强跟踪滤波器在被动跟踪中的应用

在目标被动式跟踪中广泛应用的伪量测变换估计器(PLE)具有良好的误差收敛性.然而由于等价噪声和状态的相关性,该估计器的估计是有偏的.提出的强跟踪滤波器(STF)通过强制白化残差具有自适应地校正估计偏差和迅速跟踪状态变化的能力.STF已经在非线性系统时滞估计、故障诊断与容错控制方面取得了很好的效果.结合PLE和STF,提出了一种自适应伪量测变换估计器(APLE).APLE减小了状态的估计偏差,同时对目标的初始值具有极强的鲁棒性.计算机仿真验证了APLE算法的有效性.     

强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁.     

基于强跟踪多模型估计器的作动器故障诊断

在多操纵舵面飞机的自修复飞控系统中,快速准确地获得作动器的故障信息至关重要。该文将多模型思想与强跟踪滤波器相结合,在多模型自适应估计方法的基础上,提出了一种基于强跟踪多模型自适应估计器的作动器故障诊断方法。该方法改进了多模型自适应估计方法的不足之处,具有较好的鲁棒性和较强的自适应能力。它适用于非线性系统,能在线快速地检测出故障,并能较准确地估计出故障的大小。通过对各种作动器故障的仿真,验证了该算法的有效性。     

基于强跟踪滤波器的火电机组故障实时诊断

目的解决火力发电机组的安全运行问题。方法将发电机组的部件故障、传感器故障和执行器故障定义为待辨识的参数,然后利用强跟踪滤波器对机组的状态和参数进行联合估计,最后利用修正的Bayes算法做出故障判决。结果仿真实验表明,该方法不仅能准确快速地识别故障,而且在故障发生时能够保持比较高的状态与参数估计精度。结论火电机组故障实时诊断的强跟踪滤波器方法是切实可行的。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

粒子滤波器与Mean Shift算法在人脸跟踪中的应用

目的针对背景复杂的彩色视频图像序列,提出了一种梯度和颜色直方图相结合的双线索人脸跟踪算法。方法首先利用颜色确定肤色区域,再根据人头的椭圆形状利用梯度确定头部轮廓,从而获取人脸区域。在跟踪过程中采用粒子滤波方法得到人脸初始粒子与位置;然后用Mean Shift算法进行粒子更新,判断目标运动方向。结果与结论该方法对复杂背景下人脸旋转、遮挡及背景肤色干扰下的跟踪,具有较强的鲁棒性,能够更好地克服在视频跟踪中的遮挡问题。对于丢失目标的跟踪情况进行改进还有一定的困难,这也是以后研究的重点。     

基于遗传算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波器是解决非高斯运动跟踪的一种非常有效的方法，粒子滤波器存在的一个最大的问题是粒子的退化现象，本文中我们提出了一种基于遗传算法的改良粒子滤波器设计方案，以进化设计解决了退化问题，并结合理论与实践证明了其解决粒子退化现象上的优势。     

功能跟踪筛检法在液压系统故障诊断中的应用

功能跟踪筛检法是诊断液压系统故障的一种方法,通过已知结果探索原因,由表及里地分析故障原因,从而实现液压系统的维护保养。介绍了功能跟踪筛检法在液压系统故障诊断中的运用状况。     

强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法在异步电机中的应用

针对异步电机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,提出了一种自适应强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法(STFDEKF)。该算法采用多项式近似技术和一阶中心差分法计算非线性函数的偏导数,它具有二阶非线性近似的能力;同时引入强跟踪因子来修改状态的先验协方差矩阵。文中将STFDEKF算法扩展至感应电机参数辨识,设计了针对非线性系统的STFDEKF滤波器;同时对五个电机变量进行观测,并将观测到的转速信息引入至感应电机控制系统,组成无速度传感器控制闭环。仿真结果表明,STFDEKF算法相比扩展卡尔曼算法(EKF)和有限微分扩展卡尔曼算法(FDEKF)虽然计算过程复杂,但是该算法具有更好地跟踪能力和滤波可靠性,所以在对磁链和转速目标进行跟踪时,STFDEKF算法是一种很有效的算法。     

水下机器人执行器的高斯粒子滤波故障诊断方法

针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检测故障,采用滑动窗口法估计故障的幅值;进行仿真实验并与真实海洋实验数据测试验证.结果表明,该方法能够快速检测故障,且故障幅值的估计精度较高.     

新型UKF在非线性系统执行器故障估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法使用受限,粒子滤波算法动态跟踪能力差、易产生退化,单一无先导扩展卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法滤波精度低等缺陷,根据极大后验(maximum a posterior,MAP)估计原理,设计了一种带限定...     

基于高增益近似微分器的执行器故障重构

针对一类伴有外界干扰的线性系统,探讨了执行器故障重构的问题．首先,使用高增益近似微分器得到输出导数的估计值．然后,构建一种未知输入观测器,实现对外界干扰和执行器故障解耦,可以渐近跟踪系统的状态．基于状态和输出导数的估计值,使用代数方法可以直接重构系统的执行器故障．仿真结果表明,所提出的方法是有效的．     

智能水下机器人研究进展

 随着机器人技术的进步和海洋开发需求的日益加强,智能水下机器人技术已经成为世界各国致力发展的技术领域。本文介绍国内外智能水下机器人的发展现状与发展趋势,分析智能水下机器人的关键技术及未来的发展方向。     

EX220-3型挖掘机执行机构联合作业不协调的故障诊断与排除

EX220-3型挖掘机是日本日立建机公司生产的小型履带式挖掘机,该挖掘机有工作装置、上部转台和行走装置3部分组成。该型挖掘机执行机构联合作业不协调,是典型的流量分配控制系统问题,详细分析执行机构流量分配控制系统原理及其故障诊断与排除的方法,这对该型号的挖掘机执行机构的联合作业不协调的故障诊断起到一定的指导作用。     

基于广义分形的旋转机械故障诊断识别与分类

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析．找出用分形维数分析识别故障的依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟、振型数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好的对故障状态进行诊断、识别：且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合

针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于多普勒速度声纳的水下航行器导航方法

提出由多普勒速度声纳、姿态测量组件和陀螺罗经组成导航系统,研究了速度解算和误差分析方法,给出了导航卡尔曼滤波算法．实船航行试验结果证明了导航方法的有效性.