合成革废水中试实验短程硝化快速启动研究

采用有效容积为1 m~3的SBR反应器,以某合成革污水厂厌氧滤池出水为实验进水,控制温度约为34℃、pH值7.4~8.3、溶解氧质量浓度0.2~0.6 mg·L~(-1)、游离氨质量浓度约10~30 mg·L~(-1)、泥龄约25 d、并添加一定质量的Na Cl;在其它条件不变,控制运行温度为27℃并逐渐下降至23℃的条件下,分别用时12和24 d,实现了短程硝化工艺的成功启动.亚硝酸盐累积率均达97%以上,NH+4-N的N容积负荷去除率分别达到0.18、0.08 kg·(m~3·d)~(-1).该工艺运行效果良好,抗冲击能力较强.     

恒流管充电式电压扫描电路的特性及性能比较

探讨了射极电阻式、负反馈放大器式、集成运放式和复合管式电压扫描电路的特性，并对其性能进行了比较。     

容积粒子滤波算法及其应用

针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.     

四轮毂驱动EV双容积卡尔曼路面附着系数估计

针对车辆在行驶过程中难以实时、准确地获取路面附着系数这一问题,本研究在结合车辆三自由度动力学模型和Dugoff修正轮胎力模型所搭建的四毂驱动联合仿真电动汽车平台基础上,设计了一种时效性、鲁棒性强的双容积卡尔曼滤波路面附着系数观测算法。双容积卡尔曼滤波算法利用奇异值分解优化求解误差协方差矩阵,将车辆行驶状态观测器信息与附着系数观测器信息相互联系,形成闭环反馈校正更新观测信号,实现对路面附着系数的实时估计。在四轮毂驱动联合仿真电动汽车平台中设置低附着路面,在开路面仿真工况下对双容积卡尔曼滤波算法进行验证,并与传统容积卡尔曼滤波观测器数据进行比较和分析。结果表明:双容积卡尔曼滤波算法具有更快的的响应速度,估计的路面附着系数精度更高,实时性更强。     

基于改进CKF算法的一类有色噪声污染的线性观测系统的状态估计

针对系统受有色噪声污染时容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波精度下降甚至发散的问题,提出了基于量测信息增广的改进CKF算法。改进算法采用量测信息增广方式,将有色噪声白噪声化,再将白化后的噪声和系统噪声去相关化,从而解决了一类有色噪声污染的线性观测系统的状态估计问题。将本文算法应用于生物地球化学仿真模型,对生物圈植被碳含量进行动态估计,仿真结果表明,改进算法具有较高的精度和鲁棒性。     

基于M估计的自适应鲁棒平方根连续 离散CKF算法

针对测量中出现的异常情况,提出了一种基于M估计的自适应鲁棒平方根连续 离散容积卡尔曼滤波算法。该算法将目标跟踪问题建模为连续 离散时间模型,将改进的M估计的思想融入连续 离散容积卡尔曼滤波算法当中,通过Mahalanobis距离对异常测量进行门限判别,引入校正因子,根据观测残差自适应地调整观测噪声协方差矩阵的大小,进一步提高滤波算法的鲁棒性;通过将连续 离散模型与校正因子结合,实现了滤波精度和抗异常测量值的统一。仿真结果表明,与传统鲁棒算法相比,该算法在单点测量异常和多点测量异常的条件下都能够更加准确地对目标进行跟踪,且鲁棒性更强。     

垂直轴风力发电机组应力与效率分析

主要介绍了双型垂直轴风力发电机组的结构与性能,根据实地试验数据,分析应力和风机的效率,提出了完善系统的参数、提高风力发电机组对风能充分利用率的方案．     

基于随机森林预测的矩形消力井体型

泄水建筑物出口无法正对河道,地形条件难以满足传统底流消能的池长要求时,增加池深与池宽形成矩形消力井是一种可行的选择。基于水工模型试验数据,通过随机森林算法底板动水压强预测模型,研究入射水流动能变化条件下的矩形消力井体型。成果表明:（1）预测模型可以得到矩形消力井几何边界重要程度,从大到小依次为井深、井长、井宽;（2）进而给出了不同傅汝德数入射水流适宜井宽条件下,底板动水压强能够满足消能要求的井深、井长组合关系。（3）在分析入射水流动能（傅汝德数）所对应的多组消能水体容积基础上,得出了满足消能效果的最小消能水体容积和边界取值。     

基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题，提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合，通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象，从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点，用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程，在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明：在测量噪声统计特性未知的情况下，与CKF相比，该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。     

基于灰色关联分析的颅骨微创小孔多目标钻削参数

基于脑深部刺激套管电极的穿刺要求，本研究采用直径3 mm高速钢麻花钻头作为微创骨孔钻削工具，以成年猪颅骨为钻削对象，建立辅助函数，以灰色关联度和切屑容积系数为颅骨钻孔质量的评价指标，优化颅骨微创小孔的钻削参数。结果表明：对于直径3 mm的高速钢麻花钻头，当进给速度为30 mm/min、主轴转速为600 r/min时，具有最高的灰色关联度值0.906 925 54,灰色关联度响应图表明主轴转速相对于进给速度对钻削力和钻削温度的影响更为显著；该钻削参数组合下，切屑为螺旋短屑，其切屑容积系数为35.71,处于合适范围。