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1.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。  相似文献   
2.
激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.  相似文献   
3.
为提高智能体系统对攻击的免疫力,研究了测量攻击下的适应力分布式状态估计方法。每个智能体对系统状态进行连续的本地线性测量。由于不同智能体的本地测量模型相互异构,对系统状态可能不具有本地可观测性,且攻击者能够操控部分智能体的测量数据,随意改变其测量结果。而智能体的目标是协同处理本地测量数据,并正确估计出未知的系统状态。因此,该问题的挑战在于在不对真实测量数据和恶意智能体的测量数据进行分辨时,如何设计算法估计得到真实的系统状态。为了解决这个问题,设计了适应性分布式最大后验概率估计算法。在该算法中,只要恶意智能体的数量小于某个特定值,所有智能体都能够收敛到系统状态。首先,根据卡尔曼滤波给出集中式最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)估计方法,并与分布式一致性结合,进而得到分布式最大后验概率估计方法。然后,考虑到测量攻击,从估计一致性的角度,利用自适应饱和度增益设计了适应性分布式最大后验概率估计方法。最后,通过仿真实验验证算法的有效性。  相似文献   
4.
《信息通信》2021,(1):28-30
随着可穿戴设备在运动健康领域的广泛应用,针对长跑运动姿态分析方面,本文基于四元数的乘性扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)进行改进,利用MARG传感器采集长跑运动中的上身姿态,进一步完善了仅从足部姿态判断跑姿的方法。经实验分析,与一般方法相比,该算法提高了针对长跑姿态的检测精度,并且对错误的姿势动作给予矫正建议。  相似文献   
5.
为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统.针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制.针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿.针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正.实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据.  相似文献   
6.
考虑到车辆纵向运动和横向运动的主要耦合因素,提出了一种利用扩展卡尔曼滤波理论间接测量车辆行驶状态参数的方法.首先,研究了卡尔曼滤波理论及其算法的具体流程,建立了基于Dugoff轮胎模型的耦合三自由度动力学模型,结合基于横向加速度反馈的预瞄最优曲率驾驶员模型,建立了"人-车"闭环整车系统;其次,搭建了基于扩展卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计器仿真平台;最后,对某车型给定蛇形路径行驶工况进行了仿真.结果 表明:该驾驶员模型能很好地跟踪车辆的横向轨迹,且前轮转向适当,易于实现;借助车辆易测得的纵向、横向加速度信息,结合扩展卡尔曼滤波算法能准确地估计运动耦合条件下车辆的纵向速度、横向速度和横摆角速度,且误差控制在5%以内.  相似文献   
7.
不均匀沉降会对历史建筑产生严重危害, 因此对历史建筑物不均匀沉降的预测十分必要。回归分析模型是经典的预测模型, 但它过于依赖旧数据, 无法处理实时监测数据, 在实际工程中存在诸多不便。通过建立卡尔曼滤波模型, 对上海某历史建筑在基础托换期间的沉降监测数据进行滤波和预测, 同时基于卡尔曼滤波数据进行多项式回归预测, 并和传统的多项式回归分析模型进行预测对比分析。结果表明: 卡尔曼滤波能够很好地预测历史建筑的不均匀沉降, 而且卡尔曼滤波可以剔除数据中的随机扰动, 提高预测精度。  相似文献   
8.
文中提出了一种利用有限数量的相量测量单元(PMU)和相量数据集中器(PDC)设计最优监控结构的方法。通过在大量的设定值场景下,使电力系统可观测性曲线的期望值最大化,同时使通信基础设施成本最小化,最终确定PMU和PDC的最佳位置。提出了一种非线性动态扩展卡尔曼滤波(EFK)状态观测器。这种状态观测器可以将暂态行为转换为由代数微分方程描述的广域电力系统,而无需非线性反演技术。最后以IEEE-5电力系统为例,说明了该方法的有效性。  相似文献   
9.
针对燃气轮机故障诊断过程中诊断精度不足,卡尔曼滤波易出现“弥散”现象的问题,提出了一种基于滤波阵列的燃气轮机气路故障诊断方法。该方法首先构建了一组基于健康参数调度的平衡流形展开模型阵列,然后结合平方根容积卡尔曼滤波对气路部件健康参数进行了实时估计,最后通过隔离因子实现了对故障部件的检测与隔离。仿真表明:该方法有效解决了卡尔曼滤波在故障诊断过程中出现“弥散”现象的问题,针对燃气轮机气路部件突变故障,能够有效实现故障的检测、隔离与估计。  相似文献   
10.
吉木萨尔凹陷芦草沟组甜点段微小断层非常发育,严重影响开发效果。以往依赖常规测井、成像测井以及野外露头识别微小断层,仅限于单井裂缝识别,无法有效获得微小断层的平面展布形态。目前主要利用叠前/叠后地震数据计算波形的几何特征识别断层,但对地震数据信噪比要求较高,且难以预测断层的开启性。为此,通过基于横、纵向组合的卡尔曼滤波技术得到最大正、负曲率属性,同时结合实钻井井漏、压裂窜扰以及地层倾角等信息研究断层开启性。具体流程为:首先,应用横、纵向组合卡尔曼滤波技术对原始地震数据滤波,由于断层各向异性较弱,为保证资料具有较高的信噪比,不对滤波后地震数据进行分方位处理,直接求取最大正、负曲率体;其次,利用构造解释层位提取甜点段平面曲率属性,识别断层及断层平面组合;再次,根据识别的断层统计井轨迹在断点附近的钻井井漏、压裂窜扰以及地层倾角等数据;最后,统计曲率类型、曲率值以及断层走向与钻井井漏、压裂窜扰、地层倾角的关系。得到以下认识:①最大正曲率值大于500ft-1的北东—南西向断层多为开启性断层,最大正曲率值约为300 ft-1的北西—南东向和北东—南西向两组断层多为半开启性断层,最大负曲率绝对值大于300 ft-1的近南北向以及北东—南西向断层多为封闭性断层;②断层附近地层倾角变化较大,曲率值越大,倾角变化越大。  相似文献   
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