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J-GLOBAL ID：201702272806908033   整理番号：17A1726486

適応強追跡Kalmanフィルタによる速度測定誤差の低減【Powered by NICT】

Speed measurement error reduction via adaptive strong tracking Kalman filters

著者 (4件)： Liu Zirui (State Key Laboratory of Robotics and System (HIT), Harbin, China) ,  Yang Ming (State Key Laboratory of Robotics and System (HIT), Harbin, China) ,  Long Jiang (State Key Laboratory of Robotics and System (HIT), Harbin, China) ,  Xu Dianguo (State Key Laboratory of Robotics and System (HIT), Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITEC Asia-Pacific  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,速度の測定偏差を減少させ,オブザーバの追跡能力を改善するための適応強追跡Kalmanフィルタ(ASTKF)を提案した。提案ASTKFは低分解能エンコーダによる追跡不整合を制限し,実時間でより良い負荷トルクを追跡できる。提案ASTKF利得マトリックスへの準最適スケーリング因子を紹介し,現在システム雑音行列を計算した。シミュレーションはASTKFは速度と負荷トルクの情報を得る正確に説明した。小さい測定偏差とより速い応答を達成することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音 ,  不整合 ,  *測定誤差 ,  *Kalmanフィルタ ,  利得 ,  符号器
準シソーラス用語： 負荷トルク ,  実時間 ,  低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  追跡 ,  Kalmanフィルタ ,  測定誤差