异类传感器集中式扩维融合无迹卡尔曼滤波融合算法

雷达和红外传感器是异类传感器系统的一个典型组合,但是异类传感器系统的状态方程和测量方程存在较大的非线性特征,使得此类系统无法应用现有算法进行信息融合。将UKF引入到异类传感器,并利用集中式观测融合UKF,解决同步配置、同步采样的异类传感器的信息融合问题。仿真结果表明,该算法的SMSE比其他方法的要小得多。     

液压系统故障的识别与诊断

本文根据不同级别的故障诊断技术要求和液压系统特点,从压力脉动信号中提取故障信息,采用自回归模型参数作故障特征、用模式识别技术对系统各种状态进行分类,形成一种液压系统故障识别与诊断的方法。在泵源系统故障诊断试验研究中,采用三种分类方法,对不同传感器位置、不同模型阶次和样本容量时的确诊率、漏警率和虚警率作了比较。诊断方法原理正确,效果良好,具有很好的应用前景。     

无迹卡尔曼滤波算法在污水处理BSM1过程中的应用研究

污水处理过程具有多变量、强非线性和强扰动等特性,且系统输入具有随机性,不同天气状况和不同时间段的污水的排量不同.扩展卡尔曼滤波存在估计精度低和鲁棒性差等缺陷,当系统模型参数变化和外界环境噪声较大时,扩展卡尔曼滤波估计性能下滑.将无迹卡尔曼滤波算法应用到污水处理系统中,并与扩展卡尔曼滤波算法相比较,结果显示,无迹卡尔曼滤...     

Kalman滤波的抗野值修正

分析了动态测量系统中异常数据对Ｋａｌｍ ａｎ 滤波的不利影响．提出了一组具有良好容错能力的修正型滤波算法．该滤波算法既可以充分利用正常新息确保滤波的精度,又可以有效拟制异常新息的不利影响提高滤波估计可靠性,达到对故障数据的容错能力．最后,通过仿真计算验证了该算法的有效性．     

专家系统在飞机故障诊断与维护指导系统中的实际应用

在实现专家系统在飞机故障诊断与维护指导系统应用的基础上,针对故障系统的建立、故障系统的推理机制、推理结论等完整流程进行描述,同时通过建立基于故障树的图形化专家知识录入及维护系统,实现可视化的录入和编辑专家知识,解决了实际应用中获取专家知识的瓶颈制约.     

基于粒子群优化粒子滤波和CUDA加速的故障诊断方法

在非线性系统中,粒子滤波需要大量粒子才能保证状态估计的准确度,这降低了算法的实时性,导致故障诊断的准确率和实时性不佳。针对该问题,提出基于GPU平台的粒子群优化粒子滤波(PSOPF)并行算法。通过分析PSOPF算法的并行性,设计并实现一种基于CUDA并行计算架构的PSOPF并行算法,利用大量的GPU线程对算法进行加速。为解决拒绝重采样对GPU全局内存的非合并访问带来的执行效率低问题,通过改进拒绝重采样并行算法,使线程束中的线程对同一内存区段中的粒子进行重采样,提高了其执行效率。通过对风力机组变桨距系统故障诊断验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法可满足故障诊断准确率和实时性的要求。     

基于数据库的燃煤锅炉事故诊断专家系统的设计与实现

采用MS SQL Server7．0设计知识库，Visual Basic 6．0编程实现了燃煤锅炉事故诊断专家系统。本系统知识表示采用了基于概率逻辑的产生式规则形式，并用数据库的方法存储管理知识库。推理机采用规则值的方法，并应用主观Bayes理论建立了不确定性推理模型。实现了一种较为理想的不精确推理。     

软件密集型系统的故障诊断技术研究

在软件密集型系统发生故障时缺乏系统、规范的诊断方法,严重影响软件密集型系统的质量。以大量研究为基础,提出基于软件黑匣子的集成软件故障诊断模型,利用UML的扩展机制,采用"4+1"视图模型方法构建模型的体系结构框架,在Visual C++6.0环境中开发了它的原型系统。最后给出两个验证的应用实例,证明该技术路线是行之有效的。     

基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

基于辨识ARMA模型的野值剔除方法与卡尔曼滤波修正算法

本文基于ＡＲＭＡ模型，提出了一种新的野值剔除方法。文中首先建立了新息过程的ＡＲＭＡ模型，再应用递推增广最小二乘方法，在线辨识ＡＲＭＡ模型的参数，并通过模型参数变化的检验函数，来判定是否出现了野值。文中同时提出了野值剔除后卡尔曼滤波的修正算法。作为应用，我们对雷达半主动导引头寻的制导系统的野值情况进行了仿真。仿真结果表明，这种基于辨识ＡＲＭＡ模型的野值剔除方法与野值剔除后的卡尔曼滤波修正算法能有效地     

人工神经网络用于蒸汽动力系统的故障诊断

文中对神经网络用于蒸汽动力系统的故障诊断进行了研究，提出了神经网络适宜的拓扑结构，并讨论了神经网络对高斯噪声的过滤作用。     

基于Web的飞机故障远程诊断专家系统的设计

介绍了在Web环境下利用数据库管理，人工智能等技术实现飞机故障远程诊断专家系统的方法，为飞机故障诊断提供了新的解决方案。     

专家系统在机械手故障诊断中的应用

本文介绍一个用于煤饼装箱机械手电气故障的专家诊断系统.专家诊断系统与机械手控制系统通过信号联络线同步运行,能够实时、在线地检测和诊断步进电机的驱动电路.专家诊断系统以单片机8031为核心,执行汇编语言程序,采用产生式规则建立知识库,用广度优先搜索法进行向后推理,运用并行推理方式提高搜索速度.样机运行结果表明,专家诊断系统达到了设计要求.     

一种集成型智能系统在故障诊断中的应用

随着制造系统设备和功能的日益复杂化，采用单一的故障诊断方法已经越来越不能 满足要求，本文试着把神经元网络和基于案例的推理的故障诊断方法结合起来形成一个集成的智能诊断系统，充分利用各自的优点，从而提高系统诊断的正确性和效率．     

化工过程集成化智能故障诊断系统工具的研究

本文针对复杂化工过程故障诊断问题，提出一个集成化智能诊断系统工具。该工具要用以元系统为核心、并行分层的开放式集成化智能软件结构，在知识表达上采用面向对象的知识表达方法，它具有集成化，智能化和自动化的特点。     

利用Matcom和Visual C++实现卡尔曼滤波的新方法

阐述了Visual C 实现卡尔曼滤波的优缺点,提出了利用Matcom和Visual C 混合编程实现卡尔曼滤波的新方法.利用Matcom提供的函数库,在Visual C 6.0环境下简单实现了卡尔曼滤波器.结果大大改善了应用程序的编写和开发,最终的仿真效果也较好地吻合了理论要求.     

基于参数估计的传感器故障诊断的改进方法

针对基于参数估计的非线性系统传感器故障诊断方法中存在的滤波稳定性差、估计精度低的缺点,提出了卡尔曼滤波与小波滤波相结合的方法.在将传感器故障参数都等效为偏差型故障参数的基础上,通过增大强跟踪滤波器算法中的量测噪声方差和系统噪声方差,使其大于实际噪声方差,以提高滤波器的稳定性和故障检测的快速性,同时引入小波滤波以提高对故障参数的估计精度.仿真实验表明,该方法较好地兼顾了滤波稳定性、估计精度及速度.     

参数估计法检测与诊断铁路运输车减振装置故障

本文利用参数估计法检测与诊断铁路运输车减振装置故障,并分别对6自由度和4自由度模型进行了仿真和模拟实验。     

基于非线性Kalman滤波器的长序列图像运动估计

本文讨论一种基于运动模型的、从长序列含噪立体图像中估计目标运动参数的Ｋａｌｍａｎ滤波方法。为减轻滤波器的发散性，文中建立产生状态初始值的线性算法。最后给出计算机模拟的结果。     

诊断多智能体重构过程的系统描

在引入可重构故障诊断系统及诊断智能体单元组概念的基础上，提出了可重构故障诊断系统的体系结构和应用系统模型，探讨了被诊断问题的特征以及被诊断问题之间的相似性，构建了基于决策理论的多智能体诊断系统的评价方法．在分析诊断智能体重构过程的基础上，研究了可重构故障诊断系统的重构类型、重构层次和重构步骤．借鉴生物免疫中的调节理论，提出了一种重建故障诊断智能体的算法．最后分别就智能体单元组（AFDS）的物理重构和逻辑重构两种形式进行了举例说明．