性、可控性和可观测性,这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关,例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后,介绍量子高斯态,特别是,介绍了一种信息论不确定性关系,它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器,它是经典(即非量子力学)线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解,并通过最近的实验说明了其应用。由于单光子态和多光子态是量子信息技术中的有用资源,因此本文介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后,简要介绍了量子线性系统的相干反馈控制,并使用最近的实验证明了量子线性系统和网络理论的有效性。
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型,然后介绍一些基本的控制理论概念,例如稳定性、可控性和可观测性,这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关,例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后,介绍量子高斯态,特别是介绍信息论不确定性关系,它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器,它是经典(即非量子力学)线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解,并通过最近的实验说明了它的应用。由于单光子和多光子状态是量子信息技术中的有用资源,因此介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后,简单介绍了量子线性系统的相干反馈控制,并用近期实验证明了量子线性系统与网络理论的有效性。
如今,实验技术使科学家可以访问大量数据。为了从生成这些数据的复杂系统中获取可靠的信息,需要适当的分析工具。卡尔曼滤波器是一种经常使用的技术,可以推断出系统的模型,即从不确定观察结果中的模型参数。最近证明,卡尔曼过滤器的无味卡尔曼过滤器(UKF)的实现,能够推断一组耦合混乱振荡器的连通性。在这项工作中,我们测试UKF是否还可以重建一小组耦合神经元的连通性,而它们的链接是电气突触或化学突触。特别是我们认为Izhikevich神经元,并旨在推断哪些神经元相互影响,将模拟的尖峰列车视为UKF使用的实验观察结果。首先,我们验证UKF是否可以恢复单个神经元的参数,即使参数随时间变化。第二,我们分析了小型神经集合,并证明UKF允许推断神经元之间的连通性,即使是为了异构,有指导性和时间发展的网络。我们的结果表明,在这个非线性耦合系统中,可以进行时间有关的参数和耦合估计。