基于MRAS-RLS算法永磁同步电机参数辨识

分析了各种常用辨识算法的优缺点,并对电机参数辨识方法中存在的问题做了进一步的研究和分析。通过分析递推最小二乘法和模型参考自适应法中的优缺点,设计出一种改进的递推最小二乘法(MRAS-RLS)。通过MRAS-RLS算法进行了定常和时变参数辨识的仿真实验,将辨识效果与改进前的算法进行对比,结果表明MRAS-RLS算法的辨识精度和速度均得到了提高。     

障碍空间中基于网格的不确定数据聚类算法

为了解决已有研究成果无法有效解决动态障碍空间中的不确定数据聚类问题,根据障碍集合是否发生变化,分别解决静态障碍和动态障碍空间下的聚类问题。提出了静态障碍空间中的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for static obstacles in grid space,STA_GOBSCAN)、障碍物动态增加情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic increase of obstacles in grid space,DYN_GOCBSCAN)、障碍物动态减少情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamicreduction of obstacles in grid space,DYN_GORBSCAN)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic movement of obstacles in grid space,DYN_GOMBSCAN),采用KL距离对不确定数据进行相似性度量,并利用网格对数据空间进行划分。理论研究和实验结果表明所提出的算法具有较高的效率和准确率。     

松辽盆地伏龙泉断陷边界断层构造反转率

盆地边界断层通常为同沉积断层，同沉积断层活动时间相对短且具有间歇性，地层沉积时间相对较长，这决定了断陷盆地的地层分布格局。通过分析同沉积断层理论模式，认为断陷缓坡带地层厚度与边界断层下盘厚度相当，边界断层下盘通常缺失与上盘对应的地层，可选择断陷盆地缓坡带地层厚度代替边界断层下盘厚度，建立虚拟下盘厚度格架，然后运用位移-距离曲线等方法对边界断层开展定量研究。伏龙泉断陷位于松辽盆地东南部，为东断西超的半地堑盆地，发育4条边界断层，依次控制了4个沉积次洼，4条边界断层的活动强度和反转程度存在差异。伏龙泉断陷经历了断陷期、拗陷期、反转期三个主要的构造期次，分别对应于边界断层强烈活动、停止活动、反转活动3个演化阶段，发生于白垩纪末的反转活动使得边界断层再次活化，形成油气运移通道，深层油气向上运移到浅层圈闭中，形成次生油气藏。通过定量计算伏龙泉断陷各边界断层的反转率，结合油气富集规律认识，认为反转率适中的区域最有利于次生油气藏的形成和保存。     

应用Hausdorff距离的时空轨迹相似性度量方法

相似性度量方法的选取和稳健性对时空轨迹聚类结果的有效性是至关重要的.针对时空轨迹数据复杂的多重维度信息,选取空间维和时间维2个维度度量时空轨迹的相似性,提出一种应用Hausdorff距离的时空轨迹相似性度量方法.首先从时空轨迹的3个特性出发,提出面向相似性度量的时空轨迹重组策略;然后将传统的以点为中心进行相似性度量的思路转换为以轨迹段为中心,提出一个考虑时间同步性的时空轨迹段距离度量公式;最后鉴于传统的Hausdorff距离进行时空轨迹相似性度量具有时空轨迹整体形状特征的优点,针对其容易受时空轨迹局部空间分布影响和忽略时间维信息的缺陷,提出一种基于单位时间平均值Hausdorff距离的时空轨迹相似性度量方法.采用微博签到轨迹数据和出租车GPS轨迹数据进行轨迹时空聚类实验,将文中提出的时空轨迹相似性度量方法与已有的其他方法进行比较,实验结果表明,该方法可以有效地计算时空轨迹的相似性,满足时空轨迹聚类的需求.     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。