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摘要:针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题,提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测,根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中,DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%,约为基于无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法的16%,受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值,可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt 相似文献
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为优化硫酸钾结晶器结构以获得优质硫酸钾晶体,研究了硫酸钾结晶器在搅拌桨作用下的流场分布、流体动力学性能以及混合效率,建立结晶器三维模型,应用Standard k-ε湍流模型和欧拉多相流模型进行数值仿真,揭示结晶器内三维流动形态,研究内部流体流动规律,分析其流速分布,并应用PIV测试数据和混匀时间测定验证了三维湍流数值模拟结果的准确性,最后完成工业结晶器结构优化,将搅拌桨直径由70 cm增至90 cm,高度由100 cm降至67 cm,优化后混合效率和固相颗粒均匀性得到提升。 相似文献
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针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明:所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。 相似文献
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孤岛检测技术是并网逆变器运行所必须具备的关键技术。传统有源孤岛检测方法注入的扰动影响电能质量。为了解决该问题,提出一种基于无功电流控制的孤岛检测方法,通过控制无功电流使其产生的频率偏移方向与有功电流产生的频率偏移方向一致,使电网断开后频率迅速超过所设置的阈值而检测出孤岛,并对其进行量化分析,使孤岛算法在无检测盲区的基础上尽可能地减小对电网的影响。根据IEEE Std.1547测试标准对提出的方法进行仿真和实验验证。结果表明,提出的孤岛检测方法可以快速有效地检测到孤岛的发生,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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