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1.
为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统,结合预测滤波(PF)与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF),提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波(P5thCKF)方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整,进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则,采用五阶球面单形积分准则处理球面积分,广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分;描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。 相似文献
2.
钝头体激波诱导燃烧是爆震研究的一个基本问题。针对化学恰当量比的H2/Air预混气在Ma=4.79和Ma=6.46时的激波诱导燃烧现象开展数值模拟研究,采用基于有限体积法的块结构自适应网格加密程序AMROC对带化学反应源项的轴对称Euler方程解耦求解,考察了数值模拟中不同形式的MUSCL重构格式、限制器类型以及化学反应机理等重要因素对模拟结果的影响。结果表明,程序能够根据设定的加密判据较好地实现网格自适应加密,减小总网格量,实现高效数值模拟。通过与实验数据的对比,表明非定常激波诱导燃烧算例的准确程度不仅取决于化学反应机理,也取决于限制器类型,而采用两种不同形式的MUSCL重构格式获得的振荡频率则几乎一致,与试验结果的误差分别为1.17%和0.97%。模拟对比经典的Jachimowski机理和近年来新发展的几种包含压力相关反应步的氢/氧反应机理,模拟结果表明:对于Ma=4.79时的非定常激波诱导燃烧模拟,经典的Jachimowski机理仍然是能够给出与实验结果最接近的反应机理;而对于Ma=6.46时的定常激波诱导燃烧模拟,几种反应机理均能给出与实验吻合较好的结果。 相似文献
3.
自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。 相似文献
4.
振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂,对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点,在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而,由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强,传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此,研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点,在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取,可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法,能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取,然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后,通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明,并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类,可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。 相似文献
5.
针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献
6.
偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为研究偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响,建立了求解自燃推进剂冷态射流撞击雾化过程的数值模拟方案,计算了不同偏心度条件下的射流撞击雾化过程。采用树形自适应加密算法直接求解不可压Navier-Stokes方程组,由分段线性的流体体积(VOF)方法对流体界面进行捕捉。结果表明偏心撞击会导致雾场发生偏转,当无量纲偏心度E为1/8时,雾场偏转角度约为9.2°,应控制加工偏差小于该值。随着偏心度的增大,液膜的偏转角度增大,理论推导得到的液膜偏转角度要小于数值计算得到的液膜偏转角度。正心撞击时燃料与氧化剂流强峰值接近,雾场的流强分布呈单峰分布。当发生偏心撞击时,由于燃料与氧化剂部分射流未参与撞击导致流强峰值出现交错,雾场的流强分布呈双峰分布,混合比的空间分布发生较大改变。正心撞击时撞击点下游液滴的速度分布近似呈轴对称分布,而偏心撞击之后的速度分布则呈中心对称分布。偏心撞击导致的射流动量损失使得雾化性能变差,当无量纲偏心度E为1/8时,一甲基肼(MMH)的Sauter平均直径增大约4.8%,四氧化二氮(NTO)的Sauter平均直径增大约5.8%。 相似文献
7.
对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging (AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。 相似文献
8.
基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 相似文献
9.
10.
针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。 相似文献