直升机结构响应主动控制频域法的改进算法

传统的频域结构响应自适应控制都是基于确定性最优准则求控制量,该方法计算量大,且对外扰敏感,常常导致求得的电压有较大波动,尤其在控制开始时刻.为抑制发散及增加平稳性,在传统方法的基础上,提出了双归一化LMS法,对控制通道频响矩阵与外扰响应幅进行在线识别与最优控制量求取均采用NLMS法;在参数识别采用LMS法的基础上,进行...     

应用于光电目标跟踪的变窗宽核粒子滤波

核函数粒子滤波(KPF)是小噪声动态系统目标跟踪的一种有效方法,核窗宽选择是该方法中核密度估计的核心问题。本文提出了一种基于协方差的变窗宽核粒子滤波算法。该方法首先通过粒子集的协方差矩阵估计粒子的粗略核窗宽和其粗略的后验概率密度,然后调节全局核窗宽获得适用于每一个粒子的精确核窗宽,提高核密度的估计精度;然后,通过迭代寻找后验概率模型,使得粒子集能够在核密度估计后向后验概率密度的真实分布移动,从而提高跟踪精度。通过这种方法生成的新粒子是对后验概率密度的一个更加近似的表达。实验结果表明,在小噪声动态系统中,本文提出的变窗宽核函数粒子滤波在光电目标跟踪的性能和效率(PF的20%粒子数目)上都优于传统的粒子滤波(PF)、UPF(Unscented Particle Filter)以及KPF方法。     

一种用于光电目标跟踪的变窗宽核粒子滤波

核函数粒子滤波(Kernel Particle Filter, KPF) 是小噪声动态系统目标跟踪的一种有效方法,其所采用的核密度估计中一个重要的问题是核窗宽的选择。本文提出了一种基于协方差的变窗宽核粒子滤波算法,该方法首先通过粒子集的协方差矩阵估计粒子的粗略核窗宽和其粗略的后验概率密度,然后调节全局核窗宽获得适用于每一个粒子自身的精确核窗宽,提高核密度的估计精度,通过迭代达到对后验概率模型的寻找,使得粒子能够在核密度估计后向后验概率密度的分布移动,提高跟踪精度。通过这种方法生成的新粒子是对后验概率密度的一个更加近似的表达。实验结果表明,在小噪声动态系统中,本文提出的变窗宽核函数粒子滤波在光电目标跟踪的性能和效率上都优于传统的粒子滤波(Particle Filter,PF)、UPF(Unscented Particle Filter)以及KPF。     

基于Kalman滤波模糊PID控制的直流调速系统

为了提高直流调速系统的控制性能,针对系统中存在的非线性及结构参数变化范围大的特点,提出了一种基于Kalman滤波的参数自整定模糊PID控制器。该控制器将传统的PID控制算法与模糊控制算法相结合,通过对误差及误差变化的在线识别,实现对PID参数的自整定,并采用Kalman滤波对信号进行滤波处理。Matlab仿真结果表明,与传统的线性PID控制器相比,该控制系统具有良好的动态和稳态性能,鲁棒性强,控制性能显著提高。     

基于粒子滤波跟踪方法研究

文章针对道路上的车辆跟踪问题,提出了粒子滤波跟踪算法。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统,以及传统卡尔曼滤波无法表示的非线性系统,精度可以逼进最优估计。粒子滤波方法的使用非常灵活,容易实现,具有并行结构,实用性强。文章的主要研究内容包括粒子滤波理论及其实现方法;利用粒子滤波理论来解决目标跟踪问题,构建基于粒子滤波的跟踪框架。     

基于变参数阻抗控制的机器人恒力打磨研究

面向机器人恒力打磨需求,文章设计了阻抗参数在线调整与离线优化的自适应阻抗控制算法,实现了打磨力控制。自适应阻抗控制算法将刚度参数作为时变参数,根据打磨接触力实时在线调整,以消除打磨过程中的稳态误差。针对阻尼参数和惯性参数难以整定的问题,以降低系统超调量和调整时间作为优化目标,采用改进粒子群算法进行阻抗参数离线优化。进行了机器人恒力打磨仿真,仿真结果表明,该方法可以综合改善机器人的恒力控制性能。开展了机器人恒力打磨实验,实验结果表明,该方法可以有效地提高机器人打磨表面质量。     

基于Morlet小波改善飞行颤振试验参数识别精度的方法

为了解决激励能量有限和现场测试数据量较少、噪声大，系统参数识别的准确度差的问题，采用Morlet小波时频滤波和频域参数识别相结合的方法进行参数识别来提高精度。基于Morlet小波函数建立特性滤波器组进行时频域滤波，讨论滤波参数的选取方法，采用有理正交多项式（RFOP）拟合算法进行频域参数识别，基于欧洲航空界广泛采用的GARTEUR飞机模型数据建立密频模态系统，进行飞行颤振的试验数据仿真。结果表明该方法在信号噪声较大时，可以有效地提高系统参数识别的精度。     

基于MCMC方法的正则粒子滤波算法及其应用

粒子退化现象是一般粒子滤波无法避免的问题.通过分析该现象产生的原因.提出了将MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法应用于正则粒子滤波算法(RPF),与采样重要重采样(SIR)粒子滤波算法比较.此算法不仅克服了粒子退化现象,而且解决了重采样带来的采样枯竭的影响.仿真和实验结果表明:该算法在滤波精度和自适应调整粒子个数方面比SIR粒子滤波有很大的提高.     

基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测

为提升电力机械设备状态在线监测的效果，提出基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测方法。通过人工萤火虫群算法改进粒子滤波算法后，借助随机子空间算法构建改进粒子滤波算法所需状态方程。利用该状态方程获取电力机械设备正状态观测矩阵和输出矩阵数值，并将其看作模态参数，依据该模态参数计算粒子滤波状态序列和电力机械设备振动状态变量数值后，构建粒子滤波器，使用该滤波器去除电力机械设备振动信号内干扰噪声后，对电力机械设备振动信号实施归一化处理，得到粒子权重概率和改进粒子滤波监测数值。通过设置振动信号监测步长和阈值，计算监测信号与采集信号差值，使其与所设阈值进行对比，获取电力机械设备状态在线监测结果。实验结果表明，该方法监测的电力机械设备信号最大偏差数值仅为0.003 dB,具备较好的信号跟踪能力，且具备较好电力机械设备振动监测能力。     

分层近似粒子滤波及其在陀螺寻北中的应用

针对粒子滤波的粒子退化和匮乏等问题,在粒子滤波和网格近似的基础上,提出了一种采用分层近似策略的粒子滤波改进算法.改进算法利用高斯分布对后验概率密度进行近似,并在连续分布的后验概率密度上进行分层近似,从而获得更具效率的粒子,提高了粒子滤波的精度.光纤陀螺的寻北精度主要取决于光纤陀螺自身的性能以及所采用的寻北方案,将采用分层近似策略的改进粒子滤波算法应用于光纤陀螺的寻北方案中,能够有效地解决光纤陀螺寻北中的非线性状态估计问题,提高光纤陀螺的寻北精度.