基于旋转矩阵KF的低成本MEMS姿态解算

针对低成本MEMS器件组合的姿态检测系统在运动加速度干扰下姿态估计精度较差等问题,提出了一种基于旋转矩阵卡尔曼滤波器(KF)的姿态解算方法.为了克服四元数法观测方程为非线性的缺点,该方法以旋转矩阵部分元素建立状态方程,并对量测加速度采用状态反馈估计的运动加速度进行补偿,减小了外部加速度的干扰,然后通过构造水平观测向量降低了计算复杂度,并给出了量测噪声协方差的推导.最后设计了卡尔曼滤波器对量测信息实现融合.动静态测试表明,该方法消除了累计误差,与无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,提高了在运动加速度干扰下的姿态估计精度.     

姿态测量系统稳定性优化算法研究

设计了一种基于模糊规则调整的串级线性卡尔曼(LKF)姿态解算方法,用旋转矩阵部分元素建立状态方程首先以机动加速度补偿的加速度为观测量,并采用模糊规则调整不同运动状态下的协方差阵,减小加速度的干扰,得到水平姿态角;然后采用磁强信息和姿态信息获取间接观测量,得到偏航角。动静态测试表明,该方法消除了累计误差和磁干扰对水平倾角的耦合干扰,与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,提高了在运动加速度干扰和磁场干扰下的姿态估计精度,并且降低了计算量。     

无传感器PMSM中基于IGSO优化EKF的速度估计方法

为了提高无传感器永磁同步电机(PMSM)控制系统中速度控制性能,提出一种基于改进群搜索优化(IGSO)算法的扩展卡尔曼滤波(EKF)速度估计方案。首先,分析了PMSM磁场定向控制(FOC)系统模型;然后,将电机的d-q轴电压、电流和转子速度作为状态变量,构建EKF中的状态方程来估计转速和负载。同时,为了提高EKF的估计性能,以估计值与实际值的平方误差积分(ISE)作为适应度函数,通过IGSO算法来优化EKF中的噪声协方差矩阵Q和R,以此获得最优参数。仿真结果表明,提出的控制系统能够精确估计出电机转速并进行有效控制。     

扩展卡尔曼滤波结合前馈补偿永磁同步电机位置估计

转速和转子位置的精确估计对建立永磁同步电机(permanent magnet synchronous moter,PMSM)转速、电流双闭环矢量控制系统非常重要.本文主要研究扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)估计转速、转子位置问题.与传统EKF估计转子位置方法不同的是,本文采用遗传算法(GA)优化EKF的协方差矩阵,并给出P,Q,R矩阵选取过程.另外将负载转矩观测器观测的负载转矩同速度调节器的输出一起作为电流调节器的控制变量.仿真及实验结果表明:文中提出的新方法有效缩短系统协方差参数选取时间,提高转速的辨识精度和抗负载扰动能力.     

基于UKF的两轮自平衡机器人姿态最优估计研究

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)设计困难并且容易发散的问题,提出基于采样卡尔曼滤波(UKF)的方法解决滤波器设计及收敛问题,并补偿低成本的惯性传感器陀螺仪和加速度计的误差,从而得到机器人姿态的最优估计．将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明UKF参数设计简单,姿态估计误差小于EKF,方差估计优于EKF,估计精度、计算量基本与EKF相当．因此,UKF能够满足两轮自平衡机器人快速机动过程中的实时姿态估计要求．     

基于GPS伪距的火箭弹扰动源最优估计方法

针对某型火箭弹纵向运动过程,根据小扰动运动理论,采用“系数冻结法”推导出了火箭弹纵向扰动运动的解析方程.根据风洞吹风实验数据,采用拟合的方法给出弹体纵向运动气动参数模型,建立了以气动系数误差扰动源和GPS误差源为状态量的系统状态方程,利用GPS伪距观测量构建了系统量测方程,应用扩展卡尔曼滤波方法对火箭弹被动段纵向平面的气动参数误差干扰源进行最优估计和仿真.仿真结果表明,改进方法加快了扰动源误差的收敛速度,并提高了估计精度.     

基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模(SLAM)中的缺点,即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题,提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型,利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差,运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子,从而准确估计系统状态噪声模型协方差,实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明,该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。     

基于Sigma点Kalman滤波的车载导航系统状态估计

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车载组合导航系统状态估计问题中的缺陷,本文介绍了一种新的方法——Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)用于车载组合导航系统的非线性状态估计。其思想是基于非线性函数的加权统计线形化,SPKF滤波算法能够给出随机变量非线性变换以后更精确的均值和协方差的估计,从而带来更高的精度。最后通过GPS/DR组合导航模型时间序列的状态估计仿真实例说明:同EKF相比,SPKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,是一种良好的非线形滤波方法。     

UKF在INS/GPS直接法卡尔曼滤波中的应用

提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导航参数作为量测,采用UKF方法对系统导航参数直接进行估计.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了直接法卡尔曼滤波中系统状态方程的非线性问题,并使INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度.     

基于Mahony与误差状态卡尔曼滤波融合的姿态解算方法

针对惯性测量单元(IMU)精度较低的问题以及传统姿态解算算法误差较大的缺点,提出了一种基于IMU的融合Mahony滤波与误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的姿态解算方法。为降低因非重力加速度及磁干扰所带来的误差,根据加速度计和磁力计的置信度设计两个不同的自适应PI控制器改进Mahony算法,IMU测量数据经其解算,作为ESKF的量测值。ESKF将真实状态定义为名义状态与误差状态的组合,间接完成对系统状态的估计。因误差量为小量,所以误差状态线性化时的误差更小,雅克比矩阵的计算更简单。经实验验证,相较于传统姿态解算算法,融合算法能有效减少高频噪声、数据漂移带来的误差,提高姿态解算精度。     

基于LE与ICROA-RVM的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)和改进化学反应优化算法(ICROA)优化的相关向量机(RVM)进行模式分类与辨识,实现瓦斯传感器故障诊断。首先采用流形学习方法 LE对高维原始数据空间进行非线性降维特征提取,提取故障特征,该方法极大地保留了原始数据中的整体几何信息;然后将故障特征作为RVM模型训练输入,利用ICROA算法对RVM模型的核参数进行全局寻优,将训练好的ICROA-RVM模型对测试样本进行故障诊断。实验结果表明:该诊断方法具有训练速度快,故障辨识精度高的特点,故障诊断正确率在96%以上,能够有效地提高瓦斯传感器故障诊断的速度和准确性。     

煤矿井下探测搜救机器人地形感知系统及路径规划方法研究

针对常规机器人导航系统采用单一类型地形识别传感器,观察维度单一等问题,对煤矿井下探测搜救机器人地形感知系统进行研究,使用远近感知系统数据融合,提高机器人避障能力。由激光扫描仪采集的二维点云数据建立远距离地形信息,由Kinect相机采集的地形深度信息建立近距离地形信息。基于PCL模型,应用像素遍方法,实现观测信息的采集与云图像的构建。使用2.5维栅格地图构建方法得到近距离环境地形信息。使用Dijkstra算法进行了路径规划研究,建立了融合路径长度和地面危险度等级的目标函数。通过仿真研究验证了本文提出的最优路径减小机器人行走过程的俯仰角、侧倾角的波动幅度。     

高等农业教育在加速辽宁农村经济发展中的作用与使命

随着辽宁农业科学技术的快速发展,以及在新的阶段农业、农村经济所面临的机遇和挑战,辽宁正在实施一场新的农业科技革命.高等农业教育在新的农业科技革命中起着强大的技术支撑作用,因此,它必将在辽宁农村经济再次振兴中发挥重要作用.     

辽宁江河治理与防洪减灾的现状及对策

辽宁省属于经济较发达省份,洪涝灾害给辽宁省造成极大的经济损失,因此整治江河与防洪减灾十分重要。就辽宁省防洪减灾现状,结合经济发展计划,提出今后辽宁省的防洪减灾的基本思路和措施,以实现辽宁省经济的高速稳定发展     

辽宁省粮食生产区域发展模式的研究

本文回顾了辽宁粮食生产状况及发展历程，阐述了稳定提高粮食供给水平的重要性。提出了辽宁粮食区域发展模式的概念和实施辽宁粮食区域发展模式必要性，运用模糊聚类分析方法，对辽宁省４４个县（市）６种主要粮食作物进行了模糊聚类分析，归纳出５种不同的粮食生产发展模式，并提出了实施辽宁粮食区域发展模式的几项措施。     

辽粳9号高产机理分析及栽培技术要点

辽粳9号是辽宁省农业科学院稻作研究所选育的水稻新品种,于2003年通过辽宁省品种审定委员会审定。该品种具有高产、优质、抗病、综合性状好、适应性广等特点熏深受广大农民朋友的欢迎熏2004年种植面积迅速扩大熏已跃升为辽宁省的主栽品种熏本研究通过对辽粳9号品种的高产性状分析熏提出了其高产栽培技术要点。     

辽宁省水稻品质现状的初步分析

采用聚类分析和因子分析等方法,对辽宁省近年来生产上应用面积较大的20个水稻新品种品质进行分析。结果表明,目前在辽宁省主栽品种中,品质性状能够达到国家一级优质米标准的品种占总数的20%,达到国家二级优质米的品种占总数的30%,达到国家三级优质米的品种占总数的25%,未能达到国家优质米标准的占25%。在参试水稻品种米质性状中,垩白性状变化最大,是目前在水稻生产上米质不能达标的主要因素,其次是长宽比、胶稠度、直链淀粉含量、糊化温度,而最为稳定的是糙米率和精米率。因子分析的结果表明,糙米率、精米率、整精米率、垩白度和垩白率为影响目前辽宁省粳稻品种品质的主要因子。     

1949年以来辽宁省水稻发展形势的分析

1949年以来，辽宁省水稻生产取得了突破性进展，总的趋势是面积显增加，单产成倍增长，总产量不断提高，农田水利工程建设，塑料薄膜及新农药的使用。肥料用量的增加等是水稻增产的基础，杂交粳稻辽优1号和株型理想的直立穗品种辽粳5号等的培育成功，是水稻产量提高的关键，旱育苗，稀播稀插，节水灌溉，平衡施肥，化学除草，综合防治病虫害等栽培措施的应用，是水稻增产的保证，同时，在籼粳稻杂交，水稻杂种优质利用，理想株型育种，高产优质育种和旱育苗，稀植栽培，节水灌溉，配方施肥，模式化栽培技术等理论研究方面也取得许多重要成果。     

辽宁省植烟区烟草主要害虫的天敌研究

根据1992～1995年的调查,本文记述了辽宁省烟田植食性昆虫107种,螨类和蛞蝓各1种,它们隶属8目37科。其中1种为中国新记录;16种为辽宁省新记录。基本明确了辽宁省3大主要植烟区的主要害虫、害虫的为害特性及其区系分布。     

高清视频会议系统在辽宁气象服务中的应用

基于辽宁气象宽带广域网络,建立辽宁省气象部门高清视频会议系统.该系统遵循先进性、标准化、安全可靠、灵活扩展、易操作的原则,以省级控制中心为节点,具备高清视频会议收听收看、转发及录制的功能,在辽宁气象服务体系中得到广泛应用.本文对辽宁气象高清视频会议系统架构、系统组成以及实现该系统视音频功能的关键技术进行了分析,同时结合业务发展需要,新建移动终端视频会议接入系统,最后以我省高清视频会议系统的音频故障为例,创建音频故障树,运用故障树分析法对该系统音频的稳定性进行了定量和定性分析.