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1.
差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现,当滤波器阶数过高时,会带来计算量的激增,这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时,动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明,动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。 相似文献
2.
激光测厚具有安全可靠、测量精度高、测量范围大等优点,广泛应用于纸张、电池极片等薄膜类材料厚度的在线测量。带材宽幅方向扫描测厚时由于扫描架往复运动会产生机械振动,影响在线测厚精度。针对该问题,以锂离子电池极片厚度测量为例,使用双激光差动式测厚平台对电池极片和铜箔分别进行厚度测量,然后对测厚数据进行频谱分析,探究其振动规律的相似性,并基于频谱分析结果采用滑动带阻滤波方式对测厚数据进行处理,滤波后极片和铜箔的厚度极差分别降低了33.4%和73.8%,有效过滤了机械振动导致的测量误差,可满足极片和铜箔厚度测量的精度要求。 相似文献
3.
5.
7.
8.
为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标,本文引入视觉显著性,设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异,引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术,设计视觉显著性机制,对红外图像完成处理,输出全局显著性映射,以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异,构建自适应局部对比度增强机制,对粗检测结果实施处理,获取对应的局部显著性映射,改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论,通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径,形成动态管道滤波,充分消除虚警,准确识别出弱小目标。多组实验数据显示:较已有的红外目标检测技术而言,在各种不同的复杂背景干扰下,所提算法呈现出更好的检测能力,拥有更理想的接收机工作特性R O C ![]()
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曲线。 相似文献
10.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献