FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索,这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用,结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明,采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

基于频偏校正的正弦波频率估计算法

提出了一种新的正弦信号频率估计方法。利用FFT对信号频率作粗估计,然后对原信号下变频至基带。对基带信号作相位差分,估计频偏。最后对粗估计进行频率校正,使估计性能得到提高。在整个频段上该方法与R ife算法性能互补,在此基础上又提出了综合方法。仿真结果表明,该频率校正算法实现简单,运算量小,且性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在适度信噪比条件下均方根误差小于1.5倍的CRLB,具有广阔的应用前景。     

基于零点采样的电力系统频率算法分析与仿真

针对基于特征点采样的频率算法的问题,采用线性插值的方法对已有的经典过零点测量法进行了改进,而实际情况中电压信号里掺杂着的些许高次谐波和噪声干扰在建模时也加以了考虑,最后利用MATLAB对上述算法在频率相对固定的条件下进行了仿真,证明了算法的有效性。     

任意点正弦波信号频率估计的快速算法

研究了任意点正弦波信号频率估计的快速算法,先对截短信号序列(2的整数次幂长度)用M-Rife算法进行频率初估计并得到结果^f,以此作为中心频率,选取^f 21Lfs,-21Lfs两个频率对信号作L点DFT,然后对这两条谱线作频率插值(即Rife算法)得到频率的精确估计。仿真结果表明本算法性能稳定,略优于M-Rife算法,接近克拉美-罗限(CRLB)。该算法便于在DSP,FPGA等器件上实现快速频率估计。     

基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术

基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。     

无磁水表采样频率自适应调整策略的研究与实现

无磁计量技术由于具有诸多优点在现代智能水表中得到广泛应用,其基本原理是LC振荡时电感遇到导体会产生电涡流,加速振荡的衰减过程。向电容与电感注入能量的频率即采样频率,是自适应调整策略的基石,系统功耗与采样频率呈正相关。针对直接在基表叶轮上安装发讯片导致采样频率高,系统功耗增大的问题,提出了无磁计量采样频率自适应调整策略,设计了叶轮式智能水表样机。经试验检测,不同流量点的系统功耗有显著差别,从而可延长电池的使用寿命,对以电池供电的仪表行业有较高的借鉴作用。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题,提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器,该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数,并基于该函数设计反演控制器,用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下,使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题,设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明,在未建模动态和外部未知干扰的影响下,所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围,有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

基于KLD采样改进的高斯粒子滤波算法（英文）

为了自适应地调整滤波样本,本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度(Kullback-Leible divergence,KLD)-抽样的改进高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter algorithm based on KLD,KLGPF)。在采样过程中,算法通过计算KLD来调整粒子集的大小,使其介于粒子的离散概率密度函数和真实的后验概率密度函数之间。当噪声服从高斯分布,且噪声的统计特性发生突变时,KLGPF具有显著的效果,仿真结果表明,KLGPF在噪声统计量突变时仍能保持良好的估计效果。在相同条件下,KLGPF的运算速度相比基于KLD采样的粒子滤波算法(Particle filter algorithm based on KLD,KLPF)的运算速度提高了28%。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于扩展卡尔曼滤波的变刚度结构动载荷识别（英文）

引入扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter,EKF）方法,结合最小二乘估计来识别作用在时变结构上的未知载荷,并实现对时变系统结构参数的识别。首先提出未知参数类型为刚度系数时的动载荷识别方法。然后通过一个五自由度缓变刚度结构仿真算例来验证方法的有效性和准确性。仿真结果表明,即使考虑输入数据中的噪声,该方法也能同时准确识别出未知载荷和结构参数。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

基于过程仿真的工程变更管理方法（英文）

工程变更管理是解决产品设计问题的一种特殊形式,必须遵循许多规则才能满足产品变更的要求。由于工程变更对产品开发周期、成本有很大的影响,因此有必要提前预测设计变更并对其影响进行有效的评估。本文提出一种融合多评价参数过程仿真的工程变更管理方法。首先,建立了变更传播模型,包括变更传播影响的数学模型、设计变更方案的的评价得分;然后介绍了基于蚁群算法的变更方案优化过程,并给出了一种自动获取最优变更方案的优化算法;最后,以带式输送机平台为例验证了该方法的有效性。结果表明,产品的变化需求可以由多个候选变更方案满足,并可根据方案的特性获得最优的结果。     

基于闪光红外热像技术的积冰探测方法（英文）

结冰探测在防除冰系统运行中起着至关重要的作用。本文提出了利用红外热波检测技术进行了积冰探测,并运用相关分析技术探讨了积冰边缘、厚度识别与冰形重建的方法。搭建了闪光脉冲红外主动式红外积冰探测实验平台,制备了规则型与阶跃型积冰样件,借助红外热像仪采集了受脉冲红外热激励后的积冰红外热信号。运用传统边缘检测方法与新构建的高斯-拉普拉斯金字塔和面积滤波相结合的边缘检测算法进行了积冰边缘识别效果的对比与分析。利用积冰热信号的时空相关性,提出了在长短时记忆（Long short term memory,LSTM）模型中引入注意力机制建立端到端的红外探测积冰厚度预测模型（Convolutional neural netwok-long short term memory-efficient channel attention,CNN-LSTM-ECA）,用以预测积冰厚度。此外,通过结合边缘检测和厚度预测,进行了阶梯状积冰样件的三维重建。结果表明,基于高斯-拉普拉斯金字塔和区域滤波的传统边缘检测算法和新的边缘检测算法都可以用于检测冰的外边缘,但新算法在检测具有内部阶梯边界的冰边缘方面显示出显著的优势。基...     

基于微分图象噪声估计的主动型边界检测方法

提出一种简单的主动型边界检测方法。它首先通过噪声估计捕捉图象中可能存在边界的邻域，然后获取邻域中有关边界的空间参数，由此选择最佳微分滤波算子对相应邻域进行滤波，以获取边界点。该方法具有很强的处理针对性，因此它运算速度快、精度高、一次即可获取单象素宽的边界。     

超额订购下天文卫星短期任务的聚类规划方法（英文）

当用户的观测需求超过卫星的观测能力时,天文卫星的任务规划就成为一个超额订购的问题。对于该问题,设计了一个包含聚类阶段和短期任务规划阶段的框架。首先建立了任务聚类模型,用于减少超额订购任务的规模。其次,使用聚类的结果作为输入,建立了短期任务规划的数学模型。最后,提出了一种自适应混合搜索策略的人工蜂群算法,在基本人工蜂群算法中引入了自适应精英全局-局部搜索策略和自适应变邻域最优搜索策略,以求解聚类和短期规划问题。所提出的算法在实验中表现出更好的寻优能力和更快的收敛速度。此外,它还有效地减少了聚类阶段的任务数量,提高了短期任务规划阶段的任务完成度。     

基于ISPSO的半透明介质中多种辐射特性参数反演（英文）

半透明介质广泛存在于工业和化工设备中,其热辐射特性在研究介质传热过程中起着重要作用。本文提出了一种改进的随机粒子群优化（Stochastic particle swarm optimization, ISPSO）算法,从角度光散射测量信号中反演半透明介质的热辐射特性参数,即吸收系数、散射系数和不对称系数。研究结果表明,与随机粒子群算法（Stochastic particle swarm optimization, SPSO）相比,ISPSO算法避免了局部最优和收敛精度低的现象,即使在5%的随机测量误差下也能获得合理的检索结果。当只需要研究两个参数时,反结果的鲁棒性是令人满意的。当反演的参数较多时,反演精度会降低。此外,在5%随机测量误差下,同时反演多个辐射特性参数时,即吸收系数、散射系数和不对称因子,本文提供的方法仍能得到满意的结果。结果表明,本文提供的反演方法是一种有效可靠的方法,可以同时估计半透明介质中的多个辐射特性参数。     

基于线结构光的焊缝特征尺寸检测方法（英文）

随着机械加工与制造行业的迅速发展,焊接已被广泛运用于结构件的成型连接中。目前多采用人工方式进行焊接和焊缝质量检测,生产效率低下,产品质量不稳定。本文针对焊缝特征尺寸视觉检测需求,以焊缝为研究对象,搭建了基于线结构光的焊缝特征尺寸视觉检测系统,提出了一种自适应的光条亚像素中心提取算法和一种焊缝光条的特征点提取算法。实验结果表明:焊缝宽度的检测误差为0.216 mm,焊缝余高的检测误差为0.035 mm,单次测量在109 ms内,系统的检测稳定性和重复性为1%,满足了实际应用的在线检测要求。     

基于多载量AGV的运输系统死锁避免调度方法（英文）

近年来,多载量自动导引车(Automatic guided vehicle,AGV)系统因其交通拥堵率低、车队规模性小等优势,在物流运输领域的应用愈加广泛。实现死锁避免一直是多载量AGV系统调度过程中面临的主要挑战之一。为了避免系统死锁,现有文献普遍采用了低在制品数策略。然而,该策略会使加工机床易于待料停产,最终降低系统效率。为此,提出了一种适用于高在制品数AGV系统的死锁避免方法。首先,在包含4个子问题的调度过程中融入了一个死锁避免策略,该策略根据系统缓存区状态动态识别并临时禁止关键任务运行以避免潜在死锁。其次,为了提高系统的效率,综合考虑输入/输出缓存区状态、行驶距离等属性设计了3条多属性调度规则。最后,开发了一个仿真系统来评估所提出的死锁避免策略和多属性调度规则在不同在制品数上的性能。仿真结果表明,所提出的死锁避免调度方法不仅可以避免潜在的死锁,而且可以在较高的在制品数量上提高系统的效率,具有较高的系统适应性。