应用蒙特卡罗方法计算动态测量的不确定度

针对动态不确定度有待深入研究的实际,介绍了一种采用蒙特卡罗统计模拟的方法来解带置信水平的不确定度评定的问题,并基于动态测量的观测数据是一随机过程的特征,分别对平稳及非平稳随机过程进行动态不确定度的计算.利用计算机模拟抽样,可以削弱动态测量中因长时间作业引起的损耗而使得动态特性改变.结果表明,采用蒙特卡罗方法求得统计量是一种可行且可靠的方法.     

基于GUM法的螺旋桨桨帽鳍试验不确定度分析

基于国际标准并参照国家计量规范,对螺旋桨桨帽鳍试验节能效果的影响因素进行详细分析,进而对其进行不确定度计算．首先,通过GUM(测量不确定度表示指南)方法对螺旋桨安装桨帽鳍前后水动力性能试验各环节不确定度分量进行梳理,根据不确定度测量方程,确定了A类及B类不确定度对试验结果的影响;然后,对某油轮螺旋桨安装桨帽鳍前后的水动力性能进行30次重复性测试．结果表明：在95%包含概率下,推力的扩展不确定度不高于0.25%,扭矩的扩展不确定度不高于0.5%,螺旋桨效率的扩展不确定度不高于0.45%,本次试验不确定度能满足螺旋桨桨帽鳍试验的较高要求,并用蒙特卡罗法与GUM法计算结果进行了对比,两者较为符合,验证了GUM方法的适用性．     

基于蒙特卡罗法的失真度测量不确定度分析

测量结果不确定度是表征被测量结果的主要指标,为了能够很好地评定基于快速傅里叶变换(FFT)的失真度测量结果不确定度,提出了基于蒙特卡罗法的FFT失真度不确定度评定方法。该方法根据数据采集模块和数据处理模块误差源及其概率特性进行重复采样,实现概率分布的传播,对样本进行统计而得到测量结果的不确定度。利用MATLAB对蒙特卡罗法FFT失真度不确定度进行了验证。实验表明,使用蒙特卡罗法评定的不确定度与GUM法评定的结果具有很好的一致性。     

平面度误差最小区域评定结果不确定度估计

在平面度误差的实际测量中,给出测量结果时往往不给测量结果的不确定度。按照国际标准化组织发布的《测量不确定度表示指南》(简称GUM)的要求,根据平面度误差最小区域评定的几何判别准则,推导了有关的不确定度传递公式。分别用蒙特卡罗方法及本文推导的公式对实际的测量结果进行了不确定度估计,实验结果表明,推导出的公式计算的不确定度要比用蒙特卡罗方法估计的效果要好。     

一种快速高斯粒子滤波算法

为改善高斯粒子滤波(GPF)算法的实时性,研究了一种快速的GPF算法.在GPF的预测及更新步骤中用初始粒子群的线性变换取代高斯分布采样,以降低生成新粒子群所需时间,提高滤波算法的运行速度.对两种生成粒子群方法的复杂度及粒子群所代表的分布进行了分析,分析结果表明:线性变换法和高斯采样法生成的粒子群所代表的分布相同,且线性变换法的运行效率更高.将粒子滤波算法(PF),GPF算法及改进后的GPF算法分别应用于一维的一种离散时变非线性模型和二维的基于角度目标跟踪(BOT)模型,仿真结果表明:改进后GPF算法预测性能不变,速度得到了提高,生成1 000个粒子平均需时22 ms,比GPF算法减少了6 ms.     

圆度测量中的高斯滤波快速算法

文中用逼近法和双线性变换法,设计了用于圆度测量的高斯数字逼近滤波器,并给出了零相移的递归滤波算法,计算量小,计算效率高,易于实现.增加逼近滤波器节数,可以提高滤波精度,8节高斯逼近滤波器的幅度传输特性偏差小于2%.用于圆度测量的高斯数字滤波算法还有效地解决了滤波的边缘效应问题.     

平面度误差测量数据不确定度的计算

对用对角线法测量平面度误差时的测量点数据进行处理,求解直接用于平面度误差评定的数据-单点测量结果,根据《测量不确定度表示指南》（GUM）,对单点测量结果进行不确定度计算,总结得出单点测量结果及其不确定度分别为测量读数值及其不确定度的线性函数。     

圆度误差评定与测量不确定度计算

为了更准确地评定圆度误差及测量不确定度,根据圆度特点,提出实数编码改进遗传算法求圆度误差最小区域解,基于蒙特卡洛法评定测量不确定度.通过对零件实测计算,结果表明采用实数编码的改进遗传算法不仅省去了重复的编码解码,而且算法简单、优化效率高,蒙特卡洛法计算不确定度与传统GUM方法相比不受直接测量量相关性的限制,而且受问题条件限制的影响小,使不确定度评定简单化.采用改进遗传算法和蒙特卡洛法能够更加准确高效地评定圆度误差和测量不确定度.     

用不确定度评定测量结果

介绍了测量不确定度的概念,分类及引入不确定度的原因,提出在工科院校和一般的工程技术中,用不确定度评定测量结果的最基本的方法和应用。     

基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的圆直径测量不确定度评定

利用三坐标测量机(CMM)测量圆几何特征的功能,建立了基于误差椭圆理论与蒙特卡罗方法的测量不确定度评定模型.以误差椭圆表征采样点的不确定度,结合蒙特卡罗方法仿真所得较少的测量样本数据快速得到了最小二乘拟合条件下的圆直径测量的不确定度.同时,与实验测量和文献公式计算的结果进行对比,验证了其有效性.结果表明,所建立的模型能够准确评定圆直径测量的不确定度.     

基于形态学和高斯滤波器的混合Rk滤波器

提出了一种基于形态学和高斯滤波器的混合Rk滤波器．滤波过程仍然采用两步法．与传统方法的不同之处在于第一步．主轮廓分别采用形态学闭滤波器和高斯低通滤波器进行滤波，将得到的顶包络线向高斯中线移动两者的均值之差距离，然后将高斯中线处于形态学顶包络线之下的部分用形态学顶包络线的对应部分代替，得到最终的修正中线．该滤波器可更为有效地抑制深谷的影响，具有算法简单，易于实现的优点．     

基于奇异矩阵分解法的河道糙率反演计算方法

为了提高河道糙率计算的精度,在奇异矩阵分解法的基础上提出了河道糙率反演计算方法,并通过编程实现了算法.该算法以水位计算值与实测值在非恒定流整个计算时程中误差逐渐减小作为目标函数,并通过对计算域中测点值输出误差的不断迭代校正,达到求解目的.东江108km天然河道糙率率定结果表明,该河道糙率反演计算方法精度较高,可用于河道过流能力及复杂河网水动力模拟分析,可解决欠定的糙率率定问题并提高模型的实用性和洪水预报精度.     

Adaptive cubature Kalman filter based on variational Bayesian inference under measurement uncertainty

A novel variational Bayesian inference based on adaptive cubature Kalman filter(VBACKF)algorithm is proposed for the problem of state estimation in a target tracking system with time-varying measurement noise and random measurement losses. Firstly, the Inverse-Wishart(IW) distribution is chosen to model the covariance matrix of time-varying measurement noise in the cubature Kalman filter framework. Secondly, the Bernoulli random variable is introduced as the judgement factor of the measurement l...     

基于不确定理论的CBRB规则激活权重计算方法

合取型置信规则库系统的推理方法以概率论为基础,通过乘法实现合取关系,然而这种计算方法并不总能准确反映规则的激活程度.鉴于此,引入不确定理论,改进前件属性合取关系的实现方式,以前件属性中最小的个体匹配度作为核心,并保留信息利用的完整性,提出一种新的规则激活权重计算方法.在此基础上,利用扩展置信规则库系统分别在回归和分类问题上对该方法的推理效果进行验证.实验结果表明:新方法有效提高了系统的推理能力,并能稳定地适用于多个数据集.     

一种改进的各向异性高斯滤波算法

为了抑制更好的抑制噪声保留边缘信息,提出了一种各向异性高斯滤波的改进方法,该方法先用中值滤波去除椒盐噪声,再利用灰度共生矩阵的惯性矩特征值调整滤波器的长轴尺度,实现各向异性高斯滤波.实验证明,本文所提出的改进方法,在噪声抑制和边缘保持方面优于各向异性高斯滤波器.     

基于集合卡尔曼滤波的非稳态油水相对渗透率曲线计算方法

提出一种基于半迭代集合卡尔曼滤波(EnKF)的自动历史拟合方法用于非稳态油水相对渗透率曲线的计算。进行高温、低界面张力体系作用下油水相对渗透率试验,利用半迭代EnKF历史拟合方法和JBN解析法进行数据处理,研究温度、界面张力对油水相对渗透率的影响。结果表明:利用半迭代EnKF历史拟合方法和JBN解析法所得结果区别较大,但从历史拟合的角度来看,半迭代EnKF方法结果更为合理;随着温度的升高,束缚水饱和度增大,残余油饱和度降低,油相相对渗透率升高,水相相对渗透率降低,相对渗透率曲线右移;随着界面张力的降低,束缚水饱和度和残余油饱和度都降低,油水两相共渗的范围变宽;新方法将驱油机制考虑到数学模型中,得到的相对渗透率曲线更适于在油藏数值模拟、生产优化等方面应用。     

基于VNS-GA的PID和互补滤波控制的自平衡车姿态解算

自平衡车的姿态主要靠传感器来感知,通过传感器感知的角速度和加速度数据自动调整自平衡车的姿态角,从而维持其平衡.采用三轴陀螺仪和三轴加速度计分别采集自平衡车的角速度和加速度,通过互补滤波方法,对2种传感器采集到的数据进行融合,降低噪声和误差;然后,采用本文提出的融合变邻域搜索的遗传算法(VNS-GA)对PID控制器的3个参数进行寻优,从而对互补滤波方法获得的角度进行自适应调整,最终得到较精确的姿态角.为了验证基于VNS-GA的PID控制方法的性能,分别使用基于GA的PID控制方法和基于VNS-GA的PID控制方法来解算自平衡车的姿态角.实验结果表明:基于VNS-GA的PID控制方法得到的姿态角更接近于真实值,性能更好.     

基于各向异性高斯方向导数滤波器的角点检测

为了改进噪声鲁棒性和定位准确性,利用各向异性高斯方向导数滤波器,提出多方向角点检测算法．该算法利用一组各向异性高斯方向导数滤波器对输入图像进行卷积处理得到各个方向的滤波器响应．对于每个像素点,利用它与周围邻近像素点的滤波器响应的相关信息构造局部自相关矩阵,然后根据自相关矩阵归一化特征值及像素点处各方向滤波器响应,作阈值处理和非极大值抑制处理判定像素点是否为角点．实验结果表明,在无噪声和噪声的条件下,提出的检测方法与各向同性高斯核函数的Harris算法相比,配准角点数均提高6.0％左右,具有更好的检测性能．     

高斯混合标签多伯努利滤波器的传感器控制策略

针对多目标跟踪优化中的传感器控制问题,提出一种基于高斯混合标签多伯努利滤波器的快速传感器控制策略,并将其用于基于目标威胁度评估的风险评估中.首先,给出高斯混合标签多伯努利滤波器的实现形式,并对两个高斯混合之间的柯西施瓦兹散度求解.其次,利用多伯努利部分替代传感器控制中标签多伯努利伪更新步骤,即在多伯努利更新过程中采用了...     

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.