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1.
当前MEMS惯性传感器陀螺仪精度较低导致输出信噪比较小,使得MEMS捷联惯导系统初始对准时误差较大,初始偏移明显,影响后续的解算精度,定位信息不准确.为此提出了一种利用改进阈值函数的小波对原始数据降噪处理后再采用磁强计辅助的MEMS间接粗对准的方法,通过引入调节系数使阈值函数同时具备软阈值和硬阈值两种特性,使得改进后的小波函数在远离阈值处有明显的边缘特性,而在靠近阈值的地方具有较好的连续性,避免信号重构时产生突变,有效减少了使用单一软阈值或硬阈值的局限性.为了避免陀螺仪精度对初始对准结果的影响而采用磁强计辅助对准,利用小波阈值降噪来对加速度计与磁强计的原始数据进行降噪处理后再进行姿态解算,提高了初始对准精度.  相似文献   
2.
陀螺仪作为导航系统的核心传感器,其输出信号的精度对导航结果有着重要的影响。针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺成本低、应用广泛但精度低、噪声大的使用现状,选取小波分析方法对MEMS陀螺信号进行误差分析,针对误差分析结果提出了一种小波分析结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的降噪方法以剔除微弱噪声信号。针对小波分析存在的小波分解层数和小波系数难以选取的问题,提出一种自适应选取小波分解层数和变换小波系数的改进小波算法;通过引入SVD以改进小波变换检测微弱信号中噪声的劣势问题,设计双轴电动转台的静、动态试验,静态试验进行信号的误差分析,动态试验验证改进算法的精度,得出改进算法比之传统小波算法降噪性能提升的结论。  相似文献   
3.
针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道岔智能故障诊断方法.首先,通过分析S700K转辙机动作机理,将功率曲线分成启动、解锁、转换、锁闭、构通表示5个阶段,分别提取各阶段道岔功率曲线相应的特征集;然后,利用补偿距离评估技术对提取的特征候选集进行降维,选出敏感特征;最后,引入扰动项和动量项对粒子群算法进行改进并优化SVM相关参数,作为分类器对道岔故障进行预测,并与基于PSO-SVM,SVM等分类算法进行比较.仿真验证表明:该方法诊断正确率达到97%以上,能有效地识别道岔故障类型.  相似文献   
4.
针对传统无绝缘轨道电路故障诊断精度不高与诊断结果不稳定的问题,提出一种将模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法和粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的方法,并用其进行故障诊断.借鉴遗传算法(Genetic Algorithm,GA)中的变异思想,在SA算法中引入简单变异算子,提出动态自适应变异SAPSO算法,以克服传统粒子群算法易陷入局部最优的问题.利用自适应变异SAPSO算法对改进LSSVM核函数的惩罚因子和核函数参数进行优化,避免故障诊断结果不稳定.最后通过仿真将本文算法与近几年比较先进的几种算法进行对比.仿真结果表明:本文算法对无绝缘轨道电路的故障诊断准确率更高、诊断结果更稳定.  相似文献   
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