基于Petri Fault Net的磁浮列车悬浮系统故障分析

随着磁浮列车技术的商业化应用,磁浮列车系统故障诊断越来越受到重视。以中低速磁浮列车为背景,在建立磁浮列车悬浮系统故障模型的基础上,针对磁浮列车悬浮系统的复杂性,将基于Petri Net的故障诊断理论Petri Fault Net应用于磁浮列车悬浮系统的故障诊断中。给出了基于Petri网的最小割集寻找方法;根据磁浮列车2001年以来的运行数据统计,计算出了节点的P概率/T概率;在此基础上进行了故障定位和影响分析。列车的试验运行验证了提出的理论准确性。     

基于悬浮控制算法的磁浮列车动力学仿真研究

使用MATLAB建立了EMS型磁浮列车一节完整车厢的动力学模型,模型描述了车体-悬浮架-弹性轨道之间的关系,并具有4个自由度。仿真分析了车辆以200 km/h速度通过弹性轨道,当悬浮控制器分别采用3种不同的控制算法时车-轨耦合振动的系统动力学行为。仿真结果表明,在一定速度以及固定的车辆-轨道物理参数条件下,悬浮控制器采用不同的控制算法,车体-悬浮架-轨道各自的动力学行为有明显差异,磁浮列车的安全性与舒适性互相矛盾。理想的悬浮控制器算法应该在保证列车安全性的前提下,尽可能提高舒适性,同时通过改良悬浮控制算法可以提高车-轨耦合振动过程中系统的动态性能。此研究对于完善磁浮列车悬浮控制器设计具有参考价值。     

磁浮列车用悬浮电磁铁温度场三维建模与仿真

近年磁浮列车尝试采用电励磁和永磁混合悬浮电磁铁,来取代传统的纯电励磁方式,达到减小悬浮损耗、提高列车承载能力的目的.高温下永磁体的不可逆退磁特性,是混合电磁铁设计时必须考虑的问题.通过对混合电磁铁的结构分析,建立了合理的数值仿真模型.选择边界条件,并根据边界条件的不同进行合理的实体分割建模,仿真分析了混合电磁铁三维温度场特性,包括电磁铁最高温度、钕铁硼永磁体的温度分布,并与二维仿真计算进行了对比.针对一实际工程样车用电磁铁的仿真计算和实际测斌表明,三维温度场仿真计算准确,符合实际恃况.     

基于Matlab/Simulink的高速磁浮列车车载电网系统仿真研究

根据磁浮列车上车载电网各用电设备的连接关系与加戴使用条件，运用Simulink仿真工具搭走磁浮列车车戴电网系统模型，采用该模型对车辆的启动-运行-正常制动和启动-运行-涡流制动两种工况进行仿真试验。仿真结果表明所建模型可以准确模拟车辆两种工况下各个设备的运行情况，验证了所设计的电网系统中用电设备运行正常．     

基于自适应卡尔曼滤波的汽车前后轴干扰力估计

针对汽车自动车道保持控制中汽车侧向干扰信息难以直接获取,提出把汽车动力学模型和自适应卡尔曼滤波理论相结合进行汽车前后轴干扰力估计.在线性二自由度汽车动力学模型中考虑前后轴的侧向力干扰,以辅助变量横摆角速度、侧向加速度和方向盘转角为量测信息,通过改进的自适应卡尔曼滤波算法建立了前后轴干扰力的最小方差估计,并对量测信号进行了滤波降噪.基于ADAMS/Car的虚拟试验验证了该算法具有较高的估计精度,可以为汽车侧向控制系统中估计器的设计提供理论指导.     

电磁型磁浮列车的依从控制方法分析与仿真

针对单纯改变间隙或电流难以适应磁浮列车重量变化范围大的问题,提出一种同时调节稳态间隙和电流的依从控制方法,研究了调节规律应满足的约束条件,基于线性调节规律设计了依从控制器,比较了它与定间隙控制器和定电流控制器之间的区别,并通过仿真分析不同控制方法对间隙和电流的调节效果,验证了采用依从控制器能够减小稳态间隙和电流的变化量,克服现有控制器存在的不足.     

基于虚拟样机的磁浮列车转向机构动力学仿真

研究了CMS-03型中低速磁浮列车转向机构的动力学问题。首先在理论上分析了转向机构的作用和列车速度对钢缆拉力的影响,证明了钢缆拉力总是约等于钢缆预拉力。然后将虚拟样机技术应用于转向机构的动力学仿真,得到了与理论分析相同的仿真结果,并通过实验结果验证了仿真结果的可信性。研究结论为转向机构的设计和改进提供了可靠的参考依据。     

基于滑模观测器的偏置动量卫星姿态跟踪控制

针对在偏航姿态测量信息未知时偏置动量卫星姿态跟踪控制,提出了一种新的滑模观测器及其对应的自适应滑模控制器设计方法。基于滚动轴和俯仰轴信息,设计了一种经过平滑的滑模观测器,抑制高频抖震的同时提高状态估计的鲁棒性;设计的比例积分滑模面,能实现积分滑模控制,抑制稳态误差,优化滑模的全程鲁棒性,并采用自适应方法,对不确定参数进行在线更新,补偿不确定参数的影响。数值仿真结果表明,相对于龙伯格观测器,该方法能提高偏航姿态信息估计精度,在保证系统鲁棒性的同时,滚动和偏航轴姿态跟踪精度分别提高约50%。     

基于卡尔曼滤波的多滑模面电动舵机控制

针对导弹用力矩电机的位置反馈控制,提出一种采用多滑模面自适应变结构控制法,采用卡尔曼滤波器估计状态,消除测量噪声,降低输出抖动,对多滑模面控制率的稳定与收敛性进行适当证明,通过仿真验证算法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的高超声速飞行器控制器设计

针对纵向模态和横航向模态都不稳定的一种通用的高超声速飞行器,建立了三维紊流及紊流梯度下的高超声速飞行器全状态线性化的动力学模型。在考虑三维紊流和紊流梯度干扰和系统测量噪声条件下,提出了一种基于离散卡尔曼滤波的全状态H∞反馈增稳控制器。该方法通过卡尔曼滤波器将状态估计值作为反馈量传递给H∞控制器,能保证存在三维大气紊流干扰,系统测量噪声和飞行条件变化所引起的系统参数矩阵摄动时的鲁棒性。仿真结果表明,不管是针对标称模型还是参数摄动后的模型,基于卡尔曼滤波器的H∞反馈增稳控制器能有效抑制外界干扰和系统自身参数摄动,说明该方法具有较强的鲁棒性。     

基于转换测量卡尔曼滤波算法的目标跟踪研究

在去偏转换测量中,先以目标的真实位置为条件求出真实的偏差和协方差阵,然后以传感器的测量为条件对真实偏差和协方差求取期望,这种方法求得的转换测量的偏差和协方差阵会引入附加的误差,因而不够精确。针对这种情况,直接以传感器的测量为条件求取转换测量的偏差和协方差阵,这种方法不仅精确而且简单。仿真结果表明算法的有效性。     

一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法研究

采用引入虚拟项方法推导出转换测量误差均值和协方差的解析表达式,利用全部测量数据,给出了转换测量误差均值及其协方差在均方意义下的最佳估计,提出了一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法.将该算法用于研究滤波精度要求较高的遭遇段导弹跟踪问题,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该算法位置和速度估计的均方根误差小,滤波精度高,滤波器的实际估计误差和估计协方差匹配性好,算法置信度高,即使测量噪声较大时仍然保持良好的滤波性能.     

带未知时变噪声系统的卡尔曼滤波算法研究

针对带有未知时变噪声的线性离散系统的状态估计问题,详细研究了一种基于未知时变噪声统计估值器的自适应Ｋａｌｍ ａｎ 滤波算法。仿真结果发现,初值误差值不能随着时间而衰减。通过对滤波算法的重新整理,得到总是包含特征值等于１的系统矩阵,从而证明了该算法的临界稳定性     

基于模糊控制的舰船组合导航Kalman滤波器

经典的舰船组合导航Kalman滤波器对异常量测值处理过于简单 (只分为野值、正常值 ) ,致使包含新息的略大于正常值的量测数据失去作用 ,从而使滤波器产生波动。为克服这一弊端 ,提出在滤波器中加入模糊控制器 ,模糊规则由专家确定 ,对不同类型的滤波新息进行判别后加权处理 ,从而增强滤波器对野值的适应能力。计算机仿真结果表明 ,模糊控制器的加入可以提高滤波器工作的稳定性和可靠性     

改进无色卡尔曼滤波算法在GPS系统中的应用

基于无色卡尔曼滤波算法在GPS卫星定位系统中的应用,提出了GPS卫星定位系统中的改进无色卡尔曼滤波算法.该算法在迭代一定次数后引入遗忘因子,根据误差协方差矩阵自适应调整无色卡尔曼滤波算法中的过程噪声方差矩阵,以提高模型的准确度.通过采集大量实测数据的仿真测试结果表明,改进无色卡尔曼滤波算法在定位精度上较元色卡尔曼滤波算法大幅提高,表明其对于精确定位有更加重要的意义和曼为广阔的应用前景.     

基于Kalman滤波的神经网络快速学习算法及应用

本文提出一种基于Kalman滤波算法的神经网络快速学习算法(EKL).经图像边缘检测应用结果表明,该算法对于加快网络学习的收敛性有着显著成效.     

基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性。与文献［２,３］中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。     

基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法仿真研究

对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻尼的高斯-牛顿迭代方法改进完全高斯-牛顿迭代方法,从而提出一种改进的基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法。仿真实验对提出的迭代条件进行了验证,仿真结果表明提出的SLAM算法与无迹卡尔曼滤波算法相比,可以进一步提高SLAM问题的估计精度。     

一种抗野值的Kalman滤波器

在目标跟踪系统中,由于杂波的存在,往往使跟踪检测数据中含有大量、成片的野值,造成系统跟踪精度下降。本文通过对检测数据中新息特性的分析,给出了检测数据中野值的判定方法,通过重新构造状态估计来消除野值的影响。仿真结果证明了该方法可有效的剔除野值,提高跟踪系统的跟踪精度。     

基于广义卡尔曼滤波的飞机防滑刹车变结构控制

飞机防滑刹车控制的关键是控制机轮的滑移率，为了使机轮工作在最佳滑移率，得到最大结合系数，提出了一种基于滑移率控制的防滑刹车变结构控制律。由于飞机滑跑时的真实速度很难测量，为此采用广义卡尔曼滤波器得到飞机刊车系统非线性模型的状态估计，状态估计值作为防滑刹车控制器的输入。计算机仿真结果显示该控制律改善了飞机的防滑刹车性能，具有较强的鲁棒性。