动态流量软测量建模方法研究

为了解决工业中动态流量测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量.考虑BP算法建立软测量模型时收敛速度慢,易陷"局部极小"等不足,提出一种经遗传算法优化的BP网络进行软测量建模,用遗传算法先确定BP网络的网络结构和参数,将训练一定次数后得到的连接权值作为遗传计算的初始值,再用遗传算法确定BP网络的最优连接权值,最后把用BP算法训练得到的网络用于建模.文中对在燕山大学液压实验室采集的数据进行仿真,实验结果表明这种改进的建模方法在模型的训练速度和精度上有了较大的改善.     

流程工业软测量软件集成数据整合平台的开发

针对流程工业生产过程中多种异构数据库之间存在不能有效共享和不一致性的缺陷,利用通用的接口技术将多种异构数据库的数据进行了整合．同时将软测量软件嵌入数据整合系统,可以借助经过整合的历史生产数据,对难以直接测量的化验分析数据进行在线实时的软测量,测量结果同步存储于数据库中,形成了一个功能较为完善的数据整合平台．研究成果已成功应用于某大型石化企业,平台的可靠性、稳定性和软测量结果的准确性达到了工业应用的要求,表明了这项研究的价值和应用前景．     

基于卡尔曼滤波的多传感器测量数据融合

为解决最小二乘数据融合方法不能显式考虑测量的不确定性等问题,提出基于Kalman滤波的多传感器测量数据融合方法,此方法不仅显式考虑各测量设备的不确定性,而且还能实现单点和批量融合数据,有助于用户根据测量数据的多少选择有效的融合方法;且能有效地过滤基于Mahalanobis统计距离的异常噪声点.实例证明,此方法能获得高质量的融合曲面.     

一种分布式软决策数据融合系统的性能分析

在分布式决策融合系统中,各传感器仅向融合中心传送一位判决信息。由于该判决信息不能充分反映传感器的观测信息,故信息损失较大。本文提出了一种分布式软决策融合方法,对多个传感器的判决信息及其可信度进行融合,并形成最终的判决。将该方法用于航空探潜系统中多部声呐的信息融合,收到了良好的效果。     

基于数据融合的测量不确定度评定研究

为了提高新一代GPS标准体系中测量不确定度的评定精度,将数据融合算法引用到测量不确定度评定中.在最小二乘法基础上,根据线性加权融合原理,求得融合结果.实例验证,该方法简单易行,在同等实验条件下提高了精度,符合新一代GPS标准的要求.     

风管流量测量实验的设计

管道风量测量实验是深化《建筑环境测试技术》课程理论知识教学和培养学生实际动手能力的重要实验项目。文章从展示基本原理和掌握基本测量方法的角度说明了风量测量实验台的设计思路,提出使用弯管流量计、动压平均管、喷嘴、进口流量管、毕托管和风速仪进行风量测试实验的方案,并对实验原理进行了深入地剖析。在实验台的操控方式、结构设计、材料选择和仪器选用上提出了自己的见解。     

数据融合算法研究及DSP实现

介绍了2种数据融合算法,给出了算法的理论模型、实现算法的硬件组成框图、算法的软件流程以及试验效果图.实践证明,算法在项目中取得了预期的效果.     

重整加氢汽油干点软测量应用研究

针对某炼油厂重整加氢装置汽油干点无法实时在线监测的问题,建立了基于BP神经网络的软测量模型对汽油干点进行实时预测,提出一种根据变异系数对输入数据进行加权归一化预处理技术,经仿真表明使用这一方法后网络性能有所提高.     

基于单摄像机视觉测量系统的网络化数据融合

针对单摄像机视觉测量系统无法对被测物体的部件间相互遮挡部位进行测量的问题,提出一种基于单摄像机视觉坐标测量网络化技术。通过单摄像机视觉测量系统分别在每个网络控制点位置对光学特征点进行测量,再将测量的坐标归一化到同一世界坐标系下,进而得到全局数据,实现整体测量。最后应用加权数据融合算法,依据特征向量的稳定理论分配融合权重,将全局归一化的空间坐标进行融合,得到融合估计的最终表达式。应用三坐标测量机进行仿真对比实验,实验结果表明,应用四元数法及欧拉角法归一化的空间坐标,经过本文算法融合后,最大绝对误差为0.035mm,比点集矩中心融合算法精度高、稳定性好。同时,在测量系统的网络归一化应用中四元数法优于欧拉角法。     

基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法

为了解决现有时空相关修复法挖掘交通流特性不充分的问题,提出基于时空融合图卷积网络的缺失数据修复方法. 该方法在分析交通流时空特性的基础上,采用2类函数分别计算交通流数据的时间自相关系数和空间关联度系数. 将交通检测器的部署位置作为节点构成几何拓扑图,通过线性融合规则构建时空融合矩阵,替代图卷积输入层的邻接矩阵,捕获交通流细粒化的时空关系. 利用轻量级一维卷积层学习多通道时序向量的时间特征,加快模型的收敛速度. 利用图卷积层学习交通流数据的空间特征,构建时空融合图卷积网络修复模型. 实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法在多检测器场景中的修复精度和模型收敛速度均有所提升,可以有效地修复交通流缺失数据.     

基于小波变换的气液两相流系统软测量

为解决多相流系统的参数检测和流型识别问题,以气液两相流系统为研究对象,在小波分析技术的基础上,建立了一个气液两相流系统的参数检测软测量模型,并对此模型进行了分析和模拟实现．结果表明,此模型可以通过4尺度小波变换图清楚地看到段塞流及波状流的形成及结束过程,并生成波流的去噪光滑波形图及辨识细节波形图,从而达到有效识别波流流型的目的．     

基于压缩感知的自适应数据融合算法

为了降低数据融合本身的能量开销和数据传输能耗,将压缩感知理论应用到无线传感器网络的数据融合中,提出了一种自适应的数据融合算法,在路由过程中收集、融合无线传感器网络中相关节点的感知数据,使传输能耗和融合能量开销接近最小.     

基于数据融合的拱泥机器人定位方法

救捞技术在海洋运输和海洋开发中具有极高的经济效益和社会效益。针对在沉船打捞中攻打千斤洞作业的关键技术——拱泥机器人定位进行了研究。通过对移动机器人定位方法的比较，结合拱泥机器人的结构与运动学分析，设计了拱泥机器人的定位系统，确定机器人的定位算法。利用卡尔曼滤波对机器人冗余的位置信息进行数据融合，对数据融合算法进行仿真，结果表明该方法能有效地提高定位精度，同时提高了定位系统的可靠性。     

Obstacle detection of mobile robot based on data fusion

To study the problem of obstacle detection based on multi-sensors data fusion,the multi-target tracking theory and techniques are introduced into obstacle detection systems,and the exact position of obstacle can be determined.Data fusion problems are discussed directly based on achievable data from some sensors without considering the specific structure of each individual sensor.With respect to normal linear systems and nonlinear systems,the corresponding algorithms are proposed.The validity of the method is confirmed by simulation results.     

图像边缘检测的融合方案初探

从信息融合的角度出发,提出了一种基于信息融合的图像边缘检则方案。该方案在分析各种简单梯度算子的互补特性的基础上,将它们有机地融合起来,在计算量不显著增加的前提下,提高了边缘检测的质量。实验结果令人满意。     

基于多传感器信息融合的大坝监测数据分析

大坝中的传感器(测点)在信息上存在相互印证关系.首先通过对具有相似变化规律的多个测点的监测数据进行标准化处理,将不同测点在同一时间的一次观测近似看作同一测点在相同观测条件下的重复观测.然后,运用常规统计理论,在大坝安全监控专家系统中实现异常值检测以及异常趋势识别.从而,及时发现大坝潜在的问题,为大坝安全监控提供可靠依据.     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

基于数据融合技术的多目标跟踪算法研究

针对多目标跟踪问题,提出了一种基于数据融合技术实现多目标定位、确定航迹的算法．经仿真实验,使用该算法可获得较为满意的效果．