混凝土检测中基于数字滤波的传感器补偿方法

在超声探测中,为了获得信号最大响应幅度,通常都选用传感器的谐振频率作为探测频率.然而,这样会给探测信号带来较严重的振铃效应,影响反射信号的识别与提取,从而降低探测分辨力.本文提出了一种基于数字滤波方法,有效地对不理想的超声传感器频响特征进行了补偿.首先基于系统辨识算法建立了发射和接收传感器的离散传递函数模型,然后通过一个数字补偿滤波器建立补偿模型,用于抑制传感器的振铃效应.对这种方法的实际效果进行了实验验证,通过水浸测试获得传感器的标定数据,并基于这些数据建立补偿模型.实验结果表明混凝土底面反射信号能够从原混叠信号中被清晰地识别.     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.     

在主减速器斜撑杆上安装压电叠层作动器的直升机主动隔振

采用安装在主减斜撑杆上的压电叠层作动器建立了直升机主动隔振系统。基于压电材料本构关系推导了压电叠层作动器的驱动方程,建立了压电叠层作动器驱动的主减主动隔振系统动力学模型。采用了自适应滤波控制方法,通过最小均方算法实现了自适应控制。直升机主动隔振仿真实验表明了该系统具有高效的隔振效果。     

性能基导航中对称面内飞行技术误差模型(英文)

飞行技术误差(FTE)与导航系统误差(NSE)是性能基导航(PBN)中总系统误差(TSE)的主要组成部分。性能基导航的实施需要对总系统误差进行航前预测以及航行中的短期动态预测。当飞行技术误差预测值与导航系统误差预测值的和大于PBN导航的规定值时,将无法运行PBN导航。因此,对于总系统误差的两个主要误差分量需要精确建模和透彻分析。采用LQG/LTR方法针对ARIC模型设计了多输入多输出纵向飞行控制系统,分析了在湍流扰动下进近飞行器对称面内的飞行技术误差。基于奇异值理论提出了对称面内飞行技术误差的映射函数以及边界估计模型。模型是基于对对称面内飞行技术误差成型机理的分析提出的,提供了一种基于成型机理的分析和估计方法,从而避免了昂贵试飞和单纯的数据拟合。基于真实数据的仿真验证了对称面内飞行技术误差的理论分析。研究同时揭示了当自动飞行控制系统(AFCS)接通时性能基导航中对称面内飞行技术误差部分由湍流扰动引致,且随湍流强度的增强而增大。     

基于Kalman滤波的SINS／GPS组合导航系统的误差分析

本文对SINS／GPS系统误差模型进行了推导,在失准角小角度情况下惯性系统误差模型的基础上提出了一种基于Kalman滤波的SINS／GPs组合导航系统的二维误差分析方法。采用工程上较易实现的松耦合的组合方式,建立了位置、速度组合导航模型,并对速度组合、位置组合、速度位置组合方式进行了仿真对比分析。     

基于分布式Kalman滤波和BP神经网络组合的静电陀螺漂移辨识方法

提出一种新的方法,把分布式Kalman滤波(DKF)方法与后向传播神经网络(BPNN)技术相结合,用于静电陀螺漂移的模型辨识.首先,为了消除测量噪声影响,将同一个静电陀螺带有噪声的多次测量数据集映射到一个虚拟的传感器网络中,然后采用具有嵌入式紧致滤波功能的DKF对映射数据进行滤波预处理.在此基础上,将预处理结果转换为用于训练神经网络的输入数据和输出数据,然后采用BPNN辨识静电陀螺漂移.实验表明,该方法可有效用于陀螺漂移的模型辨识.     

一种具有容错性的分散化滤波算法

先介绍了联邦滤波器和方差交叉滤波器,然后结合上述两种方法,提出了一种具有容错性的分散化滤波方法,证明了这种方法是次优的,并给出了确定信息融合因子的算法,最后通过一个组合导航系统的仿真例子验证了这种方法是可行的和有效的。     

时-集综合的接收机自主完好性监测方法研究

提出了将时域处理和集合统计综合实现接收机自主完好性监测的方法。对卡尔曼滤波的新息检测方法进行了数学建模,分析了其优点和缺陷,并将其与基于瞬时(Snapshot)集合冗余一致性检测的RAIM的方法进行综合,称之为时-集综合的接收机自主完好性监测(TimeandSetCombinedReceiverIntegrityAutonomousMonitoring,TSC-RAIM)。计算机仿真结果表明,该方法不仅可以减少对可见星数目的要求,弥补SnapshotRAIM对多故障不敏感的缺陷,同时提高了故障检测的概率。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

奇异线性连续随机系统动态噪声统计特性未知时的最小阶滤波器

本文讨论了奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测能量精确测量以及其有限导数存在的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出动态噪声统计特性未知时的降阶线性最优滤波器,其阶数为n-m+r。当观测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。