基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

摆线泵中配油盘结构对容积效率的影响分析

摆线泵具有结构紧凑、体积小、重量轻、填充性好和压力脉动小等特点,因此广泛应用在航空发动机中。为了保证摆线泵在地面条件下的容积效率,进而确保其在高空中的容积效率,本文对不同的配油盘结构进行理论计算和试验数据分析,选出最优的配油盘结构,为未来航空滑油泵的设计积累经验并提供参考依据。     

多孔型石英复合材料受热脱水特性的研究

针对含湿多孔型石英复合材料受热脱水影响透波性能的问题，建立了热湿耦合传递高温脱水数值模型，开展了关键参数对脱水过程影响的分析，获得了受热脱水过程中材料温度、湿分及介电损耗的分布。建立了多孔型石英复合材料热湿耦合传递高温脱水数值模型，为获得模型的关键参数水蒸气阻力系数，按照2016年ISO12572标准规定的杯法开展了实验测试；同时，设计并开展了多孔型石英复合材料高温加热实验，验证了数值模型的可靠性。依据建立的数值模型，探究了实际应用过程中，受热温度、材料初始含湿量、水蒸气阻力系数对多孔型石英复合材料热湿传递及透波性能的影响，并分析了不同工况下材料内部温度、体积含湿量及介电损耗随加热时间的变化规律。研究表明，较高的受热温度及较低的初始含湿量有利于多孔型石英复合材料中湿分的脱除，水蒸气阻力系数的增大会明显抑制气态水逃逸，材料在523 K受热下的脱水速度约为423 K下的3倍；303 K、90%相对湿度饱和吸湿工况脱水时间约为303 K、30%相对湿度工况的2倍；水蒸气阻力系数小于200时，对材料的高温脱水过程影响有限。因此，考虑到飞行器在实际存储过程中应采取隔湿外涂层处理减少其吸潮，并在低...     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

高速泥浆脉冲遥传系统研制及应用

针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3～5 bit/s)等优点。     

自校正滤波有源噪声控制算法

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法，但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法，通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明，该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm，GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题，面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题，提出一种能够快速缩小搜索空间，且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架，实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识，扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步，将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题，提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较，结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.