基于广义互相关时延估计算法的声发射定位技术

利用互相关分析算法估计出声发射信号到达不同传感器时由于传输距离不同而引起的时间差,是实现声发射源定位的关键技术。在理论分析互相关时差定位算法的基础上,提出了一种基于加权函数的广义互相关声发射定位方法。分析比较了GCC,PHAT,Roth,SCOT四种不同加权函数用于声发射信号时差估计的效果,选定信号波动少、噪声抑制能力高的PHAT加权函数进行声发射源定位实验。在800mm×800mm×5mm的大理石板上,采用断铅作为声发射信号激励源进行定位实验研究,选取6个测点,每个测点测试10组。结果表明,60组测试数据中55组数据相对于测点的定位绝对误差均小于37 mm,相对误差（相对于两传感器间的距离750 mm）小于5%（约占90%）。单测点十次平均后绝对误差均小于20 mm,相对误差小于3%。     

基于时差法的复杂转子系统声发射源定位算法

在复杂转子系统的碰摩声发射源定位中,常规的广义互相关时延估计算法难以得到准确的时延值,进而无法进行准确定位。针对这一问题,引入基于平滑相干变换(Smoothed Coherence Transform, SCOT)的双加权二次互相关时延估计算法,计算声发射源信号的到达时间差;再利用Hilbere差值法对相关峰值进行锐化,减小在碰摩过程中噪声的干扰,以获得较为精确的时延估计结果;最后使用得到的时延值进行声发射源定位。实验结果表明,与常规的广义互相关算法相比,该算法对复杂转子系统碰摩声发射源定位具有较高的定位精度。     

基于角度信息的递推最小二乘无源定位算法

针对机载单站无源定位的定位精度和实时性等问题,提出了一种基于角度信息的递推最小二乘(RLS)无源定位算法;首先建立了机载单站三维无源定位模型,求出最小二乘(LS)解;然后依据机载单站无源定位的实时性要求将最小二乘估计转化为递推最小二乘估计的形式;最后通过不同的仿真实验研究了影响定位精度和收敛速度的因素;仿真结果表明:RLS算法与LS算法在定位精度和收敛速度方面性能相似,但RLS算法运算复杂度低,所需存储空间小,能够实时的对目标进行定位,满足机载单站无源定位的需求。     

Coif5小波在煤岩声发射源定位中的应用研究

分析即将失稳的煤岩的声发射信号,可以确定煤岩体的状态。鉴于小波较好滤波特性,而传统时延估计对声发射源定位精度受噪声影响较大。为了准确地定位声发射源,提出了Coif5小波分析和TDE相结合的方法,既解决了传统时延相关估计方法易受噪声的影响,又解决了定位精度低的问题。在实验室建立监测系统,并对煤岩体样品进行单轴压缩的实验。实验结果表明,通过基于Coif5小波的TDE算法在能实现声发射源定位的同时,也大大减小了声发射源定位的误差。将其应用到即将失稳的煤岩体的预测预报中去,将为煤矿的安全生产保驾护航。     

无线传感器网络中基于MDS的迭代定位算法优化

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.介绍了定位算法的分类,论述了一种基于多维标度的迭代定位算法.该迭代定位算法的初始值一般为随机值,该算法定位精度较高,具有一定的优越性,但存在着迭代次数多,计算量大的问题,很难在硬件资源有限的无线传感器网络节点中实现.针对这一问题,对算法进行了改进,将参考节点的质心坐标设置为迭代初始值.仿真结果表明:改进后的MDS迭代定位算法,迭代次数大大减少,定位精度显著提高.改进算法可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中.     

基于虚拟仪器的多通道声发射检测系统设计与开发

针对目前商用声发射检测系统的不足,基于虚拟仪器技术设计并开发了一套多通道声发射检测系统。该系统采用通用高速同步数据采集卡实现对四通道声发射信号的采集,单通道采集频率可调且可达125MHz,采样长度可调。以LabVIEW为平台开发配套的软件,实现对数据采集过程的控制、采集数据的预处理、波形显示和数据保存等功能。利用该系统开展了一维直线和二维平面断铅实验,通过对实验数据进行处理实现了对断铅位置的定位,并从多角度分析了定位误差的来源,依据行业标准对系统的性能实施了定性与定量评价。断铅实验结果表明声发射源定位误差低于传感器阵列中最大传感器间距的5%,验证了所开发系统的可用性,其硬件条件、软件功能以及定位精确度满足行业标准。所提出的声发射检测系统设计方案、实验方法以及数据处理方法将为工业现场声发射检测系统的研发提供有益的借鉴。     

基于阈值筛选的室内定位优化算法

针对室内超宽带（Ultra-Wide Band, UWB）的定位技术在复杂遮挡的环境下定位效果不好、定位不精确的缺陷,本文提出一种在Chan算法的基础上对粒子群算法进行优化的混合算法定位方法。首先利用Chan算法求出定位标签初始估计位置坐标,并在非视距（NLOS）环境下通过设置阈值θ以对Chan算法计算出的位置坐标进行筛选;将已知的基站接收到的距离差与用Chan算法求出的标签位置信息求出的不同基站间的距离差做差值和,若差值和小于该阈值则直接输出位置坐标,反之则将位置坐标作为粒子群算法的初始值,通过迭代优化不断追踪个体极值和局部极值,更新个体的位置和速度,寻找到全局最优解再进行输出。仿真结果与实际场地实验结果表明,与单一算法相比,本文提出的混合定位算法在非视距环境下的定位精度可提高27%~31%;收敛速度快,算法复杂度低,满足室内定位的要求。     

高斯-牛顿法在基于能量的目标定位中的运用

将基于能量的最大似然法的目标定位问题转化为求解非线性最小二乘问题,并引入高斯-牛顿法来求解目标函数最小值,通过分析目标函数的特点,提出了能量法定位中高斯牛顿迭代的初始值和步长的选取原则,防止了迭代算法进入局部最小。这种算法在保证搜索法的定位精度的前提下,提高了定位速度,实现了精度与速度的结合。     

改进的无线传感器网络节点定位算法

为了减小无线传感器网络(WSN)节点定位中非视距传播误差产生的影响,提高节点定位精度,提出一种基于残差加权的牛顿迭代定位算法。先利用残差加权算法定位,得到未知节点的初步位置,再将该节点位置作为牛顿迭代定位算法的初始值进行迭代计算,最终得到更为精确的节点位置。仿真实验结果表明,该算法能有效地抑制非视距传播误差的影响,提高传感器网络节点定位的精度,且性能稳定。     

基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位

结合遗传算法的群体搜索性和拟牛顿迭代法的局部细致搜索性,提出一种基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位方法。该方法利用遗传算法进行全局迭代,当收敛结果达到满意值后将其作为拟牛顿迭代的初始值继续迭代,直至得到精确解,由此克服遗传算法后期搜索效率低以及拟牛顿法对初始值敏感的缺陷。仿真结果表明,在参数设置合理的前提下,相比遗传算法和拟牛顿法,该混合算法性能稳定,具有较快的定位速度和较高的定位精度。     

Research on the location of acoustic emission source of rock breaking point by using phase difference method and Geiger algorithm

Geiger iterative algorithm is very strict to the initial value. If the initial value is not selected suitably, it is difficult to enter the convergence range, thus increasing the number of iterations. The acoustic emission source location based on phase difference time delay estimation method reduces the error of acoustic emission location, but it has some shortcomings in accuracy. Based on the above problems, this paper presents a new algorithm for Geiger optimization based on source localization. Firstly, the initial value of Geiger is obtained by using the phase difference method. Then, the optimal solution is obtained by the iterative solution of Geiger algorithm and the least square method. The simulation results show that this method can effectively solve the problem of selecting the initial value of Geiger, so that it can quickly enter the convergence range, improving the convergence speed and positioning accuracy, comparing the positioning results of the United States PCI-2 type acoustic emission instrument, the average error reduced by about 5 mm.     

基于无线传感器网络的自适应声源定位算法

基于声源能量的无线传感器网络（ WSNs）最大似然定位算法抗噪声干扰能力强,定位精度高,同时适用于多个目标定位,但是计算量大,不适用于实时定位。针对现有算法的缺点,提出了一种基于自适应迭代的最大似然定位算法。该算法将代价函数作为目标函数,在给定的梯度误差范围内自适应地搜索目标位置。为了提高算法的收敛速度和定位精度,提出了基于Sigmoid函数的变步长的搜索算法。仿真实验结果表明：与最大似然定位算法相比,自适应迭代算法运算量小,定位精度高,能满足对目标定位精度和速度要求较高的场合,具有一定的实际应用意义。     

基于改进多输出支持向量机的声发射源定位研究

为了提高根据声发射(AE)现象预报煤与瓦斯突出位置的精度,结合核主成分分析(KPCA),提出了一种改进的多输出最小二乘支持向量机(LSSVM)的目标定位方法.对于采集的声发射参数信号,采用核主成分分析提取重要定位特征;采用多输出最小二乘支持向量机建立定位模型,采用文化基因算法对多输出最小二乘支持向量机参数进行优化.试验测试定位性能,结果表明:算法提高了试验平台声发射定位的精度且定位时间少于其他定位算法,具有很高的实际应用价值.     

基于PSO的SVM的煤岩声发射源定位研究

为了准确的预测采空区煤矿煤岩破裂与失稳前岩石所释放出来的声发射信息的位置,并且根据山西焦煤的官地矿16403工作面获得的声发射事件的数据,因为该数据是一个非线性、高维的问题,提出了用PSO和SVM算法相结合的方法在煤矿煤岩声发射定位中的应用进行了研究。以往的方法只是单纯的收集煤岩或岩石声发射信息,以至于定位会出现失准、精度低和误差大的缺点。文章提出了“1+1=1”的定位方法,既收集同一位置的岩石和煤岩体的声发射信号,分析处理后,得到其位置。在煤岩失稳前两者都会发出强烈的信号。仿真结果表明：应用PSO和SVM理论结合的方法进行煤矿煤岩声发射定位的预测,在提高准确性和精确度的同时,也大大的提高了泛化的能力,该方法也大大减小定位失准的误差。     

针对头佩式麦克风阵列的声源定位算法研究

头佩式麦克风阵列在单兵便携反狙击声探测定位系统和机器人声定位系统中具有实际的应用价值。一般的声源定位方法是基于无遮挡的线性或非线性麦克风阵列。采用头佩式麦克风阵列,考虑到背向声源麦克风的低频声波由于头盔遮挡而发生的衍射作用,针对低频波段的声音信号进行定位算法的设计和研究。该算法利用低频声波的绕射路径计算时延,采用联合可控功率响应（SRP-PHAT）框架进行时延补偿搜索定位。实验表明,相比于普通的无遮挡定位算法,基于绕射路径的头佩式麦克风阵列定位方法通过综合利用背向声源的麦克风数据,明显地提高了定位的精度,这种精度的提升在选择1 kHz以内的信号频率窗口时达到最佳效果。     

距离误差加权与多通信半径的蝙蝠优化定位算法

传统DV-Hop定位算法存在明显的定位误差,改进的粒子群优化算法由于易陷入局部最优、局部收敛过慢等问题无法满足节点的定位精度要求.针对于此,通过设置跳数阈值优选锚节点以排除异常锚节点对定位精度的干扰;引入多通信半径广播方法修正最小跳数;采用距离误差和跳数归一化思想修正平均跳距;通过利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等三方面改进蝙蝠算法,并利用改进的蝙蝠算法定位未知节点.仿真结果表明,相比传统DV-Hop、BIDV-Hop、GAPSODV-Hop等3种算法,本文改进的定位算法有效降低了定位误差,提高了定位精度.     

基于帝国主义竞争算法的WSNs定位方案

遗传算法(GA)在无线传感器网络(WSNs)定位时存在收敛速度慢、精度低等弊端,针对以上问题,提出了一种利用帝国主义竞争算法(ICA)优化WSNs定位的方案。首先,使用了采样的方法来估计未知节点的初始位置;其次,依靠信标节点和相邻节点的相关信息建立了以最小化全局误差的三维空间的数学定位模型;最后,使用了最新的社会启发算法—ICA来进行定位优化。实验结果表明:与GA定位相比,ICA在WSNs定位上具有定位精度高、收敛迅速的优势。     

压缩感知下的自适应声源定位估计

声源定位是一个应用非常广泛的研究课题。针对阵列定位精度不高的问题,提出一种基于压缩感知的声源定位算法。通过构建冗余字典,该算法将网络中的多个未知源节点的位置作为一个系数向量,然后采用稀疏贝叶斯学习算法估计声源位置。为了增快算法的运行速度,提出一种有效的多分辨率字典构建方法,并迭代地减小定位空间,提高定位精度。实验结果显示,基于压缩感知的声源定位算法可以改善多源节点的定位能力,且有效地减少所需的传感器节点。此外,与基于子空间的算法比较显示,该算法的性能更优越。     

基于全质心-Taylor的UWB室内定位算法

针对室内环境下的非视距(NLOS)传播给定位精度造成较大误差的问题,通过对超宽带(UWB)定位模型进行分析,提出了一种基于全质心-Taylor的混合定位算法.采用对测距误差不敏感的全质心算法将锚点测距数据分组运算,获得目标节点的初始粗定位信息,采用质心修正算法对粗定位节点进行优化运算,从而确定Taylor级数展开初值,再进行迭代求解,进行第二次精细定位.实验结果表明:与Chan-Taylor算法、最小二乘估计(LSE)-Taylor算法相比,本文算法定位精度有明显提高.