容积卡尔曼

资 源 简 介

容积卡尔曼

详 情 说 明

容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）是一种针对非线性系统状态估计的高效算法。它通过采用确定的容积点集来近似非线性函数的统计特性，相比传统扩展卡尔曼滤波（EKF）具有更高的估计精度和数值稳定性。

在三阶电机模型的应用中，容积卡尔曼滤波能够有效处理电机动态过程中的非线性特性，例如磁饱和、参数时变等问题。其核心思路是通过生成一组对称分布的容积点，将非线性变换后的统计特性通过加权求和的方式重构，从而避免了EKF中的线性化误差。

实际应用中，容积卡尔曼滤波对电机转子位置、速度等状态的估计效果显著优于传统方法，尤其在高速或负载突变等强非线性工况下。其计算复杂度与无迹卡尔曼滤波（UKF）相当，但数值稳定性更高，适合嵌入式系统的实时实现。