结合总体最小二乘的自适应抗差滤波算法

在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。     

时空稀疏贝叶斯的多通道降噪方法及在机械故障诊断中的应用

压缩感知利用与稀疏基相独立的观测矩阵将具有稀疏结构的高维度信号投影到低维子空间,对于信号的压缩和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系数矩阵的获得对于分析的结果有决定性的影响。稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,SBL)算法能极大地提高信号稀疏分解的精度,提出了一种改进的基于时空稀疏贝叶斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信号降噪算法。首先给出了多通道压缩感知理论模型,然后通过自适应过完备字典求取信号的稀疏基矩阵,最后提出基于STSBL的多通道理论模型获取多通道稀疏系数矩阵,从而实现多通道机械故障信号的有效降噪以及特征成分的精确重构。分别通过数值仿真实验和实测风力发电机轴承内圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法有很好的降噪效果,同时能成功地提取信号的故障特征信息。     

基于hp自适应伪谱法的自主泊车路径规划

针对自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率慢的问题,提出基于hp自适应高斯伪谱法的自主泊车路径规划方法。首先建立车辆运动学模型,并考虑自主泊车过程中避障约束和边界约束,再以泊车时间最短为性能目标函数,将自主泊车路径规划问题转化为最优控制问题。采用高斯伪谱法对最优控制问题进行离散化处理并采用序列二次规划进行求解,在求解过程中通过动态调整网格区间个数和多项式阶数实现提高求解收敛速率。根据实际场景选取4种工况并进行路径规划仿真,并将3种伪谱法进行对比分析,仿真结果表明hp自适应高斯伪谱法能够提升自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率,同时该算法可以实现在狭窄泊车位内的泊车路径规划,通过实车试验验证提出的方法获得的自主泊车路径的有效性。     

面向复杂工程项目型产品作业车间调度问题

针对复杂工程项目型产品作业车间调度问题(CEPP-JSP),在考虑产品生产过程具有成套性、并行性、分散性和高柔性等生产特点的基础上,构建了面向CEPP-JSP的基本生产任务分配和作业中心生产调度的多目标优化模型,提出了改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对优化模型进行求解,从而得到了CEPP-JSP的Pareto综合最优解。最后,以某水轮机公司产品的作业车间调度为例,验证了提出模型和算法的可行性和有效性。