卡尔曼滤波同时pH滴定法研究

将卡尔曼滤波(KF)递推算法,用于多组分同时pH滴定中,讨论了方法原理,pH通道的选择,同时对二、三、四元系统混合酸(碱)试样,进行了多次测定,获得满意结果.     

卡尔曼滤波同时pH配位滴定法研究

将卡尔曼滤波（KF）递推算法，用于多组分同时pH配位滴定中，同时测定了镍矿中镍，铜，钴含量，讨论了方法原理，指定pH值的选择，对8个矿样和模拟样，进行了多样测定，均获得满意结果。     

卡尔曼滤波同时pH配位滴定法研究

将卡尔曼滤波(KF)递推算法,用于多组分同时pH配位滴定中,同时测定了镍矿中镍,铜,钴含量,讨论了方法原理,指定pH值的选择,对8个矿样和模拟样,进行了多次测定,均获得满意结果.     

主成分分析同时单点pH滴定法研究

将主成分分析用于多组分同时单点pH滴定法中,讨论了方法原理,建立了主成分分析常数矩阵,对8个三组分极弱酸和12个四组分极弱碱混合样进行了测定,相对误差和相对标准偏差约0.2%,结果令人满意.     

主成分分析同时单点pH滴定法研究

将主成分分析用于多组分同时单点ｐＨ滴定法中,讨论了方法原理,建立了主成分分析常数矩阵,对８ 个三组分极弱酸和１２ 个四组分极弱碱混合样进行了测定,相对误差和相对标准偏差约０．２％ ,结果令人满意．     

极弱酸碱的pH滴定法研究

深入讨论了pH滴定法滴定极弱酸碱的原理、方法和应用,对10种不同极弱酸碱进行了广泛的测定,测定结果相对误差一般在0.2％左右,相对标准偏差在0.2％左右,达到化学分析要求。pH滴定法具有简便、价廉、快速和通用的优点,为直接滴定极弱酸碱和化学分析仪器化开辟了新的途径。     

校正矩阵同时单点pH滴定法研究

将校正矩阵计算法应用于单点ｐＨ滴定中，同时测定了极弱碱混合物各组分含量．讨论了方法原理，指定ｐＨ值的选择及常数矩阵的建立．对２０个四元及五元极弱碱混合样进行了测定，均获得满意结果．     

固定pH滴定法同时测定合成食用色素胭脂红和柠檬黄

报道一种同时测定混合食用色素中各色素含量的固定ｐＨ滴定法。该法的理论基础是滴定到达一定ｐＨ值,滴定剂消耗体积与各色素总含量成正比关系,Ｖｊ＝ｋｉｊｎｉ,只需测定滴定至多个ｐＨ值处滴定剂消耗体积,即可用该式计算各组分含量ｎｉ。没有必要确定化学计量点,也没有必要知道滴定剂浓度。应用于胭脂红和柠檬黄的同时测定,结果满意,回收率在（９９２～１０２５）％。还测定了胭脂红和柠檬黄的酸离解常数ｐＫａ,其值分别为１１２９和９４３。     

多元线性回归pH配位滴定法同时测定镍铅钴

将多元线性回归计算法应用于ｐＨ配位滴定法中，同时测定了其ＥＤＴＡ络合物稳定常数相近的金属离子浓度，讨论了方法原理、回归方程及最佳实验条件。对１０个合成样进行了测定，得到满意结果。     

校正矩阵同时单点R滴定法研究

将校正矩阵计算法用于单点R滴定法中,同时测定了镍矿中Ni,Cu,Co含量,讨论了方法原理,指定电位的选择,建立了常数矩阵,对10个措拟样和矿样进行了分析,均获得满意结果。     

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.     

混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法

提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题．该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结果用于非均匀校正．使用仿真的一维和二维数据验证算法性能,实验结果表明,所提算法扩展了传统卡尔曼滤波算法的使用范围,并且与扩展卡尔曼滤波算法相比,具有较高的稳定性和估计精度．     

卡尔曼滤波在CSTR系统中的应用

从现在的工艺条件及经济方面考虑,在连续搅拌反应釜(CSTR)系统中直接测量其组分的浓度是很困难的.本文基于卡尔曼滤波技术,通过实时测量反应釜的反应温度与冷却温度来在线估计其组分的浓度,取得了很好的效果.最后给出了在CSTR系统中应用的仿真结果.     

稳态分数阶Kalman滤波器

基于CARMA新息模型对线性离散分数阶状态空间系统提出一种稳态分数阶Kalman滤波器。分数阶描述比整数阶描述更精确,所提出的滤波器相比已有的整数阶系统的相关研究结果更具普遍性和实用性。仿真实例表明了该滤波器的有效性。     

使用遗传算法的自适应Kalman滤波器

基于Magill的Kalman滤波器池结构,设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器,给出了离线和在线两种实现方案。离线方案以辨识滤波参数为主要目的,进而可以对状态进行较准确的事后估计;在线方案以实时地对状态进行估计为目的。对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法,该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强。仿真结果验证了所提出的自适应Kalman滤波器的有效性。