车辆质心侧向速度实时估计方法

介绍一种用于车辆稳定性控制系统的车辆质心侧向速度实时估计方法一综合估计法,该算法充分利用侧向速度直接积分估计法和模型估计法的优点.在给出综合估计法模型的基础上,对估计方法连续状态方程离散化,并给出闭环状态观测器反馈阵以及离散模型系数矩阵的计算方法.试验结果表明:综合估计法能充分汲取直接积分法的非线性不敏感和模型估计法无累积误差的优势.综合估计法可成功避免直接积分法和模型估计法的不足,具有较好的估计性能.     

应用自解卷积和增量Wiener 波实现迭代盲图像复原

提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD).将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛.为进一步控制算法收敛速度,引入内迭代加速方法,有效减少了算法的外部迭代次数.实验结果表明,复原后图像细...     

基于模型匹配的远距离超声延时估计方法

针对塔机安全预警系统中远距离障碍物检测的需要,以超声回波延时估计为研究目的,建立了超声回波物理模型,揭示了超声回波的时域特征,提出了一种基于模型匹配的远距离超声延时估计方法.该方法是在传统阈值法的基础上,根据超声回波上升沿特征识别超声回波信号,并据此估计超声回波的起始位置.实验结果表明,模型匹配法的精度优于阈值法和相关延时估计法,可以有效地实现远距离障碍物的检测.     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计

针对在复杂应力条件下扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池SOC的估计精度不高问题,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计方法。通过运用Sage-Husa自适应算法来对系统噪声与观测噪声进行修正。最后设计了DST工况实验进行验证,实验结果表明,相比Ah法与扩展卡尔曼滤波估计法,改进扩展卡尔曼滤波估计法具有更高的精度与收敛性,最大估计误差不超过0.7%,是一种行之有效的方法。     

基于威布尔分布的圆柱螺旋压缩弹簧疲劳寿命分析

为了研究弹簧疲劳数据的处理方法,设计了高服役应力的圆柱螺旋压缩弹簧并进行疲劳试验。提出了弹簧疲劳数据处理的新流程,在传统威布尔可靠性分析和基于支持向量机的图估计法的基础上,采用C#和Matlab混合编程的方法开发了带有可视化界面的威布尔分布参数确定程序。利用所开发的软件程序对不同样本容量的弹簧疲劳数据进行威布尔可靠性分析,对比分析了基于支持向量机的图估计法与传统的威布尔分布参数求解方法。结果表明,无论在大样本还是小样本情况下基于支持向量机的图估计法拟合精度较好。因此基于支持向量机的图估计方法可以作为圆柱螺旋压缩弹簧疲劳寿命威布尔可靠性分析的一种方法,同时验证了所开发程序的有效性和准确性。     

面向声定位的低功耗音频信号采集系统的设计与实现

针对声定位的研究和应用领域,设计了一种低功耗音频信号采集系统.系统硬件电路以CPLD-EPM1270芯片为核心,对目标方位的估计基于四元十字阵列的时延估计法.最大采样频率可以达到216 kHz,休眠状态时的能量消耗小于20μW.测试表明:可以应用于声定位的应用场合.     

产品无失效数据的综合处理

提出了产品无失效数据的一种处理方法——综合新Bayes估计法,给出了产品在无失效数据情形失效率的新Bayes估计的定义,并给出了失效率的新Bayes估计。在引进失效信息后,给出了失效率的新Bayes估计,并给出了失效率、可靠度的综合新Bayes估计。最后,结合某型发动机的无失效数据进行了计算和分析,结果表明提出的方法简单、有效,便于工程技术人员在工程中应用。     

基于参数自适应时频分布的瞬时频率估计

为了跟踪信号在不同时刻的频率变化情况，需要估计其瞬时频率。本文分析了瞬时频率与非平稳信号的时频分布之间的关系，提出了一种采用自适应信号子空间分解的参数自适应时频分布（PAD），以及基于PAD峰值检测的瞬时频率估计方法。数值仿真和对实测信号的瞬时频率估计实验结果表明，该方法对于调频类信号的估计性能优于其他常用的瞬时频率估计法，且抗噪声干扰能力强，为时变频率非平稳信号的瞬时频率估计提供了新的手段。     

尖锐特征曲面散乱点云法向估计

针对现有算法对尖锐特征曲面点云法矢估计不准确,点云处理时容易丢失曲面细节特征等问题,提出一种尖锐特征曲面散乱点云法向估计法。该方法用主成分分析法粗估计点云法向;然后,根据各邻域点的空间欧氏距离和法向距离对各邻域法向加权,用加权邻域法向之和来更新当前点的法向;最后,测试估计法向与标准法向的误差,评价估计法矢的准确性,并且将估计的法向应用到点云数据处理中来比较特征保留效果。实验结果表明:本文方法能够准确地估计尖锐特征曲面的法向,最小误差接近0。另外,该方法对噪声有较好的鲁棒性,点云处理时能保留曲面的尖锐特征。相比于其他特征曲面法向估计法,所提出的方法估计的法向误差更小、速度更快、耗时更少。     

基于曲面拟合与广义总变分的卫星图像盲复原

鉴于卫星成像过程中大气与相机系统的模糊效应,提出了一种肓图像复原算法,该算法包括调制传递函数(MTF)估计步与图像复原步.在MTF估计阶段,通过分析卫星成像链路中的每一降质过程,给出了总的MTF的参数模型并用以拟合降质图像的归一化对数振幅谱曲面.在图像复原阶段,给出了一种基于最大后验概率(MAP)估计的边缘保存图像复原算法,该算法假定原始图像边缘的先验分布满足广义高斯分布(GGD)模型并且其形状参数与尺度参数由矩估计法自适应确定.最后算法被证明为一种广义的总变分(Tv)正则化复原方法且由梯度投影法进行优化求解.在数值实验中,通过比较SPOT-5卫星图像与中巴地球资源卫星-02B星(CBERS-02B)高分辨率相机(HR)卫星图像的复原结果,算法在边缘保存与噪声抑制方面都要优于TonyClam等人提出的基于TV正则化的迭代非参数盲复原与L.Bar等人提出的基于Mumford-Shah正则化的迭代参数盲复原.