基于IMM UKF的冲量式测产系统研究

为适应精准农业的发展趋势,提高测产计量系统的精度,开发一套基于IMM UKF算法的冲量式测产系统。该系统由冲量传感器模块、北斗定位模块、DTU传输模块和上位机等组成。系统通过传感器模块进行信号的采集和处理,采用CAN通信方式将处理后的数据发送至上位机。上位机使用IMM UKF滤波算法对传感器上传的数据进行滤波,最终根据标定曲线得到谷物产量。通过车辆空载试验,采用IMM UKF算法与KF和UKF算法进行对比验证,结果表明IMM UKF算法的滤波效果更好,均方差为0.000 42 N。通过传感器标定试验,确定传感器的检测值与实际谷物重量的关系。通过大田测产试验,得出每个地块的产量分布图,试验结果表明该测产系统的平均误差达到3.911%。     

基于IMM的永磁电机无速度传感器技术

提出一种新颖的基于IMM算法的电机转速、转子位置观测器，用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速等参数辨识。以期削弱滑模观测器的抖动，提高模型参考自适应观测器的动态性能。该方法基于交互式多模型算法的核心思想，在永磁同步电机Id=0的双闭环电压矢量控制系统运行时缺少直接速度测量手段的情况下，用滑模观测器（SMO）和模型参考自适应观测器（MARS）对电机的即时转速、转子位置进行并行估测，计算出两组不同的SVPWM电压输入uα、uβ值，再赋予权值进行交互输出电压值。通过分析和仿真结果表明，所提出的永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。