一种基于方差约束H∞鲁棒滤波新算法

基于方差约束,研究一类不确定线性定常随机离散系统的H∞滤波问题。提出了一种鲁棒滤波的新算法,该算法克服构造对角矩阵约束性较强,缺乏一般性的缺点,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的同时满足方差和H∞约束的鲁棒滤波器,且在自由参数允许的前提下,与同类算法相比,其滤波增益较小,滤波误差协方差也较小。文中给出的数值算例验证了本算法的有效性。     

基于谐波磁势平衡的12脉波整流器一体化滤波方法

提出了一种基于谐波磁势平衡的12脉波整流器一体化滤波方法,对该一体化滤波器的拓扑结构、数学模型、滤波原理进行了详细阐述。该方法将一个背靠背变流装置接入12脉波整流器变压器二次侧的星形与三角形绕组抽头中,通过背靠背变流装置向各绕组抽头中注入指定次谐波电流,并利用该注入谐波电流与12脉波整流器负荷侧所产生谐波电流的磁势平衡,以达到消除12脉波整流器网侧指定次谐波电流的功能,在控制算法上引入比例-积分(PI)+比例-谐振(PR)控制器以实现对指定次谐波分量的无误差跟踪。该方法能有效提高滤波变流装置的电压、电流适应性,从而节省电压匹配变压器的成本,并能充分发挥滤波变流装置的容量潜能。最后,通过仿真和实验验证了所提滤波方法的正确性。     

基于机器视觉的线缆导体质量检测研究

针对现有人工检测费时费力的问题,提出了一种基于机器视觉的线缆导体质量检测方法,能够方便、高效地检测线缆导体质量。分析线缆截面图像中刀痕的特征后,提出了一种基于Gabor滤波器的刀痕纹理消除方法;根据线缆导体分布规律,研究了一种导体根数分层分析算法。实验表明,所提出的刀痕纹理消除方法能有效提高导体轮廓检测效果,提出的根数自动检验算法能实现对导体根数的分层检验,可以帮助检验人员快速地检出导体根数,计算缺漏情况。     

基于全卷积神经网络的坝面裂纹检测方法研究

针对常规裂纹检测方法难适用于坝面裂纹检测的问题,提出一种基于全卷积神经网络的裂纹检测方法,主要解决混凝土坝面裂纹的定量化检测问题。该检测方法引入图像预处理与形态学后处理相结合的方式,分别对原始数据和预测结果进行优化,提升检测精度;并根据坝面数据特点对传统FCN（Fully Convolutional Network）网络进行改进,得到针对性更强的裂纹检测网络C-FCN（Crack Fully Convolutional Network）,提升对裂纹检测的准确率;结合成像原理提取定量化信息,避免繁杂的相机标定工作,更加高效客观。利用该检测方法对实际工程进行实测,像素准确率、召回率和交并比分别达到75.13%、86.84%和60.15%,相比传统FCN网络,三项指标分别提升5.61%、16.56%、13.22%,同时定量化误差小于5%,裂纹平均宽度均不超过5 mm。该检测方法能够实现对坝面裂纹的精准识别和定量,为坝面后期风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有显著的工程意义。     

大型风机风向补偿算法研究

为提高风电设备的风能转化率,实现在不增加硬件成本条件下提高发电量,研究了风向优化补偿算法。首先在研究尾流影响风向测量误差的过程中,明确了偏航误差的层流成分和湍流成分,建立了切向诱导因子补偿算法补偿层流成分误差,同时引入了卡尔曼滤波算法补偿湍流成分误差。然后建立了算法效果验证方式和验证指标。最后依托项目组实验条件进行了算法验证。结果表明,风向补偿算法在不增加硬件设备的情况下,可提高风机对风准确率30.36%,提高最优发电工况发电量2.82%。     

基于CPU-FPGA异构平台的虚拟同步并网逆变器 实时仿真算法设计

随着电力系统中电力电子器件的广泛应用,对于小步长(≤2μs)电磁暂态实时仿真的需求逐渐增加。此时,单独依靠CPU已难以满足其要求,转而结合现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)来实现是一大趋势。搭建了适用于虚拟同步并网逆变器系统实时仿真的CPU-FPGA异构计算平台。其中,FPGA电路部分采用优化EMTP (Electro-Magnetic Transient Program)流程实现,综合利用恒导纳开关建模、支路拆分并行处理及矩阵化流程计算来优化仿真实时性能。CPU控制部分采用虚拟同步控制,并设计了与FPGA异步通信的数据交互接口。最后,针对该并网逆变器系统进行小步长实时仿真,与Simulink离线仿真结果相对比,同时分析平台实时性能与FPGA上资源消耗,验证了基于所提平台实现虚拟同步并网逆变器系统实时仿真的准确性与有效性。     

移动机器人SLAM 改进算法的分析与实现

为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一 种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法。详细介绍 算法的改进过程,通过Matlab 软件对其位置轨迹跟踪误差及标准差进行仿真分析,基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统的实验平台,在室内走廊进行SLAM 实验以测试改进算法的效果。结果表明,改进的 SLAM 算法精度高、抗干扰能力强,能实现移动机器人的即时定位与地图构建。基于ROS 系统的软件平台能简化开 发难度,提升移动机器人的智能化。     

基于DWT与改进中值滤波的矿井视频监控图像去噪

井下光照不均、煤尘浓度大以及视频图像获取设备电路电压不稳定等各类因素的存在,导致矿井视频监控系统获取的图像存在大量噪声,影响了对矿井各类生产信息的准确判读。为此,将离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)与改进中值滤波算法相结合,提出了一种矿井视频监控图像高效去噪算法。首先,对获取的矿井视频图像进行自适应噪声检测,根据检测结果,对图像采用改进中值滤波算法处理;然后对滤波后的图像进行3层离散小波变换,鉴于图像的噪声信息绝大部分集中分布于高频分解系数中,故对低频分解系数不作处理;最后对高频分解系数采用一种改进软阈值去噪函数模型进行去噪,将去噪后的高频分解系数与原始低频分解系数进行重构,得到去噪后清晰度较高的图像。采用实地获取的山西潞安某煤矿井下视频图像进行试验,并与小波软阈值去噪、中值滤波等算法进行去噪效果对比分析,此外,对各算法的试验结果分别采用信噪比(Signal noise ratio,SNR)以及算法运行时间进行评价,结果表明:新算法对于矿井视频监控图像的去噪效果优于其余2类算法,且算法运算时间也具有一定的优势。     

GPS间歇性失效环境下的低成本多传感器组合导航系统研究

针对GPS/SINS组合导航系统在GPS间歇性失效环境下导航精度迅速下降的问题,设计了一种低成本的多传感器组合导航系统。该系统由陀螺仪、加速度计、气压计、磁力计和GPS组成,通过卡尔曼滤波器进行信息融合来实现精确的导航定位。针对GPS间歇性失效环境,利用气压计和磁力计的测量信息来辅助SINS进行导航。采用内置MEMS多传感器的智能产品对设计的系统进行了实验验证。实验结果表明,该系统可以在GPS间歇性失效的环境下实现精确的导航定位。     

一种新的外测数据随机误差分离方法

主要研究了外测数据随机误差分离问题。利用模型函数逼近趋势项的方法建模较为复杂,小波变换的方法需预先确定小波基和分解层数。基于经验模式分解(EMD)的趋势项消除方法由于EMD分解可能会有模态混叠效应和分解的本征模态函数层数冗余的特性,导致该方法分解的余项不一定能准确逼近趋势项。在此方法基础上提出了基于总体经验模式分解(EEMD)的随机误差分离方法,利用EMD分解的频率特性和能量特性,提出了利用能量比例法来确定用来逼近趋势项的本征模态的层数,进而分离随机误差的方法。理论仿真和实测数据证明了该算法的有效性和实用性。