基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

大数据技术在水电站地下厂房通风空调系统中的应用研究

大数据技术在地下厂房通风空调系统中的应用,通过实时监测通风空调系统的相关数据,并且在历史数据整理、发展趋势分析和模拟预测等方面,为通风空调系统运行效能的实时评估提供了可能,有望实现对地下厂房通风空调系统的在线监测、实时数据可视化管理和辅助决策三为一体的大数据应用技术。     

MEMS陀螺仪随机误差的动态辨识

针对经典Allan方差在分析和定量描述微机电系统(MEMS)陀螺仪噪声项时存在的问题,提出将动态Allan方差用于MEMS陀螺仪输出信号分析并加以改进。根据Allan方差的原理,实现误差项系数的动态辨识,得到各类型误差随时间的变化规律。普通最小二乘法求解误差系数时存在个别为负的问题,因此,将非线性最优化的单纯形法用于方差曲线的拟合。实验结果表明,改进后的方法不仅能准确描述数据的噪声量值,还能反映信号的频率稳定性和误差项的变化特征。     

一种改进的激光光斑中心亚像素定位方法

为了满足平台漂移测量系统中平台漂移角速度高精度测量的要求,基于傅里叶级数,提出了一种改进的激光光斑中心高斯拟合定位方法。该方法在简化高斯拟合模型的同时保证了相对较高的激光光斑中心定位精度。结果表明,改进的高斯定位算法中心定位精度为0.01pixel,明显优于传统质心法和带阈值质心法的0.1pixel。改进后的算法具有较好的算法稳定性。     

水泵水轮机全特性曲线处理的研究进展

水泵水轮机的全特性曲线在曲线两端存在较为严重的交叉、聚集和卷曲现象,以及极不稳定的"S"型区域,为水泵水轮机过渡过程的精确仿真带来了极大的困难。针对这些现象和"S"型区域存在的问题,国内外学者进行了深入地研究,通过对全特性曲线预处理数学变换方法和拟合手段的探讨,最终得到一系列研究成果。综述了现有的全特性曲线研究成果,将研究成果按照表述方法分为二维曲线数学变换和三维曲面拟合2大类,依次对各个研究成果进行简要介绍和深入分析,指出各研究成果取得的突破和不足,提出了进一步深入研究的方向和研究的建议。     

基于噪声检测的激光光斑图像去噪方法

基于受污染图像的噪声检测,提出了一种有效的椒盐噪声图像混合滤波算法。首先利用可自适应变化的矢量窗口检测噪声,并对检测到的噪声进行分类,然后采用所提出的伪加权中值滤波和伪加权均值滤波两种算法对图像进行混合滤波,最后加入背景阈值和孤立噪点修正量对滤波后的图像进行灰度修正。提出的方法对不同椒盐噪声强度下的激光光斑图像均体现出优异的滤波性能,去噪和边缘保持性能得到了较大提高,优于传统的中值滤波、均值滤波及其一些改进算法。