粒子滤波算法研究现状与发展趋势

<正>作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、     

智能车辆超车系统模糊控制器设计

以模糊控制理论为基础,以车辆超车过程为研究对象进行模糊控制器的设计。根据从声纳、摄像等传感器传输的相关数据,经一系列处理,作为模糊控制器的输入,而把两车之间的相对速度,方向轮与车道线切线之间的夹角等作为模糊控制器的输出。根据专家知识对输入输出作模糊划分,建立模糊控制规则,选择模糊推理机制,最后经过反模糊化处理将精确输出值传送给执行器,从而实现超车过程。     

故障树法在车辆控制系统CPU板故障诊断中的应用

故障树分析法作为分析系统可靠性和安全性的一种重要方法,兼顾了规则和基于定量模型诊断的优点,为复杂系统的故障搜寻提供了一种有效的途径.文章在介绍故障树分析法蕈要性的基础上,较详细地介绍了FTA的定量分析法,并以某车辆控制系统为研究对象,从CPU板故障树的构建、各中间事件故障树的建立和各子事件故障概率等方面出发,实现了车辆控制系统CPU板元件级的故障定位,实验表明了该方法的有效性和正确性.     

滚动轴承故障诊断方法研究

介绍了滚动轴承故障诊断的传统方法和现代方法,如冲击脉冲法、共振调解法、小波分析法等,预测了滚动轴承故障诊断的发展趋势。     

超低速旋转不完全重载大轴承故障与诊断探讨

分析了超低速旋转不完全重载大轴承故障特点及其诊断方法,就故障诊断方法以及故障的严重程度的判断进行了讨论,并用此方法对超低速旋转不完全重载大轴承故障实例进行了分析。     

基于粒子群优化的设备状态分类器设计

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用粒子群优化算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态。结果表明,基于粒子群优化的神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况。该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具。     

故障诊断专家系统在水轮发电机组中的应用

论述了故障诊断专家系统理论基础和水轮发电机组故障的特点,提出了如何建立实时性强、可靠性高、界面友好的水轮发电机组故障诊断专家系统。     

时间序列方法在齿轮箱故障诊断中的应用

采用时间序列方法对齿轮箱振动信号进行谱分析，与传统功率谱分析相比较，可提高故障信号谱峰的分辨率，将其用于齿轮箱故障诊断，可提高故障诊断的精度，并可对齿轮故障的发展趋势进行有效的预测。     

某火炮自动装填机构动作性能试验

根据某火炮自动装填机构的特点，设计了正确可行的自动装填机构动作性能测试系统，通过试验得到了自动装填机构转动部件的转速、各机构动作用时和电机电流等性能参数，为检验和改进设计提供依据。     

粒子滤波算法研究现状与发展趋势

作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、模式识别、无线传感网络、金融预测等领域产生重要影响。