UPS電源方程的一般形式為輸出預(yù)測|時刻狀態(tài)變量的最優(yōu)值得到的k時刻的狀態(tài)變量預(yù)測值；P為k-1時刻狀態(tài)變量誤差協(xié)方差；Pac為根據(jù)k-1時刻誤差協(xié)方差得到的k時刻的誤差協(xié)方差預(yù)測值；，和R，分別表示過程噪聲w，和觀測噪聲.的期望值；y為k時刻系統(tǒng)觀測變量的真實值；K，為卡爾曼增益；E為單位矩陣。UPS電源非線性系統(tǒng)需要進行一定的線性化預(yù)處理，以便使用KF法。KF法的優(yōu)點是精度高，適合用在電流波動較劇烈的環(huán)境下，即使在有噪聲的情況下，也對初始值有著很好的修正效果。但缺點是需要建立精確的動力電池模型，對算法本身要求較高，因為用KF法來估計狀態(tài)量需要不斷預(yù)測、更新模型的空間狀態(tài)方程。目前常用的改進KF法有擴展卡爾曼濾波(EKF)法、無跡卡爾曼濾波(UKF)法、中心差分卡爾曼濾波(CDKF)法等。UKF法彌補了EKF法在非線性系統(tǒng)處理上的缺陷，UKF法采用概率分布的思路處理非線性問題，無跡變換(UT)是UKF法的核心。UKF法是通過計算非線性隨機變量的統(tǒng)計值，對非線性函數(shù)實行變化的一種算法。UPS電源狀態(tài)變量與協(xié)方差的最優(yōu)估算值，預(yù)測相鄰時刻的狀態(tài)值以及協(xié)方差，通過計算卡爾曼增益，對以上兩個值進行進一步修正。但KF法主要用來解決線性問題，對于實際應(yīng)用中常見的大型高度非線性的工作系統(tǒng)，編著者提出了進行泰勒級數(shù)展開并舍棄高階分量的擴展卡爾曼油波法，實現(xiàn)將非線性關(guān)系線性近似。
UPS電源即系統(tǒng)輸入變量和輸出變量之間存在線性關(guān)系，這樣的系統(tǒng)使用卡爾曼濾波法將得到很好的濾波效果。但是在實際應(yīng)用中，許多系統(tǒng)不只是單純的線性關(guān)系，而呈現(xiàn)出十分強烈的非線性，此時使用卡爾曼濾波法將存在很大的局限性，濾波效果將會變差。電池系統(tǒng)就是一個典型的非線性系統(tǒng)，電池開路電壓、電池內(nèi)阻、電池端電壓以及電池荷電狀態(tài)等在電池工作狀態(tài)下，都呈現(xiàn)出強烈的非線性變化。UPS電源因為卡爾曼濾波法完全是在時域進行估算的，沒有進行時域和頻域的相互轉(zhuǎn)換，所以計算量小、實時估計效果好。經(jīng)典卡爾曼濾波法適用于線性系統(tǒng)，而鋰電池SOC系統(tǒng)是非線性的。為了拓展卡爾曼濾波法的應(yīng)用范圍，使卡爾曼濾波法也能應(yīng)用到非線性系統(tǒng)領(lǐng)域，并取得不錯的濾波效果，Sunahara等學(xué)者經(jīng)過不斷的研究，提出了擴展卡爾曼濾波法(EKF)法。
UPS電源將非線性系統(tǒng)線性化，在測量結(jié)果和估計結(jié)果附近，進行一階泰勒展開，但是，將非線性系統(tǒng)強制轉(zhuǎn)化成線性系統(tǒng)會引起泰勒截斷誤差，二階及以上高階項被忽視，有可能導(dǎo)致濾波發(fā)散；并且，EKF法在每一次循環(huán)估算時都需要重復(fù)計算Jacobian矩陣，極大地增加了系統(tǒng)計算復(fù)雜度；最后，EKF法將非線性系統(tǒng)局部線性化后得到的并不是全局最優(yōu)解，而僅僅只是局部最優(yōu)解，當且僅當狀態(tài)方程和觀測方程都是連續(xù)方程并且非線性程度較低時，最終才能較好地收斂于全局最優(yōu)。EKF法的基本思想就是對上述非線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程進行線性化，利用泰勒公式，將非線性離散函數(shù)展開，使公式線性化再用卡爾曼濾波法進行處理。一般非線性系統(tǒng)的離散化狀態(tài)方程表示如下，UPS電源一般不隨系統(tǒng)變化。濾波初值和濾波方差分別為X(0)=E[X(0)]，P(0)=var[X(0)]。計算步驟如下：先由k時刻的狀態(tài)義，和均方誤差產(chǎn)估算當前時刻的狀態(tài)和均方誤差，得到先驗狀態(tài)義，和先驗均方誤差P，然后計算當前時刻的卡爾曼增益Ka，最后用K.，修正先驗狀態(tài)得到當前時刻的狀態(tài)，并且修正先驗均方誤差得到當前時刻的均方誤差產(chǎn)…。2022-05-17
本文關(guān)鍵字：ups電源報價 | C6K | C3K | 3C20KS | 3C10KS | C10KS | C3KS | C2K | 3KVA | 6KVA | 10kva | 20kva | 30kva | 40kva
