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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.
Vertical tire forces are essential for vehicle modelling and dynamic control.However,an evaluation of the vertical tire forces on a multi-axle truck is difficult to accomplish.The current methods require a large amount of experimental data and many sensors owing to the wide variation of the parameters and the over-constraint.To simplify the design process and reduce the demand of the sensors,this paper presents a practical approach to estimating the vertical tire forces of a multi-axle truck for dynamic control.The estimation system is based on a novel vertical force model and a proposed adaptive treble extend Kalman filter(ATEKF).To adapt to the widely varying parameters,a sliding mode update is designed to make the ATEKF adaptive,and together with the use of an initial setting update and a vertical tire force adjustment,the overall system becomes more robust.In particular,the model aims to eliminate the effects of the over-constraint and the uneven weight distribution.The results show that the ATEKF method achieves an excel-lent performance in a vertical force evaluation,and its performance is better than that of the treble extend Kalman filter.  相似文献   
3.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。  相似文献   
4.
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   
5.
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   
6.
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   
7.
燕斌 《中州煤炭》2022,(1):21-26
采用定向钻进技术进行煤层中的瓦斯抽放是煤矿井下瓦斯治理最有效的方法。钻机开孔定向的精度决定其是否能够按照预定设计的轨迹钻进,是影响瓦斯抽采效果的因素之一。提出了一种新型的基于光纤陀螺和MEMS陀螺相结合的煤矿井下钻机开孔定向仪,系统中光纤陀螺和MEMS陀螺的精度决定钻机开孔定向的精度,减小其随机漂移是提高开孔精度的重要手段之一。提出了随机漂移误差的处理流程,建立了随机漂移误差的模型,在此基础上,通过卡尔曼滤波方式对随机漂移进行滤波处理,并进行Allan方差分析。分析结果表明,经过卡尔曼滤波后,陀螺的误差系数较滤波前明显减小,有效地抑制了噪声,验证了陀螺随机漂移建立模型的正确性。  相似文献   
8.
In this paper, the Kalman filter (KF) and the unbiased finite impulse response (UFIR) filter are fused in the discrete-time state-space to improve robustness against uncertainties. To avoid the problem where fusion filters may give up some advantages of UFIR filters by fusing based on noise statistics, we attempt to find a way to fuse without using noise statistics. The fusion filtering algorithm is derived using the influence function that provides a quantified measure for disturbances on the resulting filtering outputs and is termed as an influence finite impulse response (IFIR) filter. The main advantage of the proposed method is that the noise statistics of process noise and measurement noise are no longer required in the fusion process, showing that a critical feature of the UFIR filter is inherited. One numerical example and a practice-oriented case are given to illustrate the effectiveness of the proposed method. It is shown that the IFIR filter has adaptive performance and can automatically switch from the Kalman estimate to the UFIR estimates according to operating conditions. Moreover, the proposed method can reduce the effects of optimal horizon length on the UFIR estimate and can give the state estimates of best accuracy among all the compared methods.   相似文献   
9.
在电力作业场景等复杂环境中,超宽带(UWB)定位存在非直达情况(NLOS)性能下降严重的问题,利用UWB与惯性测量单元(IMU)融合可以改善定位精度,但IMU的测量存在误差累积,需要精确的UWB测量校正。对NLOS条件进行准确的鉴别和利用有助于定位精度的提升。提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的UWB/IMU融合算法,利用电力作业场合中UWB测量分布性质来判定NLOS条件,并进行误差的缓解,有效提升NLOS条件下的定位精度。由于该算法不需要对环境有先验知识,也不需要进行IMU校正等操作,可用性较好。理论和实验结果表明,该算法的性能优于其他基线系统。  相似文献   
10.
准确的自车和前车状态估计是智能汽车有效决策和控制的前提,而以往的研究通常不考虑噪声统计特性不确定的问题,导致某些情况下车辆状态估计的误差很大。为此,提出一种鲁棒自适应平方根容积卡尔曼滤波(Robust adaptive square-root cubature Kalman filter,RASCKF)算法,以降低噪声统计不确定性对估计精度的影响。首先,采用最大后验概率准则估计了过程噪声协方差和测量噪声协方差的统计值,以提高噪声稳定时状态估计的精确性。然后,基于标准化测量新息序列设计了故障检测规则,利用实时测量新息对噪声协方差进行校正处理,保证状态估计算法的鲁棒性。最后,在不同的噪声干扰工况下对RASCKF算法进行了仿真验证。结果表明,RASCKF算法在估计精度和稳定性上明显优于标准SCKF算法,有效地解决了智能汽车目标状态跟踪过程中噪声统计特性不确定的问题。  相似文献   
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