Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download file Download BibTeX

Title

Identyfikacja parametrów mechanicznych układu dwumasowego w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana

Authors

Title variant

EN On–line identification of mechanical parameters of two–mass system using fuzzy unscented Kalman filter

Year of publication

2017

Published in

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Journal year: 2017 | Journal number: Issue 91

Article type

scientific article

Publication language

polish

Keywords
PL
  • identyfikacja parametrów
  • filtr Kalmana
  • układ dwumasowy
  • systemy rozmyte
Abstract

PL Artykuł dotyczy zagadnień związanych z identyfikacją parametrów mechanicznych układu dwumasowego, przeprowadzanej w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana. W celu realizacji procesu identyfikacji zastosowano adaptacyjną strukturę sterowania rozważanego układu z dwoma dodatkowymi sprzężeniami zwrotnymi. Do klasycznego algorytmu UKF wprowadzono zaprojektowane systemy rozmyte, których zadaniem była adaptacja wyrazów macierzy kowariancji filtru Kalmana. Poprawia to jakość identyfikacji oraz przyspiesza ten proces. W pracy przedstawiono przegląd literatury, model matematyczny rozpatrywanego układu napędowego, omówiono algorytm rozmytego bezśladowego filtru Kalmana oraz zastosowane systemy rozmyte. Następnie zaprezentowano wyniki badań i przeprowadzono porównanie jakości identyfikacji realizowanej przez oba algorytmy filtrów Kalmana.

EN In the paper issues related to the on-line identification of mechanical parameters of the two-mass system using fuzzy unscented Kalman filter are presented. In order to perform the identification process, an adaptive control structure with two additional feedbacks was used. To the classical algorithm UKF designed fuzzy systems were introduced. Their task was an adaptation of elements of the Kalman filter’s covariance matrices. It improves the quality of identification. In this paper a review of the literature, mathematical model of the two-mass system, UKF algorithm and designed fuzzy systems are discussed. Subsequently, the research results and comparison of the identification quality for considered Kalman filters are presented.

Pages (from - to)

121 - 132

DOI

10.21008/j.1897-0737.2017.91.0012

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

9

Ministry points / journal in years 2017-2021

9

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.