Ekf стабилизатор: Стабилизатор напряжения СНС1-10000ВА симисторный EKF

Обратиться за консультацией можно по телефону:
или отправив письменное сообщение на e-mail:

Пункт обслуживания, Центральная лаборатория и биологические науки

Наше внимание и ассортимент

EKF — ведущий производитель диагностических средств и центральных лабораторных анализов для стационаров, предлагающий примерно 80 000 анализаторов гемоглобина, гематокрита, HbA1c, глюкозы и лактата, которые регулярно используются в более чем 100 странах.

EKF специализируется на разработке тестов для использования в диагностике и лечении диабета и анемии, а также на предоставлении портфеля реагентов для использования в анализаторах клинической химии и разработал портфель уникальных продуктов, которые помогают клиницистам в борьбе с COVID-19. .

Тестирование на COVID-19

EKF предлагает уникальный ассортимент ведущих продуктов для тестирования COVID-19. COVID-SeroKlir — это ведущий тест на антитела на основе ELISA, который обеспечивает точное измерение антител IgG к COVID-19. PrimeStore MTM используется в качестве транспортной среды, позволяющей безопасно отбирать, транспортировать и тестировать тампоны.

Анализаторы диабета и HbA1c

Линейка анализаторов HbA1c и глюкозы от EKF обеспечивает быстрые и надежные результаты, которые предоставляют как практикующим диабетикам, так и пациентам информацию, необходимую им для принятия клинических решений или решений, касающихся образа жизни, за считанные минуты.

Анализаторы гемоглобина

EKF предлагает широкий спектр анализаторов гемоглобина и гематокрита, которые предоставляют врачам, специалистам из банков крови, а также диетическим и педиатрическим медсестрам быстрые и точные результаты, на которые они могут положиться. Выбирайте между анализаторами с различной методологией измерения, функциями и вариантами подключения в соответствии с вашим бюджетом и требованиями.

Здоровье матери и женщины

Ассортимент продуктов EKF для охраны здоровья матери и женщины направлен на улучшение результатов медицинского обслуживания женщин и детей, предоставляя врачам набор продуктов, включая тесты на беременность, скрининг на анемию, тестирование на лактат кожи головы плода и измерение крематокрита после родов.

Спортивное исполнение

Тренируйтесь как лучшие. Отслеживайте результаты спортсменов с течением времени с помощью регулярных тестов на лактат с помощью Lactate Scout 4 и Biosen C-Line. Используется ведущими спортивными институтами и всемирно известными футбольными клубами по всей Европе.

Реагенты для клинической химии и химии

EKF Diagnostics также является мировым производителем продуктов для центральной лаборатории, включая реактивы Stanbio Chemistry, настольные лабораторные анализаторы, экспресс-тесты и центрифуги.Химические реактивы Stanbio можно использовать в большинстве анализаторов в больничных лабораториях по всему миру.

Контрактная ферментация и науки о жизни

EKF Life Sciences »уже более 20 лет предлагает высококачественные услуги по контрактной ферментации и контрактному производству. Наше предприятие в Элкхарте, штат Индиана, предназначено для производства широкого спектра клинически важных ферментов, используемых во многих диагностических приложениях. Ферменты ферментации по контракту с EKF Life Sciences могут продаваться оптом или поставляться в фирменной упаковке конечного потребителя.

« EKF — один из самых отзывчивых поставщиков медицинского оборудования, с которым мы когда-либо работали в качестве дистрибьютора. Для нас было абсолютным удовольствием работать с командой EKF по продажам и маркетингу в течение последних 10 лет. Кадровые изменения, уровень сервиса остается высоким. Открытое и дружелюбное общение с отделом продаж и логистики, подкрепленное отличной маркетинговой поддержкой и техническим обслуживанием, помогает нам легко преодолевать проблемы, с которыми мы сталкиваемся на нашем местном рынке. Наши клиенты довольны своими лучшими в своем классе приборами Biosen для измерения глюкозы и лактата.На мой взгляд, продукт Biosen на данный момент не имеет себе равных ”

Ганка Павлова
Дистрибьютор EKF в Болгарии

«Мы распространяем продукт Hemo Control в Перу, и мы считаем его очень надежным, стойким и универсальным продуктом, который отлично работает для нас. Перу — страна со сложным географическим положением, и нашим командам пришлось пережить экстремальный холод, невыносимую жару и огромные перепады высот (от уровня моря до 4500 метров). Анализаторы Hemo Control устанавливаются на объектах на уровне моря, работающих при температуре выше 35 ° C, и в горах, на высоте более 4500 метров над уровнем моря при гораздо более низких температурах. У нас также есть предприятия в джунглях, где Hemo Control работает в жарком и влажном климате »

Прочитать отзыв полностью

Дэвид Галло
Дистрибьютор EKF в Перу

Прочтите наши руководства

Мы написали серию руководств, чтобы помочь медицинским работникам больше узнать о тестировании на анемию, диабет, кетоз и измерении лактата в местах оказания медицинской помощи.

Узнайте больше о различных методах тестирования, симптомах, связанных состояниях и поймите, как POCT может помочь получить точные результаты за считанные минуты.

Стабилизированный приближенный фильтр Калмана BFGS

Аннотация

Фильтр Калмана (KF) и расширенный фильтр Калмана (EKF) — хорошо известные инструменты для усвоения данных и прогнозов модели. Фильтры требуют хранения и умножения матриц n × n и n × m и инверсии матриц m × m, где n — размерность пространства состояний, а m — размерность пространства наблюдения.Поэтому применение KF или EKF становится нецелесообразным при увеличении габаритов. В более ранних работах предлагались аппроксимативные подходы с низким объемом памяти, основанные на оптимизации, которые позволяют выполнять фильтрацию в больших измерениях. Однако в этих версиях игнорируются числовые проблемы, которые ухудшают производительность приближений: накопление ошибок может привести к потере неотрицательной определенности ковариационных приближений, а приближенное обращение больших ковариаций, близких к сингулярным, становится утомительным. Здесь мы вводим формулировку, которая позволяет избежать этих проблем.Мы используем формулу L-BFGS, чтобы получить представления с малым объемом памяти для больших матриц, которые появляются в EKF, но вводим стабилизирующую поправку, чтобы гарантировать, что результирующие аппроксимативные представления останутся неотрицательно определенными. Поправка применяется к любому приближению симметричной ковариации и может рассматриваться как обобщение обновления ковариации Джозефа. Доказано, что стабилизирующая поправка увеличивает скорость сходимости ковариационных приближений. Более того, мы обобщаем идею с помощью формул обращения матриц Ньютона-Шульца, что позволяет использовать их и их обобщения в качестве стабилизирующих поправок.

Отделение

Журнал

Обратные задачи и визуализация

Издатель

Американский институт математических наук (AIMS)

Цитата

Бибов, Александр, Хейкки Хаарио и Антти Солонен. «Стабилизированный приближенный фильтр Калмана BFGS». ИПИ 9, вып. 4 (октябрь 2015 г.): 1003–1024. © 2015 Американский институт математических наук

Версия: окончательная опубликованная версия

balzer82 / Kalman: Некоторые реализации Python фильтра Калмана

Пояснения см.

Некоторые реализации фильтра Калмана в Python

Фильтр Калмана с постоянной скоростью, модель

Рассмотрена ситуация: вы едете на машине по туннелю, и сигнал GPS пропадает. Теперь машина должна определить, где она находится в туннеле. Единственная информация, которую он имеет, — это скорость в направлении движения. Компоненты x и y скорости (x˙ и y˙) могут быть вычислены из абсолютной скорости (оборотов колес) и курса транспортного средства (датчик скорости рыскания).

Просмотр ноутбука IPython ~ См. Vimeo

Фильтр Калмана с постоянным ускорением Модель

в 2D

Рассматриваемая ситуация: у вас есть датчик ускорения (в 2D: $ \ ddot x¨ и y¨) и вы пытаетесь вычислить скорость (x˙ и y˙), а также положение (x и y) человека, держащего смартфон в его / ее руку.

Просмотр ноутбука IPython ~ См. Vimeo

Второй пример — это та же динамическая модель, но на этот раз вы измеряете положение, а также ускорение. Оба значения должны быть объединены вместе с фильтром Калмана. Рассматриваемая ситуация: у вас есть датчик ускорения (в 2D: x¨ и y¨) и датчик положения (например, GPS), и вы пытаетесь вычислить скорость (x˙ и y˙), а также положение (x и y) человека. держит смартфон в руке.

Просмотр ноутбука IPython ~ См. Vimeo

в 3D

Третий пример находится в трехмерном пространстве, поэтому вектор состояния равен 9D. Эта модель предназначена для отслеживания мяча или чего-то еще в трехмерном пространстве.

Посмотреть ноутбук IPython

Адаптивный фильтр Калмана с постоянной скоростью, модель

Здесь матрица ковариации измерений R рассчитывается динамически через максимальную вероятность фактического стандартного отклонения последних измерений.

Посмотреть ноутбук IPython

Фильтр Калмана для оценки угла наклона мотоцикла

Также известна как проблема стабилизации карданного подвеса: вы можете измерить скорость вращения, но время от времени требуется некоторая проверка правильности угла наклона, потому что простое интегрирование скорости вращения добавляет много шума. Затем идет вертикальное ускорение, которое является довольно хорошей оценкой угла в статических ситуациях. Эта реализация фильтра Калмана объединяет оба вместе с некоторыми адаптивными компонентами.

Посмотреть ноутбук IPython

Расширенный фильтр Калмана

Расширенный фильтр Калмана с постоянной скоростью и скоростью поворота (CTRV) Модель

Рассматриваемая ситуация: у вас есть датчик скорости, который измеряет скорость автомобиля (v) в направлении движения (ψ), и датчик скорости рыскания (ψ˙), которые оба должны быть связаны с положением (x и y) от датчика GPS.

Просмотр ноутбука IPython ~ См. Vimeo

Расширенный фильтр Калмана с постоянным курсом и постоянной скоростью (CHCV) Модель

Рассматриваемая ситуация: у вас есть координаты (x и y) от датчика GPS и определение направления (ψ) и скорости (v).

Посмотреть ноутбук IPython

Расширенный фильтр Калмана с постоянной скоростью поворота и ускорением (CTRA) Модель

Рассматриваемая ситуация: у вас есть датчик ускорения и скорости, который измеряет продольное ускорение и скорость транспортного средства (v) в направлении движения (ψ), и датчик скорости рыскания (ψ˙), которые все должны соответствовать положению (x и y) от датчика GPS.

Посмотреть ноутбук IPython

Лицензия

CC-BY-SA2.0 Лизенз

Государственная оценка | Bitcraze

Устройство оценки состояния превращает сигналы датчиков в оценку состояния, в котором находится сумасшедший.Это важная часть системы стабилизации crazyflie, как описано на обзорной странице. Оценка состояния действительно важна для квадрокоптеров (и робототехники в целом). Crazyflie прежде всего необходимо знать, под какими углами он находится (крен, тангаж, рыскание). Если бы он летел под наклоном в несколько градусов по крену, сумасшедший взлетел бы в этом направлении. Поэтому контроллеру необходимо хорошо знать текущее состояние углов и компенсировать его. Для повышения уровня автономии важна и хорошая оценка позиции, так как вы хотите, чтобы она надежно перемещалась от A к B.

Дополнительный фильтр

Дополнительный фильтр считается очень легким и эффективным фильтром, который, как правило, использует только вход IMU гироскопа (угловая скорость) и ускоритель. Оценщик был расширен, чтобы также включать ввод измерения расстояния ToF палубы Zranger. Предполагаемый результат — это положение Crazyflie (крен, тангаж, рыскание) и его высота (по оси Z). Эти значения могут использоваться контроллером и предназначены для ручного управления.

Чтобы узнать подробности реализации, просмотрите прошивку в файле Estimator_complementary.c и sensfusion6.c. Дополнительный фильтр установлен в качестве средства оценки состояния по умолчанию в прошивке Crazyflie, если не установлена ​​колода, требующая фильтра Калмана.

вернуться к началу

Расширенный фильтр Калмана

(Расширенный) фильтр Калмана (EKF) является более сложным по сравнению с дополнительным фильтром, поскольку он принимает больше входных сигналов как внутренних, так и внешних датчиков.Это рекурсивный фильтр, который оценивает текущее состояние Crazyflie на основе входящих измерений (в сочетании с прогнозируемым стандартным отклонением шума), модели измерения и модели самой системы.

Мы не будем вдаваться в подробности по этому поводу, но мы призываем людей узнать больше о EKF, прочитав некоторые подобные материалы.

Из-за большего количества возможностей оценки состояния мы предпочитаем EKF для определенных колод, которые могут предоставить информацию для полной оценки позы (положение / скорость + отношение).Это:

Когда DeckDriver инициализируется в прошивке crazyflie, для этих колод переменная .requiredEstimator устанавливается на kalmanEstimator . Это говорит о том, что прошивка не должна использовать дополнительный фильтр по умолчанию, а вместо этого использовать EKF.

Здесь мы объясним пару важных элементов, которые необходимы для реализации, однако мы настоятельно рекомендуем людям также изучить код Estimator_kalman.c и kalman_core.c. Также прочтите статьи [1] и [2] для получения подробной информации о реализации.

Руководитель Калмана

Фильтр Калмана имеет супервизор, который сбрасывает оценку состояния, если значения выходят за границы. Его можно найти здесь, в kalman_supervisor.c.

Измерительные модели

В этом разделе объясняется, как сигналы датчиков преобразуются в оценки состояния. Эти уравнения являются основой моделей измерения EKF.

Flowdeck Measurement Model

На этом рисунке показано, как высота от датчика VL53L1x и расход от датчика PMW3901 объединяются для расчета скорости.Это было реализовано в работе [3] и может быть найдено в kalman_core.c в функции kalmanCoreUpdateWithFlow () .

вернуться к началу

Список литературы

[1] Мюллер, Марк У., Майкл Хамер и Рафаэлло Д’Андреа. «Объединение измерений сверхширокополосного диапазона с акселерометрами и гироскопами для оценки состояния квадрокоптера». 2015 Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA). IEEE, 2015.

[2] Мюллер, Марк В., Маркус Хен и Рафаэлло Д’Андреа. «Шаг коррекции ковариации для фильтрации калмана с отношением». Журнал «Руководство, контроль и динамика» 40. 9 (2017): 2301-2306.

[3] М. Грайфф, Моделирование и управление квадрокоптером Crazyflie для агрессивного и автономного полета с помощью оценки состояния, управляемого оптическим потоком, магистерская работа, Лундский университет, 2017 г.

EKF Failsafe — документация коптера

Отказоустойчивый EKF контролирует состояние EKF (системы оценки положения и ориентации), чтобы выявлять проблемы с оценкой местоположения транспортного средства (часто вызванные сбоями GPS или ошибками компаса) и предотвращать «разлет».

Когда сработает?

Отказоустойчивый EKF сработает, когда любые два из «отклонений» EKF для компаса, положения или скорости превышают значение параметра FS_EKF_THRESH в течение 1 секунды.

Эти «отклонения» исходят от самого EKF и представляют собой числа, указывающие на уверенность EKF в своих оценках. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает, что оценка очень надежна, а 1,0 — очень ненадежно.

EKF вычисляет эти «отклонения», сравнивая результаты от нескольких датчиков. Так, например, если положение GPS внезапно меняется, но акселерометры не показывают внезапного ускорения, отклонение EKF для положения будет расти (т.е. станет менее надежным)

Отклонения можно просмотреть в реальном времени на наземной станции. Если вы используете Планировщик миссий, нажмите на ярлык «EKF» на HUD.

Что произойдет при срабатывании отказоустойчивого срабатывания?

• Светодиод автопилота будет мигать красно-желтым или сине-желтым, и прозвучит звуковой сигнал
• «Отклонение EKF» появится на HUD наземной станции, если подключена телеметрия.
• В ручных режимах полета, не требующих GPS (т.е.е. Stabilize, Acro, AltHold) больше ничего не произойдет, но пилот не сможет переключиться в автономные режимы полета (Loiter, PosHold, RTL, Guided, Auto), пока сбой не исчезнет
• В автономных режимах, требующих GPS (например, Loiter, PosHold, RTL, Guided, Auto и т. Д.), FS_EKF_ACTION управляет поведением. По умолчанию это «1», что означает, что автомобиль перейдет в наземный режим. Это «управляемая пилотом» земля, означающая, что пилот будет управлять углом крена и тангажа, но транспортное средство будет снижаться с LAND_SPEED.Он приземлится и, наконец, разоружит свои моторы
• Ошибка отказоустойчивости EKF будет записана в журналы флэш-памяти данных

После того, как произойдет отказ EKF, пилот может снова взять на себя управление (используя переключатель режима полета) в ручном режиме полета, таком как AltHold, чтобы вернуть автомобиль домой.

Регулировка чувствительности отказоустойчивого устройства

Параметр FS_EKF_THRESH можно настроить для управления чувствительностью отказоустойчивого

• Установите FS_EKF_THRESH = 0, чтобы отключить отказоустойчивый EKF
• Увеличьте FS_EKF_THRESH до значений от 0.8 и 1.0, чтобы снизить вероятность отказа EKF. Обратной стороной увеличения значения этого параметра является то, что во время полета, вызванного неисправным компасом или сбоями GPS, транспортное средство улетит еще дальше, прежде чем оно автоматически переключится в режим ЗЕМЛЯ
• Уменьшите FS_EKF_THRESH до значений всего 0,6, чтобы увеличить вероятность быстрого срабатывания отказоустойчивого EKF. Обратной стороной понижения этого значения является то, что отказоустойчивый EKF может вызвать LAND во время агрессивных маневров

Пример журнала Dataflash

Нововведения EKF можно увидеть, построив график NKF4 журнала флэш-памяти.SP (изменение положения), NKF4.SV (изменение скорости) и NKF4.SM (инновация компаса) — значения

На приведенном ниже графике показаны нововведения EKF в отношении положения (зеленый), скорости (красный) и компаса (желтый) во время фактического отказоустойчивого события EKF. Во время этого инцидента внешние помехи (вероятно, из-за расположенной поблизости мощной радиомачты) заставили GPS сообщить неточные данные о местоположении и скорости. Автомобиль переключается в наземный режим вскоре после того, как изменение скорости и положения превысит значение FS_EKF_THRESH, равное 0.8

Видео

Адаптивный к параметрам метод оценки состояния заряда литий-ионных батарей с улучшенным расширенным фильтром Калмана

Традиционный EKF

Классический фильтр Калмана плохо справляется с задачами оценки состояния при работе с нелинейными системами. Основная причина в том, что при обновлении состояния и наблюдателей возникают нелинейные интегральные уравнения. Основываясь на теории байесовской фильтрации, нелинейные системы, удовлетворяющие марковским характеристикам, могут быть представлены как уравнение.(10):

$$ \ left \ {\ begin {gather} {\ mathbf {x}} \ sim p ({\ mathbf {x}} _ {k} | {\ mathbf {x}} _ {k — 1}) \ hfill \\ z \ sim p (z_ {k} | {\ mathbf {x}} _ {k}) \ hfill \\ \ end {gather} \ right. $$

(10)

, где p — вероятность передачи состояния, x — состояние системы, а z — системное наблюдение.

Априорная информация (уравнение одношагового прогнозирования) может быть определена как уравнение.(11) и уравнение обновления состояния как Ур. (12):

$$ p ({\ mathbf {x}} _ {k} | z_ {k — 1}) = \ int {p ({\ mathbf {x}} _ {k} | {\ mathbf {x}} _ {k — 1}) p ({\ mathbf {x}} _ {k — 1} | z_ {k — 1}) d {\ mathbf {x}} _ {k — 1}} $ $

(11)

$$ p ({\ varvec {x}} _ {k} | z_ {k}) = \ frac {{p (z_ {k} | {\ varvec {x}} _ {k}) p ({ \ varvec {x}} _ {k} | z_ {k — 1})}} {{p (z_ {k} | z_ {k — 1})}} $$

(12)

$$ p (z_ {k} | z_ {k — 1}) = \ int {p (z_ {k} | {\ mathbf {x}} _ {k}) p ({\ mathbf {x}} _ {k} | z_ {k — 1}) d {\ mathbf {x}} _ {k}} $$

(13)

где \ (p ({\ mathbf {x}} _ {k} | z_ {k — 1}) \) — априорная информация, \ (\ frac {{p (z_ {k} | {\ mathbf {x }} _ {k})}} {{p (z_ {k} | z_ {k — 1})}} \) — функция максимального правдоподобия.

Уравнение (11) и уравнение. (12) представляют процесс прогнозирования и обновления соответственно. Классический линейный фильтр Калмана испытывает трудности при вычислении уравнения. (11) и уравнение. (13) именно. Следовательно, необходимо некоторое улучшение для повышения производительности алгоритма. Здесь для достижения линеаризации используется разложение нелинейных уравнений в ряд Тейлора, которое называется EKF. EKF имеет полиномиальную точность первого порядка, для которой он отбрасывает квадратичный член и члены высокого порядка (таблица 1).

Для нелинейной системы, описанной в формуле. (14):

$$ \ left \ {\ begin {gather} {\ mathbf {x}} _ {k} = {\ mathbf {f}} ({\ mathbf {x}} _ {k — 1} , {\ mathbf {u}} _ {k}, {\ mathbf {w}} _ {k}) \ hfill \\ {\ mathbf {z}} _ {k} = {\ mathbf {h}} ({ \ mathbf {x}} _ {k}, {\ mathbf {v}} _ {k}) \ hfill \\ \ end {gather} \ right. $$

(14)

, где u _k указывает сумму ввода / управления в момент времени k .

Расширенный фильтр Калмана можно кратко изложить в таблице 2.

Процесс линеаризации можно выразить следующим образом:

$$ {\ mathbf {A}} = \ left [{\ begin {array} {* {20} c} {\ frac {{\ partial f_ {1}} }} {{\ partial x_ {1}}}} & \ ldots & {\ frac {{\ partial f_ {1}}} {{\ partial x_ {n}}}} \\ \ vdots & \ ddots & \ vdots \\ {\ frac {{\ partial f_ {m}}} {{\ partial x_ {1}}}} & \ ldots & {\ frac {{\ partial f_ {m}}} {{\ partial x_ { n}}}} \\ \ end {array}} \ right] \ quad {\ mathbf {B}} = \ left [{\ begin {array} {* {20} c} {\ frac {{\ partial f_ {1}}} {{\ partial u_ {1}}}} & \ ldots & {\ frac {{\ partial f_ {1}}} {{\ partial u_ {n}}}} \\ \ vdots & \ точки и \ vdots \\ {\ frac {{\ partial f_ {m}}} {{\ partial u_ {1}}}} и \ ldots & {\ frac {{\ partial f_ {m}}} {{\ частичный u_ {n}}}} \\ \ end {array}} \ right] $$

$$ {\ mathbf {C}} = \ left [{\ begin {array} {* {20} c} { \ frac {{\ partial g_ {1}}} {{\ partial x_ {1}}}} & \ ldots & {\ frac {{\ partial g_ {1}}} {{\ partial x_ {n}}} } \\ \ vdots & \ ddots & \ vdots \\ {\ frac {{\ partial g_ {m}}} {{\ partial x_ {1}}}} & \ ldots & {\ frac {{\ partial g_ { m}}} {{\ partial x_ {n}}} } \\ \ end {array}} \ right] $$

Улучшенный EKF

Хотя EKF улучшает способность алгоритма справляться с нелинейными системами, для решения сложных задач отслеживания состояния системы в практических приложениях необходимы дополнительные улучшения. Для реальных аккумуляторных блоков системный шум часто не гауссовский, например постоянное отклонение датчика тока и напряжения, особенно для аккумуляторных блоков большой емкости. Кроме того, характеристики сильно связаны с ухудшением емкости аккумулятора, температурой окружающей среды и динамическими условиями работы, что влияет на точность и надежность оценки SOC. Поэтому была принята некоторая оптимизация для улучшения алгоритма EKF, чтобы уменьшить влияние упомянутых факторов.

Адаптивный шум

Для фильтра Калмана шум сигнала можно разделить на шум процесса и шум окружающей среды. Шум процесса характеризует надежность предлагаемой модели, а шум окружающей среды часто возникает из-за ошибок, вызванных датчиком и нарушением окружающей среды во время фактического измерения. Оба шума имеют большое влияние на производительность системы фильтрации, в основном влияя на сходимость и точность системы ²⁶ . Для конвергентного фильтра Калмана система считается сходящейся к стабильному значению в бесконечный момент, как показано в уравнении.(15)

$$ \ mathop {\ lim} \ limits_ {k \ to \ infty} P_ {k} = P_ {const} $$

(15)

Согласно ковариационной матрице, обновляющей EKF, усиление Калмана сходится к постоянному значению вместе с сходящейся ковариационной матрицей. Следовательно, фильтр Калмана будет преобразован в фильтр нижних частот, а усиление Калмана определяется только системным шумом, который влияет на точность.

С другой стороны, шум процесса влияет на скорость сходимости системы.Наличие шума может помочь системе постепенно сходиться к истинному значению при отклонении, а скорость сходимости зависит от амплитуды шума. В реальных условиях эксплуатации обычно ожидается, что на начальном этапе фильтрации присутствует больший шум, чтобы усилить влияние коррекции отклонения начального значения и увеличения скорости сходимости фильтрации. Однако, когда фильтр стабилизирован, он идеально подходит для ослабления шума для повышения точности.Следовательно, получение адаптивного шума системы имеет большое практическое значение ²⁷ . Адаптивный шум можно эффективно реализовать с помощью наблюдения. Потребность в хранении данных для рекурсивного процесса невелика, и при малых размерностях матрицы A , B , ​​ C адаптивный алгоритм имеет очевидное преимущество для вычислений.

Адаптивный алгоритм, основанный на максимальной апостериорной оценке, предложенный для дискретных систем, можно охарактеризовать как уравнение.{k}) \), b — константа от 0 до 1, \ (\ varepsilon = z_ {k} — C_ {k} x_ {k} \).

Фильтр замирания

Фильтр замирания — это метод повышения способности системы использовать измерения наблюдения для оптимизации явления расходимости при фильтрации. Из-за ошибки округления при вычислении на компьютере ковариационная матрица может не быть положительной во время итерационного процесса, что приведет к колебаниям или расхождению системы фильтрации. Кроме того, когда модель системы сильно не соответствует, исправление системы может быть достигнуто только путем наблюдения.{T} + Q_ {k — 1} $$

(22)

Уравнение (18) можно заменить уравнением. (22) для оптимизации обновления ковариационной матрицы, а ковариационная матрица была увеличена в s раз по сравнению с исходным уравнением, которое показывает, что возможность использования для измерения была улучшена.

Коэффициент затухания уравнения. (22) может выбрать константу больше 1, а также может адаптивно обновляться в соответствии со степенью несоответствия модели системы. Кроме того, планки ошибок].

Линейно-нелинейный фильтр

Когда EKF улучшается с помощью нескольких решений, представленных как «IEKF и адаптация параметров», очевидно, что стоимость вычислений, необходимых для алгоритма, возрастает, что затрудняет реализацию быстрой оценки. Поэтому линейно-нелинейный (L – N) фильтр используется для решения проблем, связанных со слишком сложным алгоритмом.

Отметим, что ЕСМ первого порядка имеет следующие характеристики:

1. Процесс обновления состояния является линейным процессом.

$$ {\ mathbf {x}} (k + 1) = {\ mathbf {Ax}} (k) + {\ mathbf {w}} (k) $$

(23)

2. Наблюдение — нелинейный процесс.

$$ {\ mathbf {y}} (k) = f ({\ mathbf {x}} (k), {\ mathbf {w}} (k)) $$

(24)

Нелинейная пропорция сосредоточена в процессе наблюдения. Следовательно, считается, что часть обновления состояния обрабатывается отдельно от части наблюдения.Классическая фильтрация Калмана имеет более высокую точность, когда работа с линейными системами сопровождается небольшим объемом вычислений. Однако, хотя EKF может реагировать на нелинейные системы, точность аналогична классической фильтрации Калмана при работе с линейными системами, тогда как много вычислительной мощности тратится впустую. Поэтому для специальной линейно-нелинейной системы, упомянутой выше, для решения проблемы используется фильтр LN. Классический метод фильтра Калмана применяется для процесса обновления статуса, а EKF применяется для процесса наблюдения, что эффективно уменьшает объем вычислений, требуемых алгоритмом, не влияя на точность оценки.

Обобщение

В разделе «IEKF и адаптация параметров» представлены несколько решений для решения проблем с шумом фильтрации и расходимостью. Метод фильтра L – N используется для уменьшения объема вычислений. Принятый алгоритм IEKF можно описать как Таблица 3:

Адаптация параметров

Алгоритм EKF может только отслеживать систему и корректировать в зависимости от наблюдений. Следовательно, алгоритм EKF вырождается в информационный фильтр с более низкой скоростью сходимости.Кроме того, повышение точности модели или своевременное изменение модели для адаптации системы имеет большее значение для повышения скорости сходимости и надежности.

Идентификация параметров в режиме онлайн является основным средством адаптации модели к реальным системам. Параметры ECM первого порядка включают R _o , R _p , C _p . R _p и C _p и представляет эффекты поляризации батареи, используемые для моделирования долгосрочных и динамических характеристик, влияющих на систему.Следовательно, вышеуказанные параметры необходимо реализовать в процессе онлайн-идентификации.

Метод идентификации параметров онлайн может быть эквивалентен применению двойного фильтра Калмана (DKF) ²⁹ . Следовательно, создание модели пространства состояний для идентифицируемых параметров может эффективно сформулировать, как работает онлайн-идентификация параметра.

Поскольку изменение параметров батареи обычно происходит медленно во время деградации, мы предполагаем, что параметры батареи не изменяются во время итеративного процесса.Затем пространство состояний переписывается как Eq. (25):

$$ \ left [{\ begin {array} {* {20} c} {R_ {o_k + 1}} \\ {R_ {p, k + 1}} \\ {C_ {p , k + 1}} \\ \ end {array}} \ right] = \ left [{\ begin {array} {* {20} c} 1 & {} & {} \\ {} & 1 & {} \\ {} & {} & 1 \\ \ end {array}} \ right] \ left [{\ begin {array} {* {20} c} {R_ {o, k}} \\ {R_ {p , k}} \\ {C_ {p, k}} \\ \ end {array}} \ right] + w_ {para, k} $$

(25)

Эта модель пространства состояний имеет интересные особенности.Во-первых, матрица обновления состояния представляет собой единичную матрицу, которая имеет хорошую положительную определенность и низкую вычислительную сложность. Кроме того, уравнение наблюдения за системой такое же, как и в модели эквивалентной схемы батареи. Соответственно изменяются наблюдаемое значение напряжения и поляризационная характеристика. Следовательно, идентификация параметров онлайн должна быть возвращена в процесс прогнозирования и обновления в ECM. Между тем, результат оценки SOC повлияет на возможность корректировки параметров, зависящих от наблюдения.Процесс адаптивных параметров показан на рис. 4. С учетом факторов влияния для алгоритмов фильтрации выбранные параметры представлены в таблице 4. Хотя для идеальных систем ожидается гауссов шум, постоянная инициализация предусмотрена для прогнозирования негауссовой батареи. идентификация системы и параметров в режиме онлайн способствует адаптивной оптимизации.

Процесс идентификации параметров в режиме онлайн.

Рабочая среда и эксперимент

Для проверки достоверности алгоритма устанавливается экспериментальная рабочая среда, как показано на рис. 5, с подробностями, показанными в таблице 5.

Эксперимент был проверен на литий-ионной батарее BYD 130 Ач, и ее характеристики показаны в Таблице 6. Экспериментальные результаты для условий используются для проверки эффективности и надежности алгоритма и проверочного теста в этой статье, включая испытание постоянным током, испытание импульсным разрядом и испытание динамической нагрузкой (DST).Все испытания проводятся при температуре окружающей среды 25 ℃.

EKF запускает сбор патогенных образцов PrimeStore® MTM

EKF Diagnostics, глобальная компания по диагностике in-vitro, объявляет о выпуске набора для сбора проб PrimeStore ^® MTM. Этот новый набор обеспечивает удобный и безопасный сбор, транспортировку и обработку образцов патогенных микроорганизмов, включая COVID-19 и грипп.

Изображение предоставлено: EKF Diagnostics

Теперь доступны две конфигурации наборов: набор для почтовых проб, идеально подходящий для домашнего использования, и набор из нескольких наборов для проб, пригодный для массового отбора проб на месте. Чтобы удовлетворить растущий спрос на это устройство для сбора проб, EKF увеличила свои производственные мощности в Великобритании и континентальной Европе.

Патогенных образцов, хранящихся в одобренной FDA и маркированной CE-IVD новой среде для переноса вирусов PrimeStore MTM, включая SARS-CoV-2, инактивируются в течение нескольких минут после сбора.Это позволяет безопасно транспортировать такие образцы через почтовую систему или курьером и соответствует правилам упаковки UN3373. Кроме того, поскольку образцы стабильны в PrimeStore MTM в течение семи дней при температуре окружающей среды, это устраняет необходимость во всей логистике холодовой цепи во время сбора, транспортировки и хранения образцов. Таким образом, предотвращается неправильное обращение с образцами и делается реальный сбор почтовых отправлений.

На одном образце можно тестировать несколько видов нуклеиновых кислот, поскольку PrimeStore MTM отлично сохраняет и стабилизирует РНК и ДНК для последующих молекулярных применений.Кроме того, поскольку PrimeStore MTM полностью инактивирует SARS-CoV-2, как продемонстрировало недавнее оценочное исследование общественного здравоохранения Англии, риск заражения лабораторного персонала из образцов устраняется. Это означает, что образцы не только безопасны во время транспортировки, но и готовы к немедленному безопасному тестированию в лаборатории без необходимости локализации.

В новом наборе для сбора образцов молекулярная транспортная среда PrimeStore в криопробирке сочетается со стерильным флокированным тампоном (для отбора проб из носа и полости рта) в комплекте с маркировкой CE, который также включает мешок для сбора образцов, соответствующий стандарту UN3373 95 кПа, впитывающую подушку и инструкции по применению .Кроме того, почтовый комплект для сбора образцов включает почтовый ящик, соответствующий стандарту UN3373, с защитной пломбой для возврата образца и почтовый пакет для доставки комплекта для сбора.

В связи с текущей пандемией COVID-19 EKF получила ряд новых заказов на устройства для сбора проб PrimeStore MTM; включая первоначальные заказы от двух новых клиентов, Управления здравоохранения (HSE), Ирландия, и национального органа здравоохранения в Англии.Это увеличивает спрос на PrimeStore MTM со стороны здравоохранения, образования и промышленности для поставки безопасных наборов для сбора образцов для программ тестирования COVID-19.

Чтобы обеспечить выполнение растущих заказов на PrimeStore MTM и новый набор для сбора образцов, EKF наращивает производство в Великобритании, а также в континентальной Европе. Компания уже начала производство на своих предприятиях в Барлебене, Германия, и вскоре перенесет свои производственные линии в Пенарте в Уэльсе на новый более крупный завод в Лландо, Кардифф, площадью более 600 кв.