[发明专利]非高斯非线性列车运行状态估计的并行卡尔曼滤波组方法在审
| 申请号： | 202310548400.5 | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116488612A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 文成林;文韬;刘晋卓 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | H03H17/02 | 分类号： | H03H17/02 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 刘岩 |
| 地址： | 525000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了非高斯非线性列车运行状态估计的并行卡尔曼滤波组方法，所述方法为对概率密度函数进行多模态高斯分解，并将局部状态模型用高阶多项式表示，建立扩维状态模型；通过更新状态扩维模型的均值与方差，求解粒子滤波后验概率密度分布函数，得到全局估计结果；建立一种新的参数缩减准则，解决参数爆炸的问题；通过对列车多模式运行状态进行仿真验证。本发明采用上述非高斯非线性列车运行状态估计的并行卡尔曼滤波组方法，提升了滤波方法的非线性逼近能力，可以对非高斯非线性系统达到任意阶精度近似逼近，对列车实时状态进行准确估计，针对参数组合爆炸解决方法，建立了一种新的参数缩减准则，并有效进行权重、均值等参数的重新辨识。 | ||
| 搜索关键词： | 非高斯 非线性 列车 运行 状态 估计 并行 卡尔 滤波 方法 | ||
【主权项】：
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