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1.
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   
2.
Nonintrusive load monitoring (NILM) is crucial for extracting patterns of electricity consumption of household appliance that can guide users’ behavior in using electricity while their privacy is respected. This study proposes an online method based on the transient behavior of individual appliances as well as system steady-state characteristics to estimate the operating states of the appliances. It determines the number of states for each appliance using the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) method and models the transition relationship among different states. The states of the working appliances are identified from aggregated power signals using the Kalman filtering method in the factorial hidden Markov model (FHMM). Thereafter, the identified states are confirmed by the verification of system states, which are the combination of the working states of individual appliances. The verification step involves comparing the total measured power consumption with the total estimated power consumption. The use of transient features can achieve fast state inference and it is suitable for online load disaggregation. The proposed method was tested on a high-resolution data set such as Labeled hIgh-Frequency daTaset for Electricity Disaggregation (LIFTED) and it outperformed other related methods in the literature.  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.
针对星敏感器在大机动场景下跟踪预测误差较大和星点补充频率较高的问题,提出一种陀螺仪辅助星敏感器的星跟踪算法。在载体角加速度发生剧烈变化的大机动场景下,利用陀螺仪测量得到的角速度信息,对星点运动轨迹进行估计,得到相邻两帧星图中间时刻的星点位置信息。进一步建立星点运动模型,利用卡尔曼滤波器对星点位置进行跟踪预测,从而提前预测星图内外星点位置。结合所提出的缓存星库方案,可实现大机动场景下的快速星点补充。实验表明,在大机动运动条件下,星点跟踪误差小于2 pixels,采用缓存星库的算法可以有效减少补充星点的时耗,证明了算法的有效性,对提高星敏感器的动态性能和更新率有着重要意义。  相似文献   
5.
针对基于方向梯度直方图与颜色命名的高效卷积算子(ECO-HC)算法缺少跟踪质量评价和滤波模板更新监督机制的问题,提出融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子. 将卡尔曼滤波器加入ECO-HC跟踪定位框架对目标执行联合跟踪,设计高置信度判别指标评价ECO-HC对每帧图像的跟踪效果,使用原始跟踪结果和卡尔曼滤波预测值的加权融合值,修正不满足判别指标的跟踪结果. 在滤波模板隔帧更新策略的基础上,加入当前帧跟踪结果质量评价信息,当2个条件同时满足时执行模板更新. 依托公开数据集OTB-2015评估算法性能,结果显示改进算法整体跟踪精确度、成功率和跟踪速率均优于原算法,在运动模糊、低分辨率、离开视野场景中的精确度分别提高3.0%、3.5%和2.8%,成功率分别提高3.8%、2.1%和4.0%. 改进算法在保证实时性的同时,有效提升了复杂场景下的跟踪效果.  相似文献   
6.
This paper considers the divergence problem of the extended Kalman filter(EKF) in performing estimation of the state of a nonlinear system. A linear-correction EKF algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed using the time difference of arrival(TDOA) and frequency difference of arrival(FDOA) measurements The proposed method first estimates and subtracts the initial state estimation error in the result of EKF using the WLS approach, then recycles the filtering process again to overcome the error caused by the part linearization operation for the measurement matrix in EKF. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.  相似文献   
7.
采煤机惯性导航定位动态零速修正技术   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于捷联惯性导航与轴编码器组合的采煤机惯性导航定位是综采工作面可行的采煤机定位技术。惯性导航提供姿态角参数,轴编码器提供速度参数,采煤机惯性导航定位利用航位推算算法解算出东北天坐标系下的位置坐标。为了进一步提高定位精度,在消除确定性偏差的基础上,根据惯性导航姿态误差方程,以东、北、天3个方向的平台失准角为状态量构建状态方程,根据动态零速修正技术的非完整约束条件,以采煤机坐标系横向和垂直方向速度值为观测量构建量测方程,建立卡尔曼滤波模型,并进行移动平台模拟采煤机运行试验验证。在试验条件下,第3刀导航东、北方向最大误差分别由0.639 7,0.856 7 m减小为0.456 4,0.594 2 m。第4刀导航东、北方向最大误差分别由0.644 4,0.910 6 m减小为0.466 5,0.603 0 m。东、北方向定位精度提升了30%。  相似文献   
8.
针对锂电池的非线性特性,提出电池状态模型在不同循环次数、不同温度下的具体改进方法;提出安时积分法和无迹卡尔曼滤波算法结合的锂电池荷电状态(state of charge, SOC)复合估计算法,分析新算法的收敛速度、估计精度以及算法复杂度。试验表明,这种复合算法复杂度低,精度高,能快速实现锂电池SOC的准确估计,估算误差为4.036 2%,适合实时在线计算。  相似文献   
9.
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   
10.
临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在分析目标运动特性的基础上提出了一种二阶时间相关的新型机动跟踪模型,该模型的核心是将加速度作为具有衰减振荡自相关的零均值随机过程,并据此构建了跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标的状态方程;为进一步分析模型的运动适应性,结合卡尔曼滤波算法推导了模型的系统动态误差稳态值,从模型参数取值的角度探讨了模型的适应性问题;为提高模型参数设计的合理性,分析了模型中两个参数的对应关系,并给出了参数设计的大致参考区间.理论分析表明,模型具备周期性与衰减性的统一,在短时间内主要表现为周期性,在长时间内主要表现为指数衰减性,这一特性提高了对临近空间高超声速跳跃式滑翔运动描述的合理性,此外,该模型跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标时的参数理论取值具有较低的系统动态误差稳态值.仿真实验表明与已有的临近空间高超声速目标单噪声机动模型相比,该模型具有较高的跟踪精度;并通过比较不同参数下的仿真结果一定程度说明了参数取值方法的合理性.  相似文献   
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