基于AWDO算法的主动悬架LQR控制优化

车辆主动悬架LQR控制研究的关键是性能指标加权系数的选择,针对这个问题,文中提出了一种基于改进风驱动优化算法的LQR控制器加权系数优化方法。利用协方差矩阵自适应评价策略算法(CMAES)确定传统风驱动优化算法(WDO)的固有参数,得到自适应风驱动优化算法(AWDO)。将LQR控制器性能指标的加权系数作为优化目标,在解空间中迭代搜索,寻找目标函数值最小的位置。通过实验仿真,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)比较,该算法的收敛速度、收敛精度和鲁棒性更好,优化后的主动悬架性能比相应被动悬架的性能更优。     

自适应卡尔曼滤波算法在压裂作业中的应用

针对采用传统卡尔曼滤波器对压裂作业中压力进行滤波时,难以获得准确数学模型和噪声统计特性而导致滤波效果较差的问题,提出了一种基于拟合优度确定系数的自适应卡尔曼滤波算法(R~2-AKF)。该算法将测量数据的预测值作为回归曲线拟合值,通过计算测量数据的预测值与实际采集值的拟合优度确定系数R~2来确定过程噪声协方差矩阵Q的修正系数α,得到具有过程噪声协方差调整的自适应卡尔曼滤波算法,通过压裂作业现场试验验证了其有效性。试验结果表明:自适应卡尔曼滤波算法能保证系统的滤波精度,具有较强的实时性,是一种简单、有效的实时滤波算法,具有一定的工程指导意义和推广价值。研究结果可以为压裂作业中压力数据采集和分析提供技术参考。     

基于改进EKF算法的锂电池SOC估算

采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。     

考虑制造和安装误差的桁架结构可靠性计算

对制造和安装误差影响下的杆件可靠性指标加以修正。以桁架结构为例，先建立在制造和安装误差影响下节点坐标变化量和杆件变形量的线性关系，再利用最小势能原理求出最可能杆件变形，并利用测量统计学中协方差传播律求解杆件初始内力的协方差阵，进而求出修正的可靠性指标。最后给出了算例和扩展讨论，结果表明。上述方法有效且具有相对广泛意义，也适用于刚架结构。     

基于关节信息和极限学习机的人体动作识别

基于关节信息的人体动作识别在人机交互、互动娱乐、多媒体信息检索等方面应用广泛。为了提高动作识别率,使用两种具有固定长度的分层描述符分别关注运动的动态和静态信息,对运动序列提取特征,将这两种描述符线性组合,形成同时包含动态和静态信息的新描述符,并使用极限学习机(ELM)进行分类。该方法在微软Kinect传感器采集到的MSRAction3D数据库和运动采集数据集HDM05上进行了仿真实验。实验结果证明组合后的描述符结合ELM在这两个数据集上的识别率较现有方法有明显提高。     

一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法

针对欠定盲源分离模型中的混合矩阵估计问题,研究了一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法。该方法利用观测信号采样数据的广义协方差矩阵性质,将构建的一系列模型函数堆叠为一个张量模型,进而将欠定的混合矩阵辨识转换为张量分解模型中秩一分量的估计。理论分析和仿真结果表明,基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法比经典的基于二阶协方差矩阵和基于四阶累积量的欠定盲辨识方法具有优越的性能。     

基于经典微扰理论的特征值灵敏度和不确定度分析

核数据不确定度作为组件/栅元计算不确定度的重要来源,备受重视和研究。本文采用经典微扰理论,推导输运计算中keff对于核数据的灵敏度系数和不确定度的计算方法。基于ENDF/B-Ⅶ.1制作多群协方差数据库,并根据所采用的组件输运求解程序的截面模型对分反应道协方差矩阵进行归并。开发灵敏度和不确定度分析程序COLEUS,对传统压水堆燃料栅元进行计算分析。数值结果表明,栅元计算的keff对235 U每次裂变中子产额的扰动最为敏感,238 U俘获截面对keff不确定度的贡献最大。目前的核数据的不确定度会给keff带来0.4%~0.5%的不确定度。