搜索资源列表
3800001
- 针对自适应故障诊断观测器需要误差系统满足苛刻的严格正实条件(Strictly positive real, SPR) 和难于处理输出 存在扰动的不确定性系统等问题, 提出了一种新型的增广故障诊断观测器的设计方法, 不仅显著地拓宽了自适应故障诊断观 测器的适用范围, 而且其具有处理系统扰动的良好性能. 在故障估计的基础上, 提出了动态输出反馈容错控制的设计方法, 避 免了基于观测器的状态反馈容错控制的设计难点. 同时, 故障诊断观测器和输出反馈容错控制是分开设计的, 并且又考虑了各
QuadRotor_MA8.2
- MB8四旋翼自动驾驶仪的源码，包括姿态采集，状态估计以及控制输出。不推荐直接使用，但是可以作为学习-MB8 four rotor autopilot source, including posture acquisition, state estimation and control output. Not recommended for direct use, but can be used as learning
StateEST_Kestrel
- c++的卡尔曼状态估计程序，程序可以直接使用。来源于Ka的控制器。-c++ Kalman state estimation, the program can be used directly. Ka from the controller.
My-understanding-of-control
- 飞机姿态算法。从这篇文章是我尝试的飞行器姿态检测采用四元数方法,然后利用卡尔曼滤波算法,并尝试卡尔曼滤波器耦合的多个状态变量可以是一个复杂的过程,线性系统状态估计进行了简单的解耦,将最优估计的态度和最优估计陀螺漂移,通过这种方式,可以通过直观的方法来调整参数的两个部分。-Aircraft attitude algorithm.From this article is my attempt to spacecraft attitude detection by using the quaterni
鍙屽崱灏旀浖SOC浼拌
- 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。(The accurate estimation of the charge state (SOC) of lithium batt
基于LSTM的电池SOC估计
- 电池荷电状态SOC估计matlab代码，内有实际电池测试数据，算法为LSTM。