“状态误差”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2146471个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于滤波的超短基线安装误差在线标定方法-CN201811532244.9有效
发明人：张涛;张亮;王健;朱永云;翁铖铖;王帅 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滤波的超短基线安装误差在线标定方法，步骤为：1、建立安装角误差以及杆臂误差的状态模型；2、结合RTK、姿态测量传感器的数据，以及超短基线的输出原始数据，建立系统的观测模型；3、通过状态模型与观测模型，对船体在水面的航行轨迹下进行误差状态的可观性分析，确保当前运动轨迹能够充分激励出误差状态；4、用卡尔曼滤波方程对误差进行实时的在线估计安装误差；5、将得到的在线估计结果用来补偿超短基线对水下潜航器的定位误差本发明的有益效果为：基于滤波的方法可以同时在线的估计出USBL与船体之间的安装误差，方法易于实施。
一种基于滤波超短基线安装误差在线标定方法

[发明专利]一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法-CN202210488646.3在审
发明人：蒋朝阳;盛树轩;荆崇波;王星琦;高九龙 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法，包括：基于惯性测量单元测量车辆的线运动信息和角运动信息，获得离散时间的车辆名义位姿递推方程；基于惯性测量单元测量的误差状态变量，建立误差状态离散时间下的递推方程，获得车辆误差状态的先验估计；利用路侧单元对车辆进行实时测距、测向、测速，获得观测方程，基于卡尔曼滤波方程对车辆的状态进行估计，获得车辆误差状态的后验估计；将所述误差状态的后验估计注入到车辆名义位姿递推方程中本发明在GNSS信号不佳区域，利用路侧单元辅助可以修正车辆的累计定位误差，提高车辆的定位精度。
一种测距测向测速相结合智能协同定位方法

[发明专利]一种处理Lévy噪声的分数阶卡尔曼滤波方法-CN201610226553.8在审
发明人：沈谋全;周玉庭;严沈;陈爱华 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2016-04-11 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：首先，给出状态预测初值和预测误差协方差初值。接着，对Lévy噪声进行处理，计算当前时刻量测噪声协方差和当前时刻最优滤波增益。然后，利用当前时刻最优滤波增益和状态预测值计算当前时刻状态估计值，利用预测误差协方差计算当前时刻估计误差协方差，再利用当前时刻状态估计值和估计误差协方差计算当前时刻系统噪声协方差。最后，利用当前时刻状态估计值对下一时刻状态预测值进行更新，利用当前时刻估计误差协方差对下一时刻预测误差协方差进行更新。本发明能解决分数阶线性离散系统在非高斯噪声下的状态估计问题，而且易于与已有的状态估计软件相结合。
一种处理 vy 噪声分数卡尔滤波方法

[发明专利]一种高速列车空转滑行检测及修正方法-CN201910648458.0有效
发明人：邓继权;郭玉胜;王海军;艾瀛涛 -专利权人：北京自动化控制设备研究所
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： B61L25/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种高速列车空转滑行检测及修正方法，该方法包括：步骤S1、建立速度传感器初始输出速度和惯性导航初始速度的速度误差基准；步骤S2、计算速度传感器输出速度与对应时刻惯性导航速度的速度误差；步骤S3、根据速度误差与速度误差基准判断高速列车状态和速度传感器状态；步骤S4、若高速列车状态为正常运行状态，更新速度误差基准，转至步骤S2；步骤S5、若高速列车状态为空转或者滑行状态，修正速度传感器输出速度；步骤S6、若速度传感器状态为自身速度跳变状态，不更新速度误差基准，转至步骤S2。
一种高速列车空转滑行检测修正方法

[发明专利]基于去相关的无偏转换量测的三维目标跟踪方法-CN201410341666.3有效
发明人：贾飞飞;程婷;赵霜叶;向波;苏洲阳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-07-17 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供基于去相关的无偏转换量测的三维目标跟踪方法，包括在当前时刻球坐标系下机动目标的量测值和量测噪声方差，获得直角坐标系下的无偏转换量测值；获得无偏转换量测值的一步预测误差为第一预测误差；利用特性参数的预测估计值及预测方差，获得无偏转换量测误差的协方差矩阵；基于协方差矩阵及第二预测误差自相关矩阵，获得卡尔曼增益；基于卡尔曼增益和第二预测误差自相关矩阵，获得状态估计误差自相关矩阵；基于卡尔曼增益、第一预测误差和一步预测状态向量，获得状态估计向量；利用缩减因子，获得缩减状态估计向量；通过对获取时刻的递推，分别获得各获取时刻的缩减状态估计向量和状态估计误差自相关矩阵，从而实现对机动目标的跟踪。
基于相关偏转换量测三维目标跟踪方法

[发明专利]一种考虑实际量测误差传递特性的电力系统状态估计方法-CN201610536376.3有效
发明人：陆子刚;卢树峰;杨世海;黄奇峰;王忠东;陈刚;赵双双;李志新 -专利权人：国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑实际量测误差传递特性的电力系统状态估计方法，首先，分析各类直接测量信号在实际采集与传输过程中的误差表现形式，修正传统的误差白噪声条件，得到直接测量信号与计算量测数据之间的映射关系。接着，利用已获得的量测误差传递特性模型，求得各计算量测数据的期望值及标准差，得到最新量测模型下所有计算量测数据的标准差以及协方差。接着，在状态估计模型中构建基于量测误差传递特性的修正量测误差协方差矩阵，代替传统的量测误差对角阵，最终，估计出系统的状态变量。本发明在状态估计过程中精确地考虑了实际量测误差传递特性，提高了状态估计的精度，而且本发明易于与已有的状态估计软件相结合。
一种考虑实际误差传递特性电力系统状态估计方法

[发明专利]一种雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法-CN201710529734.2有效
发明人：程然;张敏;王婷婷 -专利权人：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所
申请日： 2017-07-02 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明提供一种雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法，步骤如下，根据机载雷达测量原理，结合机载平台的地理位置及姿态角，构建出含有系统误差、测量噪声以及目标状态的每部机载雷达量测数学模型；根据目标运动状态，联合每部机载雷达的系统误差，构建出每一时刻含有过程噪声的扩维后目标运动状态数学模型；根据上两步构建的数学模型，设置测量噪声、过程噪声、扩维后目标运动状态初值及其估计误差协方差矩阵初值，应用CKF滤波方法，实现对目标运动状态及每部机载雷达系统误差的实时同步估计。本发明解决了传统基于坐标投影的二维平面系统误差配准算法中存在的诸如数据变形、无法估计俯仰角系统误差及不适于远距离系统误差配准等问题。
一种雷达组网目标状态系统误差联合估计算法

[发明专利]配电网故障定位分析方法、计算机设备、可读存储介质-CN202110963984.3在审
发明人：张超;李润;刘梦瑶;张术鹏;王怀宇;王涛;徐明燕;刘宇 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2021-08-21 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：利用状态估计的最小二乘法原理求解配电网节点信息，建立基于状态估计的误差计算模型；通过对辐射型配电网中不同故障时故障电流的分析，固定了伪测量数据并将其应用到误差计算模型中；在故障时的误差计算模型中，利用基于状态估计的故障定位算法，依次迭代各个节点误差并进行排序，误差最小的节点即为故障点。利用状态估计的最小二乘法得到误差计算模型，通过伪测量数据和误差计算模型对每个节点进行故障时的误差迭代，有较高的定位准确率。
配电网故障定位分析方法计算机设备可读存储介质

[发明专利]移动体定位装置-CN200780042895.3有效
发明人：小堀训成;长谷川直人 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2007-11-26 - 公布日： 2009-09-16 - 主分类号： G01S5/14 文献下载
摘要：本发明的移动体定位装置的特征在于，包括：第一电离层状态信息接收单元(70)，接收与预测出的、直到当前时点之后的时点的电离层状态相关的信息；第二电离层状态信息接收单元(20)，接收与当前时点的电离层状态相关的信息；电离层延迟误差估计单元(50)，估计电离层延迟误差；以及定位单元(40)，基于来自卫星的无线电波的接收结果和所述估计出的电离层延迟误差来定位移动体位置；其中，所述电离层延迟误差估计单元基于根据所述第二电离层状态信息导出的第二电离层延迟误差来修正根据所述第一电离层状态信息导出的第一电离层延迟误差，由此估计出所述电离层延迟误差。
移动定位装置

[发明专利]一种新型交互式多模型状态估计方法及系统-CN202211152137.X在审
发明人：侯佳欣;王黎明;边少峰;李厚朴;李龙梅;李成县;武曙光;赵永辉;欧阳继能;陈晨;叶彤;焦晨晨 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型交互式多模型状态估计方法及系统，包括以下步骤：建立跟踪目标的运动状态模型和运动状态量测模型；根据运动状态模型，输入条件模型的目标先验状态，并结合滤波器的模型概率得到混合状态估计和混合误差协方差估计；将混合状态估计、混合误差协方差估计作为无迹卡尔曼滤波的初始输入信号对模型状态、模型误差协方差进行更新，输出更新后的模型状态和模型误差协方差；利用似然函数对模型概率进行更新，输出更新后的模型概率；根据更新后的模型状态、模型误差协方差以及模型概率，得到全局最优状态估计均值和全局状态估计协方差。
一种新型交互式模型状态估计方法系统

[发明专利]基于机器学习和SVM算法的电子式电压互感器误差状态预测方法-CN202110891906.7在审
发明人：李振华;兰芳;黄悦华;陈兴新;张磊;李振兴;邾玢鑫;杨楠;徐艳春 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于机器学习和SVM算法的电子式电压互感器误差状态预测方法，采集电子式电压互感器误差表征量和影响因素，构建数据模型；采用机器学习算法对SVM模型的惩罚系数C和核参数g进行超参数寻优；根据最优超参数对误差表征量进行建模预测，计算实际误差表征量与预测误差表征量的差值，以平均绝对误差和均方根误差作为预测评估，并用两段数据段进行预测。结果均表明，采用机器学习算法作参数寻优的SVM的误差预测精度高，效果更好，预测结果更接近于实际预测值。本发明方法能够在不停电的状态下，有效预测电子式互感器误差状态曲线走势，为在线监测电子式互感器误差状态提供可参考依据。
基于机器学习 svm 算法电子电压互感器误差状态预测方法

[发明专利]床装置-CN201480023237.X有效
发明人：嶋田竜也;平井荣太;细川雄史;影山男;窪田伸之助;长江洋典 -专利权人：八乐梦床业有限公司;爱知电机株式会社
申请日： 2014-04-23 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： A61G7/00 文献下载
摘要：在至少具有第一驱动部和第二驱动部这两个驱动部的床装置中，上述第一驱动部与上述第二驱动部连动，具备：计算单元，其根据上述第一驱动部和上述第二驱动部来计算计算床状态值；误差检测单元，其对上述计算床状态值与由使用者设定的设定床状态值之间的误差进行检测；以及误差修正单元，其在由误差检测单元检测出误差的情况下对检测出的误差进行修正。由此，提供一种通过对在驱动装置中产生的误差进行适当修正而能够使所设定的床装置的状态与实际的床装置的状态一致的床装置。
装置

[发明专利]一种多工序机械制造过程中对多源误差的分析方法-CN202110257011.8在审
发明人：李春磊;王肖烨;李亮 -专利权人：宝鸡文理学院
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G05B19/404 文献下载
摘要：本发明公开了一种多工序机械制造过程中对多源误差的分析方法，包括多源误差分析、误差的传递积累分析及多源误差的传播影响分析步骤，以期能初步为多工序制造流程中的误差溯源、误差传播监控以及误差的补偿与消解等应用工作提供有效依据原理包括：首先深入到制造特征层面，对工序加工状态进行建模，并分析伴随工序执行的多源误差类型及其作用形态；其次基于状态空间理论构建了多源误差伴随工序转换的误差传递模型，实现对误差传递积累的数学计算；最后引入链接图和链接矩阵对多源误差伴随多工序制造流程的传播影响进行分析，弥补状态空间模型无法显性、描述误差传播路径和范围的缺陷，为误差溯源和采取针对性的误差消除措施提供了可行依据。
一种工序机械制造过程误差分析方法

[发明专利]用于姿态错误检测的系统和方法-CN201510915891.8有效
发明人： M·A·布伦纳;M·A·阿尔布雷奇特;J·R·莫里森 -专利权人：霍尼韦尔国际公司
申请日： 2015-10-08 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：在一个实施例中，用于飞行器姿态测量系统的错误检测系统包括：耦合到第一惯性测量单元的传感器监视器，该传感器监视器包括：用于第一惯性测量单元的导航误差模型，所述模型被配置成模拟多个误差状态，其至少包括根据由第一惯性测量单元生成的数据确定的姿态误差状态矢量、速度误差状态矢量、和位置误差状态矢量；以及传播器‑估计器，其被配置成基于GNSS数据传播和更新误差状态；以及残差评估器，其被配置成输入由传播器‑估计器生成的测量误差残留值，其中当测量误差残留值超过阈值时
用于姿态错误检测系统方法

[发明专利]一种ADRC扩张观测器状态观测误差实时预测方法及系统-CN202210086340.5在审
发明人：龚智浩;张卓奇;张立群;黄石峰;招子安;周星;朱志红 -专利权人：佛山智能装备技术研究院
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种ADRC扩张观测器状态观测误差实时预测方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：在机器人进入到t+1时刻的运动前，获取初始时刻到t时刻的三个状态的误差值；步骤S2：判断当前时刻t是否满足周期阈值需求，若满足，则执行步骤S3，若不满足周期阈值需求，则执行步骤S4；步骤S3：对三个状态的误差值作出线性回归方程最小二乘法进行拟合，得出拟合直线方程，执行步骤S4；步骤S4：使用t时刻的三个状态的误差值代入到预测函数中，分别获取三个状态t+1时刻的状态误差值的预测值；步骤S5：将t+1时刻的状态误差值的预测值输入到参数更新器，预测t+1时刻的状态误差值就是为了整个更新迭代的次数变少，这样用更准确的误差值可以减少迭代更新的次数
一种 adrc 扩张观测器状态观测误差实时预测方法系统