基于PSO优化扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法研究

针对传统扩展卡尔曼滤波算法应用于感应电机参数估计时,由固定测量噪声与真实噪声的差值所引起的估计误差问题,提出了一种粒子群优化扩展卡尔曼滤波的感应电机参数估计方法.以粒子群算法对扩展卡尔曼滤波算法中人为设定的固定测量噪声进行迭代寻优,同时引入全局最优变量,避免陷入局部最优,使寻优得到的测量噪声最大程度逼近真实的噪声水平.仿真结果表明,使用粒子群优化的扩展卡尔曼滤波方法降低了感应电机参数估计的误差,证明了该方法的有效性.     

一种提高粒子群算法优化性能的方法

针对粒子群优化算法在解决控制领域优化问题时存在的不足,文章在现有粒子群算法的几种改进方法分析的基础上,提出通过控制算法位置和速度的初始化策略,来提高算法的收敛速度、精度和成功率,该方法适用于各种粒子群改进算法。最后,通过两种改进后的粒子群算法,采用初始化策略对典型单峰函数和多峰函数进行实验测试,结果表明,该方法可以有效提高两种改进粒子群算法的搜索成功率、收敛速度和准确性。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。     

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用北大核心CSCD

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

基于改进粒子群优化算法的船舶纵向运动参数辨识

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法应用到船舶纵向运动模型的参数辨识。对辨识结果进行了验证,表明,利用改进的粒子群优化算法有较快的收敛速度和稳定性,辨识获得的水动力参数计算的结果误差均在允许范围内,得到的纵向运动的状态参数与理论观测值吻合度较高,辨识算法有效可行。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

针对船舶设计中需要的大型BP（BackPropagation）神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定。     

粒子群算法在船舶电网系统中的应用

介绍粒子群算法的原理,并根据算法中的问题,改进粒子群算法,将自适应粒子群优化算法应用于船舶电网系统中。对自适应粒子群优化算法中的参数进行调整和变异,增强了种群全局寻优的速度和精度。最后将此算法应用于船舶电网系统的无功优化中,并通过对比实验说明本文所采用的算法在稳定系统电压方面效果明显。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法

[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器(AUV)在水下自主回收和对接的问题,基于惯导(INS)、声学超短基线定位(USBL)、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法.[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度.分别以I...     

基于PCNN的水下图像滤波算法研究

提出基于PCNN（脉冲耦合神经网络模型）水下图像滤波的脉冲噪声滤波算法,并进行了理论分析与计算机仿真。通过实验验证表明：经该方法滤波的图像无畸变、模糊小,较传统的图像滤波方法有明显的优越性,实验得到了良好的滤波效果。     

基于未知声速的水下三维单信标定位模型

现有水下单信标定位通常考虑航行器在二维运动状态下建立动力学模型,但实际上航行器在三维状态下运动.针对其三维运动的特点,将水深作为新的状态变量,基于原有5个状态变量,提出一种新型水下单信标定位模型,并建立相应的过程噪声模型.使用仿真数据,对比新型水下单信标定位模型与传统模型,利用卡尔曼滤波输出评估2种模型的定位精度.仿真...     

源识别方法在实艇水下噪声数据分析中的应用

本文对多点同步测量方法记录的舰艇噪声数据，采取在时域上作滤波、时延补偿和互相关得到输入输出协方差矩阵，然后从输入输出协方差矩阵计算在网络意义和偏相干意义下输入对输出的贡献以及其它有用的量。     

不同声源深度产生海底地震波仿真分析

在浅海环境中,舰船产生的低频水声信号会在海水和海底介质界面处以舰船地震波的形式进行传播[1],此时海底具有低通滤波的特性.通过理论分析和使用COMSOL Multiphysics软件的声-固耦合模块建立仿真模型,验证其滤波特性的存在,并讨论不同声源深度对海底地震波传播的影响.     

结构水下爆炸响应的恢复与冲击谱计算

由于传感器受高强度冲击作用,实测的结构水下爆炸响应信号可能偏离正常特征,为进一步分析响应信号带来困难.文中针对实测加速度信号的噪声特征,对信号采用SVD及ARMA滤波处理,先恢复真实的响应信号,然后在此基础上,给出正确的冲击谱计算结果.计算结果说明了SVD结合无相差滤波能够准确分离具有阶跃特征的低频噪声信号,对低频段的冲击响应谱计算精度有利.     

一种声纳数字值班电路的设计

对于长期工作在水下的声纳检测系统,必须有可靠性高、功耗低的值班电路,文章设计了基于MSP430单片机的值班电路系统,提出了采用自适应notch滤波器实现数字滤波,完成值班电路对唤醒信号的检测,并详细介绍了自适应检测程序的流程、仿真过程和测试结果。     

基于复合材料的水下耐压结构拓扑优化探究

探究基于复合材料的拓扑优化设计方法在水下耐压结构设计中的应用.本文方法是在等值线方法、SIMP(Solid Isotropic Material with Penalization)模型、灵敏度过滤技术的基础上,推导复合材料的等效刚度矩阵.通过经典桥形结构优化算例、静水压作用下的结构拓扑优化设计以及空心水下耐压结构优化设计,分析了在拓扑相关载荷作用下,复合材料对于水下耐压结构的最优拓扑形式的影响.发现复合材料与各向同性材料结构的优化结果比较相似,而复合材料的铺层方式及角度的变化可能对优化结果产生较大的影响,本文对空心耐压结构的优化结果与MIT团队提出的耐压壳概念相类似,说明复合材料的拓扑优化研究对于未来水下耐压结构的设计具有重要的参考价值及指导意义.     

基于自适应多分辨率曲面的多波束滤波方法研究

针对常规固定分辨率曲面滤波精度不足的问题,提出一种基于自适应多分辨率曲面的多波束滤波方法.在地形变化较大的陡坎和细小目标突起物等测量环境下,多分辨率曲面根据地形坡度变化,对有特征地形或地物的局部区域,自动增强多波束水深曲面的分辨率,从而得到更精确的水底表面模型.基于该表面模型可进行自动滤波,从而保留更加完整的水下地形特...