基于卡尔曼滤波的土石坝渗流安全监控模型

土石坝渗流观测数据中包含着监测系统本身噪声和外界干扰的影响,卡尔曼滤波算法可以去除数据中的测量噪声,还原真实数据,是一种对系统状态进行最优估计的算法.在建立传统统计监控模型基础上,引入卡尔曼滤波算法.滤波过程中状态向量即为监控模型的回归系数,观测方程为监控模型本身,通过对模型的优化达到对测量值的最优估计.该优化模型精度比传统最小二乘回归统计模型更高,并在工程实例中得到验证;当需要处理较多数据时,该优化模型建模效率明显高于最小二乘法.     

基于12线法的数控机床几何误差测量辨识研究

数控机床几何误差参数辨识是实现数控机床误差补偿的关键技术,而实现误差补偿的前提是通过几何误差参数辨识为空间误差模型准确提供数控机床的21项几何误差参数.现有数控机床几何误差参数辨识方法在测量效率和辨识精度等方面均存在一定不足.基于多体系统误差分析理论研究了12线数控机床几何误差参数辨识方法,并对该方法的数学建模和实验进行了分析.     

采用误差估计补偿的改进型零相位误差跟踪控制

针对伺服系统中零相位误差跟踪控制器(ZPETC)对系统建模误差和参数变化非常敏感的缺点,提出了一种改进型ZPETC设计方法.将信号估计器估计的跟踪误差和系统实时误差作为ZPETC的输入信号,控制器针对系统的跟踪误差进行实时补偿,从而减小零相位误差跟踪控制器受系统参数变化的影响,同时采用低通滤波器(LPF)来消除误差信号中的高频噪声.理论推导与仿真结果表明,该方案在保持伺服系统零相位滞后的同时,减小了系统的跟踪误差,提高了系统的跟踪精度.     

非球面部分补偿检测系统的误差分析与处理

为了实现非球面通用化、高精度检测,提出非球面部分补偿法,并进行误差分析与处理.在光学设计软件ZEMAX中对部分补偿检测系统进行系统建模并优化,分析器件姿态误差及装调精度对重构非球面面形的影响.通过对系统误差的分析,提出基于系统建模的光线追迹与误差存储相结合的系统误差处理方法,将系统误差归为由系统建模得到检测光路的误差和由误差存储得到不含检测光路的干涉仪系统的误差.通过计算机仿真及实验证明,部分补偿检测系统采用该误差处理方法去除系统误差后,可以由逆向迭代优化重构(ROR)技术重构出更精确的非球面面形.将该非球面面形与采用无像差点法得到的面形对比,结果较吻合,均方根(RMS)精度接近0.02λ(λ为波长).     

变分贝叶斯自适应容积卡尔曼的SLAM算法

在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的精度,基于此提出了一种基于变分贝叶斯噪声自适应容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF-SLAM).该算法采用逆Wishart分布对未知观测噪声参数建模,采用容积积分方法近似非线性变换的均值和方差,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态和未知观测噪声参数的联合后验概率的估计.该算法有效地解决了在观测噪声参数未知或变化时,传统滤波算法出现的滤波发散问题.仿真实验结果表明,在观测噪声参数未知或变化时,与基于容积卡尔曼滤波的SLAM算法(CFK-SLAM)、无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF-SLAM)、扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(EKF-SLAM)相比,VB-ACKF-SLAM算法的定位准确率得到了较大的提高,证明了该算法的有效性.     

参数估计法在双线性系统故障诊断中的应用

利用双线性系统的一致能观性把参数估计方法应用到双线性系统的故障诊断中,当双线性系统一致观观时,可用系统参数的线性函数来描述系统,这样一般的参数估计方法都可以直接用于双线性系统的参数估计,该方法对双线性系统参数的估计实时性和准确都很好,系统发生故障引起参数变化时,对变化参数的跟踪快速,准确,可做双线性系统的在线诊断方案,假设系统发生故障之前有一段正常运行阶段,则通过在该阶段的参数估计可以达到存在建模误差系统的鲁棒性故障诊断目的。     

非线性参数系统的鲁棒自适应输出反馈控制

采用自适应非线性阻尼和变能量函数的方法来抑制参数和非线性不确定性、未知有界扰动和未建模动态的影响,并用高增益观测器来估计系统的状态。 针对用输入输出模型描述的非线性参数系统提出的一种鲁棒自适应输出反馈控制法,不必对系统的未知参数进行估计,也不必通过产生附加动态信号来抑制未建模动态。 理论证明,所提方法保证闭环系统的所有信号一致有界,且通过选择适当的设计参数,可使跟踪误差任意的小。仿真结果例证了控制法的有效性。     

基于随机滤波器的无位置传感器SMPM电机磁通辨识

用随机滤波器对无速度传感器的交流永磁电机的转子磁通进行观测.观测过程中为了降低计算量,采用参数的混合辨识方法,把滑模观测器引入磁通辨识系统,代替位置传感器对转子位置和速度进行估计.用Matlab7.0建立离线辨识模型,仿真分析了转子磁通估计值与实际值之间的误差,以及磁通估计值随负载转矩大小的变化情况.     

基于误差均值与方差最小化的鲁棒T-S模糊建模方法

传统T-S模糊建模方法在非线性系统建模方面已有大量的成功应用,但其现有的参数辨识方法没有考虑模型的结构风险项,因此模型的泛化性不强. 同时,尽管传统T-S模糊建模方法能够在高斯噪声下取得较好的辨识效果,但没有综合考虑误差的均值与方差项,导致在非高斯噪声或者异常值下辨识效果较差. 针对传统T-S模糊建模方法的这些不足,提出基于误差均值与方差最小化的鲁棒T-S模糊建模方法. 该方法通过构建全新的参数辨识目标函数,将结构风险项及误差的均值和方差最小化,从而提高T-S建模的泛化性和鲁棒性. 仿真与试验结果表明,在噪声干扰下,鲁棒T-S模糊建模方法能够对非线性系统进行有效建模,且建模效果优于传统T-S模糊建模方法.     

积分分离模糊PID控制在中央空调温湿度控制中的应用

提出在中央空调温湿度控制系统中,基于常规模糊PID控制器,引入积分分离PID控制思想.当系统调节开始时由于系统误差较大,系统的积分系数为零,系统的控制主要由模糊PD控制来实现;当系统误差较小时加入积分控制环节,系统切换为模糊PID控制,从而改善和提高系统的控制性能.     

气动力伺服系统的自适应鲁棒控制

为实现具有输出力轨迹控制能力的气动力伺服系统,研究了气体通过比例方向控制阀阀口的流动以及气缸腔内气体的热力过程,建立系统的非线性模型.针对忽略温度动态而导致的较大的建模误差,构造了状态观测器来估计腔内气体温度,在此基础上设计了基于全阶热力学模型的气动力伺服系统的自适应鲁棒控制器.该控制器通过在线参数估计来减小模型中参数的不确定性,利用非线性鲁棒控制来抑制参数估计误差、未建模动态和干扰的影响,从而保证一定的瞬态性能和高的气缸输出力轨迹控制精度.实验表明:当系统跟踪幅值为100N,频率为0.5Hz的正弦期望轨迹时,平均输出力跟踪误差为1.4N、最大输出力跟踪误差为3.9N;基于全阶热力学模型进行控制器设计是必要的,自适应鲁棒控制器是有效的.     

一种新的非线性非高斯信号分离方法

提出一种基于粒子滤波的非线性非高斯信号分离方法.该方法依据状态空间模型把信号分离问题转化为信号的状态和参数的联合估计问题,利用粒子滤波方法,结合核平滑收缩技术拟合系统未知参数后验分布,以实现非线性系统中多路信号的分离.仿真结果表明,与现有分离算法相比,该方法能有效解决非线性非高斯系统中多路信号的分离问题,并提高未知参数的估计精度.     

全球导航卫星系统-声呐组合观测模型分类体系

本文回顾了海底大地测量全球导航卫星系统-声呐观测模型近二十年来的发展，以声速误差处理为主线给出了全球导航卫星系统-声呐观测模型的分类体系，按函数模型、随机模型和约束条件进行了归纳，探讨了未来发展方向。研究表明：测距定位模型无需现场声速剖面测量，但需解决声速垂向梯度影响的有效参数化估计或改正问题；海底大地测量更为关注声速时空变化对观测值影响，为此推荐采用声速场误差加性补偿模型及其导出的声速场参数间接估计模型；海底局域网阵列存在类似共模环境误差，具有提升海洋环境参数估计及海底定位精度的能力。     

经验贝叶斯岭估计在加速度计标定中的应用

针对高精度加速度计在重力场的标定试验,为了消除正交双表g2观测模型引起系统复共线性的影响和提高加速度计模型系数的辨识精度,文中提出了一种经验贝叶斯岭估计辨识方法并应用于正交双表误差模型的参数辨识中.从仿真分析和实验结果中看出,与传统的最小二乘法相比,经验贝叶斯岭估计能够消除系统的复共线性,可以分离出二次项系数K2,且辨...     

基于M残差的方差分量估计

根据M估计的线性表达式原理,导出了不同类观测M估计的线性表达式、多余参数以及观测量和参数估计量的方差协方差矩阵。M残差的二次型的无偏估计是方差分量和多余参数的函数。当误差密度已知时,多余参数的显式可以由方差分量表达,此时二次型是方差分量的显线性函数,由此构成了基于M残差的方差分量无偏估计公式。对Lp估计和正态分布,导出了方差分量估计的实用公式,在边角网中进行了应用。与赫尔默特方法进行比较,结果表明,有粗差时,方差分量估计和参数估计结果随着Lp估计的p的变化相差显著,无粗差时(或粗差被剔除时),不同的方差分量估计方法的结果相差甚微。该方法可以对赫尔默特方法进行有效的检查。     

北斗卫星导航系统长距离网络RTK方法研究

研究了北斗卫星导航系统长距离网络实时动态定位(RTK)方法.利用长距离参考站北斗卫星导航系统(BDS)多频观测数据确定宽巷整周模糊度,通过顾及大气误差的载波相位整周模糊度解算模型,解算双差载波相位整周模糊度.考虑长距离参考站观测误差的特性不同,将观测误差进行分类处理,利用参考站观测误差和区域误差内插法分别计算流动站的电离层延迟误差和非色散性误差,并改正流动站载波相位观测值的观测误差.使用流动站多频载波相位整周模糊度解算方法确定载波相位整周模糊度,并进行位置参数的计算.使用长距离连续运行参考站(CORS)的实测数据进行算法实验,流动站定位结果与坐标已知值在E,N,U 3个坐标分量方向的偏差达到厘米级水平,3个坐标分量差值的RMS分别为10,14,35 mm.实验结果表明:提出的BDS长距离网络RTK方法可以有效消除流动站载波相位观测值的系统误差,实现流动站用户的厘米级定位.     

运动目标状态序贯贝叶斯滤波

状态-空间模型是一个通用和宽容的模型,它包含了描述系统所要求的所有相关信息.贝叶斯滤波方法是解决状态估计问题的一般框架.当有新数据可用时,序贯滤波方法可以实现估计和更新待估参量.对于运动目标状态跟踪问题,利用状态-空间模型进行建模,并采用序贯贝叶斯方法进行处理,如扩展卡尔曼滤波、unscented卡尔曼滤波和质点滤波....     

基于最小均方误差和稀疏特征的欠定盲源分离

针对欠定条件下的盲源分离问题,即观测信号个数小于信源个数的情况,提出了一种基于最小均方误差和稀疏特征的算法.首先,利用变换后信源的稀疏特征,采用一新的势函数通过聚类算法估计混叠矩阵.然后利用混叠矩阵和信源自身的相关性,通过寻找信源在聚类方向时间点上的精确值,以均方误差最小为准则寻找最佳分离矩阵实现信源的分离,克服了传统的分离算法在寻找最佳分离子矩阵方面的缺点.仿真结果显示使用该方法分离的信号具有更高的信噪比,和其他同类方法相比具有更优越的分离性能.     

利用半参数模型进行航空重力测量系统误差的补偿

在归纳总结航空重力测线网原有平差模型基础上,在模型中增加表示模型误差或系统误差的非参数分量,将半参数模型的估计理论应用到航空重力测线网平差中,分离出数据中的系统误差,并通过实测数据,与传统方法进行比较分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于地磁场矢量误差反馈的姿态补偿算法

针对小型空中机器人在全球定位系统（GPS）失锁情况下的姿态估计问题,提出一种新的闭环姿态补偿算法.有GPS辅助的情况下,采用组合导航算法对姿态角和地磁场矢量做出估计;当组合系统无法有效工作时,将反馈控制的思想引入姿态估计过程,充分利用地磁场测量值与估计值之间隐含的姿态信息,通过地磁场矢量误差反馈对姿态角速率测量值进行修正,进而抑制惯性导航系统误差的发散.在小型空中机器人上对算法进行实物验证,并与参考系统对比.结果显示:在GPS失锁的情况下,与开环工作模式下的INS/GPS组合导航系统相比,新的闭环姿态补偿算法的姿态估计误差更小,使惯性导航系统的姿态误差积累得到了有效的抑制．