基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。     

基于怠速提升的DPF再生温度控制方法研究

在DPF主动再生过程中,如果柴油机运行工况突降至怠速状态,会使DPF内部温度峰值和温度梯度迅速升高,易导致DPF出现烧熔现象,针对该问题,进行了基于怠速提升的DPF主动再生温度控制的试验研究。结果表明:再生过程降至怠速工况时,载体出口端中心附近的温度和温度梯度升高幅度最大;随着怠速的提升载体的温度峰值和温度梯度逐渐降低,怠速提升至1 100r/min时,最高温度峰值由820℃左右降至632℃左右,降低了约22.9%,最大温度梯度由30℃/cm左右降至10℃/cm左右,降低了约66.7%。     

基于"当前"统计模型的机动目标运动要素解算

在避碰过程中,舰船一般处于机动状态.因而,对机动目标运动要素解算的精度直接影响到避碰的效果.通过对多种模型的比较,选用了"当前"统计模型,"当前"统计模型相对于其他模型能够更为真实地反映目标的机动变化.仿真结果表明,此算法收敛迅速并有较高精度,其解算所得的目标运动要素能够满足舰船避碰等实用要求.     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

基于有源滤波器的同相供电系统补偿电流的实时检测

基于有源滤波器的同相供电系统的关键技术是对补偿电流的实时检测,检测的精度高低和动态响应性能好坏会影响三相平衡效果和谐波与无功的补偿效果。本文针对以往检测方法存在动态响应速度慢的缺点,提出了2种补偿电流检测方法:有功电流分离检测法和无延时虚拟三相检测法。分析与仿真证实,无论被检测电压与电流有无畸变,2种检测方法都可根据同相供电平衡补偿的不同要求(仅平衡三相、平衡三相滤除谐波和平衡三相滤除谐波并补偿无功)完成补偿电流检测,且检测精度高、动态响应速度快。     

机动对SINS对准中惯性仪表误差估计的影响

为了尽可能估计出捷联惯导系统中惯性仪表的误差,建立捷联惯导系统误差方程和量测方程,运用传递对准技术,构建了速度匹配方式下的Kalman滤波器模型,研究了线加速和拐弯机动下对惯性仪表误差估计的影响,并对计算机仿真结果进行比较分析,仿真结果表明:线加速情况下可以提高陀螺漂移误差的估计精度,拐弯情况下可以提高加速度计偏置误差的估计精度。     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

基于瞬时无功理论的谐波检测方法及其实现技术

介绍了基于瞬时无功理论的ip-iq方法,并将其推广应用到单相、三相三线、三相四线系统中任意次谐波正序、负序有功、无功分量的检测,重点探讨了ip-iq方法具体实现中最重要的两个方面,即低通滤波器的优化设计和不对称、畸变电网电压下锁相环的设计与实现,最后给出典型的仿真与实验结果.     

双正交小波滤波器族的构造

给出了一般双正交小波滤波器所对应多相矩阵分解形式及所对应的代数结构空间,完成了一个双正交小波滤波器设计程序.此程序不但可以给出任意双正交小波滤波器族参数表示,还可以用来刻划滤波器族代数结构.     

曝气生物滤池技术在工业废水回用处理中的应用

曝气生物滤池具有体积小、处理效率高等特点。研究结果表明,曝气生物滤池使用新型粒状填料处理工业废水,进水量240 m~3/d,水力停留时间3 h,COD,SS和BOD去除效果好,出水稳定达到国家《城市杂用水水质标准》,满足用户要求。