自适应滤波器在微型姿态确定系统中的应用

基于MEMS的IMU由于低成本、体积小和低耗能得到了很广泛的应用.但是,惯性MEMS传感器有很大的噪声、偏差以及刻度误差,由于传统低成本的MEMS传感器使用的捷联算法很难取得令人满意符合性能要求的姿态确定值.利用改进的自适应增益卡尔曼滤波器在随机模式下建立一个小型姿态确定系统.这个改进的滤波器在一个时间变量转移矩阵中有六个状态量,它们分别是:三个姿态倾斜角和三个陀螺偏移误差.滤波器用三个加速度计的测量量和磁罗盘来驱动状态的更新.当系统处于非加速度状态下,加速度计对重力加速度的测量以及磁罗盘对航向的测量很显然可以产生很好的状态估计量;当系统处于高速动态状态并且偏移可以收敛到一个精确估计值时,对姿态的估算就需要很长一段时间.自适应滤波器可以在动态状况下用加速度计自动调整增益产生最佳性能.提供了这种技术的算法,并且对此进行分析,之后给出实验结果.     

基于信度赋值技术的统一融合框架研究

从信度赋值技术的角度,提出了统一融合框架(UFA)的理论机制,它是基于证据支持贴近度(ESMS)前置过滤器耦合包含冲突分配器在内的融合机,在给出一个ESMS函数的同时,也考虑了不同信息源(可靠、非可靠、不完全、冗余及互补)信度赋值中心,克服了错误、虚假和不一致等信息对融合机的干扰,充分发挥了融合机优势,减少了融合计算的复杂度,大大提高了融合效果.将统一融合框架应用于Pioneer Ⅱ移动机器人地图创建方面,通过仿真分析,并与单一融合机的仿真结果作了对比,充分说明了统一融合框架的优越性.     

快开式隔膜压滤机在煤泥水处理中的应用

通过和厢板压滤机的对比,介绍了快开式隔膜压虑机的主要技术特点;通过在试验过程中和加压过滤机对比,展现了快开式隔膜压虑机优异的性能,说明了应用快开式隔膜压虑机对煤泥水系统进行改造后良好的经济效益和社会效益.     

基于反馈判决的鲁棒自适应机动目标跟踪算法

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法.利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测量异常问题;同时,引入多重渐消因子调整预测误差协方差,从而改变滤波增益,增强算法的自适应性...     

用MATLAB求解Butterworth最优传递函数

采用MATLAB语言编写函数bwden,通过主程序调用该函数可求出任意阶Butterworth最优传递函数分母多项式的系数,绘制出Butterworth最优传递函数的极点分布图,阶跃响应曲线及波德图.8阶Butter-worth最优传递函数的求解和仿真表明,可有效且简便地用MATLAB求解Butterworth最优传递函数.     

高斯白噪声背景下机动目标未来运动状态的一步实时预报与滤波

对高斯白噪声背景下机动目标的运动共性进行了研究,绕过了建立系统加速度模型的麻烦,得到了未来运动趋势的一步实时预报模型,并具有很好的实时性.文章中还给出了算例与仿真计算结果.     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

潜艇侧推无位置传感器永磁同步电机控制系统

为满足潜艇侧推系统快速启动性和高可靠性要求,解决机械传感器的海水密封问题,研究了扩展卡尔曼滤波器无位置传感器永磁同步电动机控制系统,建立了标幺制下的EKF位置和转速估算模型,使应用扩展卡尔曼滤波器估算电机位置和转速时,矩阵的参数不依赖于电机参数,具有更广范围的适用性,降低了使用难度.针对电机初始位置误差造成EKF估算失败的问题提出了一种修正方法,仿真和实验证明了该方法的有效性.     

烟机卷接机组中AMK交流伺服系统的硬件组成及性能分析

AMK交流伺服系统在卷接机组中的应用主要是代替传统的由主电机、齿轮和皮带的传动方式,实现多电机同步驱动。本文重点介绍AMK交流伺服系统在卷接机组中的硬件组成,并对其性能加以分析。     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.