激光吸收光谱技术应用于锅炉优化控制研究

为了提高电站锅炉自动化程度,为真实锅炉的优化控制提供新颖的实时在线测量手段,采用计算机层析重建和激光吸收光谱技术相结合的方法,进行了理论分析和实验验证。仿真实验证明了仅采用2个投影方向即能够实现温度峰值位置的重建及其相对高低的分辨;布置6条测量路径形成测量网格,得到真实锅炉炉膛的实时在线2-D温度场重建数据。结果表明,炉膛平均温度与锅炉蒸汽流量的相关系数达到0.91,回归分析得到决定系数为0.88;可将平均温度作为炉膛内实时的总辐射能的表征,用于避免锅炉超调,根据温度可获知燃料总的热值波动,2-D温度场的重建可用于锅炉调平。该研究为锅炉提供了非接触式测量手段,为提高锅炉自动化程度和研究燃烧优化控制提供了重要支持。     

最小二乘法测向技术研究

最小二乘法广泛应用于工程实践中,利用最小二乘法处理测向数据,可充分利用所有的相位测量信息,得到很高的测向精度。论文推导出了最小二乘法测向基本公式,并根据公式,论述了最小二乘测向算法的硬件实现技术。文中所述的测向技术和硬件实现技术,具有算法实现简单、测向精度高等优点,具有一定的工程应用价值。     

三维温度场声学测量重建及计算机仿真

相比单点温度测量而言,温度场的测量更加重要。温度场声学测量是目前最有发展前景的一种温度场测量方法,国内尚无人开展三维温度场声学测量的研究,为此,采用计算机模拟仿真的方法进行了三维温度场声学测量重建。以最小二乘方法为基础构建了三维温度场声学测量重建算法,以安装了32只声发射/接收传感器、并被均匀地分割成64个空间网格的正立方体型区域为测量空间,在考虑和不考虑＂声线弯曲效应＂的情况下,对球对称型模型温度场进行了仿真重建。仿真结果不仅与理论预测符合得较好,而且在考虑了＂声线弯曲效应＂后,温度场的反演精度有了很大提高,说明＂声线弯曲效应＂是影响温度场重建质量的重要因素之一。     

全自动晶圆磨边机平面度误差测量与评定

提出了在全自动晶圆磨边设备中对晶圆平面度误差的等角度单圆周测量方案,讲述了最小二乘法的算法原理;并根据最小二乘法的算法原理,基于Matlab软件编写平面度误差评定及其结果的可视化程序;运行程序对全自动磨边机测量的数据进行处理,程序运行结果表明,该算法运行稳定可靠,能够快速确定最小二乘法平面方程和评定平面度误差。     

基于最小二乘和牛顿迭代法的空中目标定位

在对远程高速运动目标进行定位的过程中,提高定位精度是工程研究的重要内容之一.针对最小二乘法受测量误差影响较大的问题,提出了基于最小二乘和牛顿迭代法的混合算法.该算法结合了最小二乘法估计性好和牛顿迭代法收敛速度快的优点.仿真结果表明,时差测量精度为5ns时,均方根误差较最小二乘法定位结果减少了43m.     

基于线性最小二乘方法的多基地声呐定位算法

通过对多基地声呐发射站和接收各站的测量结果进行数据融合,提出了基于线性最小二乘方法的多基地声呐空间定位算法,并针对影响算法定位精度性能的各个因素进行了分析.仿真结果显示:基于线性最小二乘方法的定位算法充分利用了系统的冗余信息,在全域范围内具有较高的定位精度,较现有单纯利用三观测量的目标三维定位算法的定位性能更为优越.该...     

基于梯度场的紧致差分最小二乘面形重建算法

为快速准确根据测得的梯度场重建表面面形，针对基于最小二乘全局积分的重建技术，采用紧致差分算子建立全局最优化的代价函数以提高重建精度，将代价函数表示为Sylvester方程，利用Hessenberg-Schur算法求解，将常用最小二乘全局积分技术的空间和时间复杂度分别从O （N2）和O （N3）降低到O （N）和O （N3/2）。实验结果表明:采用四阶精度的紧致差分算子时，文中算法重建精度比高阶截断误差最小二乘积分法（HFLI）和全局最小二乘法（GLS）提高了一个数量级，采用六阶精度的紧致差分算子时重建精度比基于样条的最小二乘积分法（SLI）提高了一个数量级；鲁棒性优于GLS，弱于HFLI和SLI；重建速度显著优于HFLI和SLI，略优于GLS。     

基于动态不确定度评定的加权数据融合算法

加权融合算法的AR模型,采用遗忘因子递推最小二乘法估计出测量方差.根据测量方差对单一导航传感器信息进行动态不确定度评定,进而确定组合导航系统的组合不确定度.在满足组合不确定度最小的情况下,利用拉格朗日乘数法进行加权值的求解.通过实例仿真表明该法具有较高的融合精度,对提高组合导航系统的定位精度具有实际意义.     

基于相位差的伪线性加权最小二乘短基线定位

对辐射源进行无源定位是电子战领域的一个重要问题。针对短基线时差定位技术对时差测量精度要求很高的难题,提出了一种基于相位差的修正伪线性最小二乘算法。相较于非线性最小二乘法(NLS),修正伪线性最小二乘法的优势是可以得到目标位置表达式,不需要迭代运算,计算效率较高;不需要定位初值,避免了算法发散问题。理论分析和仿真均说明修正伪线性最小二乘法可用于短基线情况下的目标定位。     

基于递推最小二乘算法的惯导姿态误差动态标定方法

在分析最小二乘算法原理的基础上,提出了一种基于递推最小二乘算法的惯导姿态误差动态标定方法,建立了计算模型,进行了仿真分析.仿真结果表明,该方法具有较高的解算精度和计算效率,航向误差解算精度优于3.5”,水平误差解算精度优于0.15".该方法解决了动态条件下惯导姿态误差实时标定的技术难题,对提高惯导姿态测量精度和测量船外...     

基于递推阻尼最小二乘法的电力系统频率跟踪

最小二乘法是一种广泛的系统辨识和参数辨识方法,适于离线辨识,在线辨识参数时有其局限性。基于传统的最小二乘法,提出一种带有遗忘因子的有限数据窗口和自适应阻尼因子的递推阻尼最小二乘参数辨识算法。针对电力系统信号为理想信号、含有谐波及噪声和电力系统频率瞬间发生跳变的情况,分别做了仿真。仿真结果验证了该方法的鲁棒性、快速性和准确性,且算法效果优于其他方法。     

基于TDLAS的二维温度场分布反演软件设计

可视化的二维温度场分布反演软件对温度场重建分布起到了重要的作用。基于可调谐二极管激光吸收光谱(tunable diode laser absorption spectroscopy, TDLAS)技术,结合代数迭代算法(algebraic reconstruction technique, ART)和Python设计语言,在读取两组积分吸光度的基础上,设计了二维温度场分布的可视化软件。软件结合激光吸收光谱技术和计算机断层扫描方法,封装了二维温度场重建的算法,在此基础上,添加可视化的操作界面,实现二维温度场重建的原始分布和插值后的分布。针对高斯分布的重建,与原始分布进行比较,结果显示,中心区域温度值较高,边缘较小。结果表明,ART算法和TDLAS技术的结合能够很好地实现二维温度场的反演,克服了TDLAS视线测量的缺陷。     

非结构网格FVTD中二次函数重构技术用于电磁计算

提出了一种适用于非结构网格下格子中心型时域有限体积方法的基于最小平方法的二次函数重构技术以取代以往采用的线性重构技术,包括插值模板的选择和重构函数的确定.通过对典型的电磁场本征值问题及散射问题的计算验证,表明了文中方法较以往方法大大改善了算法的耗散性,提高精度的同时可以显著地减少CPU时间和存储量.     

基于自适应滤波的压缩感知重构方法

自适应滤波框架中,滤波器的抽头系数可以利用特定的自适应算法达到近似维纳解,从而使滤波器的输出误差达到最小.将这个框架应用到压缩感知重构信号中,信号的稀疏系数等效为滤波器系数权值向量,从而可获得最佳的稀疏系数,以高概率重构信号.本文介绍了已有学者研究出的一种L0最小均方算法(L0-LMS),该算法中引入零引力项加快了权矢量向稀疏解收敛的速度,保证解的稀疏性.通过仿真可知,基于自适应滤波算法重构稀疏信号的性能较好,甚至优于压缩感知中常用的OMP算法.     

光偏折层析重建流场中的两阶段降噪技术

光学层析技术中,包含在投影信息中的噪声会严重影响重建精度。针对偏折层析的关键环节,提出分两阶段对噪声进行抑制的方法。其一是在数据提取阶段使用小波分析技术对偏移量进行降噪,其二是重建时使用偏折角平均修正算法抑制噪声对迭代计算的影响。模拟实验中使用莫尔层析重建技术对三峰温度场进行了重建,结果显示降噪处理能够明显改善噪声对重建造成的不良影响,对误差曲线的分析表明,该处理使得100次迭代后误差的降幅高达45%。结合8邻域求导算法和降噪处理技术,对小型防风喷焰进行实际测量,证实了莫尔偏折层析技术在流场测量领域的实用价值。     

基于加权最小二乘滤波的视频序列超分辨率重建

该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法.实验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性.     

基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测

针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持向量机作为预测模型.然后利用C-C方法确定时延序列相空间重构参数,通过递归图确定时延序列的局部可预测性,利用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行离线优化.最后通过优化后的最小二乘支持向量机并结合相空间重构对时延序列进行在线预测.与其它预测方法进行了仿真对比,结果表明本文方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,同时并未降低预测算法的实时性.     

基于波前恢复的温度场真实三维重建

提出了采用傅里叶分析和改进的多重网格法恢复多方向干涉波前的技术,得到待测场在不同方向上的二维投影数据,从而实现了任意截面的场重建,即真正的三维重建。并实验利用了一种旋转F-P干涉仪,实时捕获非对称温度场的多方向干涉图,并给出由这些二维投影重建三维分布的结果,证明此采集、处理及重建方法是行之有效的。     

改进贪婪投影三角化算法的激光点云快速三维重建

通过三维激光扫描仪获取的点云数据具有密度大、精度高等特点。本文针对贪婪投影三角化算法在对采集的大量点云数据进行三维重建时耗时长,重构的模型表面不够光滑,存在细小孔洞的问题,提出一种改进的点云三维重建算法。该方法首先用体像素网格滤波算法对点云进行下采样;然后使用移动最小二乘算法对输入的点云进行平滑及重采样,并且使用八叉树来代替KD树进行近邻域搜索;最后使用基于移动最小二乘算法的点云法线估计的贪婪投影三角化算法对点云进行重建。经过实验验证,该方法可以缩短重建时间,减少孔洞,并构建出平滑、点云拓扑结构更为准确的模型。     

基于匹配滤波的Gm-APD激光雷达三维重构算法研究

Geiger mode Avalanche Photo Diode(Gm-APD)激光成像雷达三维重构常用的峰值法对于异常峰会提取到错误的目标位置,阈值选取整数会造成重构三维像信噪比不高及目标缺失等。针对此问题,提出了基于加权一阶类高斯匹配滤波算法,通过对脉冲回波触发频数直方图的拟合归一化得到权重窗口平滑直方图再次选取峰值位置进行重构。应用基于Poisson分布的Gm-APD触发模型理论推导得到该算法的探测率及虚警率表达式并与峰值法对比,理论结果为使用基于加权一阶类高斯匹配滤波算法提取到目标的概率更高,通过Monte Carlo仿真验证了理论推导结果。最后使用两种算法对真实实验数据进行三维重构,主观及客观对比其重构得到的三维距离像,基于加权一阶类高斯匹配滤波算法在复原效果上较峰值法有了明显提升。结果表明,基于加权一阶类高斯匹配滤波算法在处理低信噪比、实时三维重构等方面具有良好的实际应用前景。