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为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明:相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波(RMCKF)等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。 相似文献
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随着机器学习的快速发展和其突出的非线性映射能力,越来越多的学者将机器学习方法应用到流体力学领域。为克服传统数学拟合不能很好的解决系统非线性问题,以及现有文献中所提及的一些基于神经网络的气动参数预测方法,需要进行参数化处理而带来的不便,同时为实现多变量多输出气动参数快速预测的目的,基于卷积神经网络考虑机翼变迎角和浮沉建立了一种多变量多输出的机翼气动参数预测模型,实现了机翼气动参数的快速预测。结果表明:所建模型具有较高且稳定的预测精度,并且计算效率较计算流体力学(CFD)提高了40倍。 相似文献
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具有导航级潜能的盘式谐振微陀螺是国际研究最热门的一类微机械陀螺,在此基础上设计了一款频率裂解小的类蛛网状盘式谐振微陀螺。通过有限元仿真软件进行了模态分析和冲击分析,仿真结果表明类蛛网状盘式谐振微陀螺工作模态与寄生模态最小频差为3.9kHz,可承受的冲击载荷加速度高达25000g。此外,开展了晶向误差和工艺误差等结构误差对频率裂解影响的仿真研究,结果表明,其比圆环状盘式谐振陀螺在频率裂解上具有更低的结构误差敏感度。综上说明该结构能有效抑制寄生模态干扰、抗冲击性能强且结构误差鲁棒性好,具有较好的发展前景。 相似文献
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基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。 相似文献
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针对当前缺乏有效的光纤环温度性能评价方法确保光纤陀螺整表全温精度的问题,搭建了光纤环温度测试系统,提出了一种光纤环评价方法。该方法不但能够评价光纤环的温度性能,而且能够反映陀螺整表的全温精度。根据测试结果,分析了基于Shupe系数的线性误差和线性补偿后的非线性误差。其中,前者代表了光纤环的温度灵敏度,后者代表了光纤环的可补偿程度,两者共同构成了光纤环的评价指标。利用该测试系统测试了数十只同一尺寸的光纤环,非线性误差小于0.022(°)/h,补偿后整表的全温零偏稳定性小于等于0.01(°)/h(-40℃~+60℃,1℃/min),为后续高精度光纤陀螺的生产提供了一定的指导。 相似文献