压力示功图的频谱分析及其数字滤波处理

测压通道是影响柴油机示功图测量精度的主要因素之一，示功图上出现的压力波动直接影响到放热规律的计算和燃烧性能的评价。通常采用的光顺方法只是根据数学上的平滑与逼近原理，而不是按系统的物理特性建立的，很难证明其光顺结果是否符合实际，本文通过对SD2100型柴油机实测示功图的频谱特性的研究，提出了一种根据测压通道的传递函数，通过傅 立叶逆变换消除示功图压力波动的滤波方法，与一般的光顺方法相比，它有效地消除了测压通道造成的压力波动，而更多地保留了示功图上的有用信息是一种较好的示功图处理方法。     

基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计

将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合，提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法。对拥用相同采样的分布式多传感器单模型非线性动态系统，应用强跟踪滤波器，得到目标状态基于全局信息融合估计结果，并利用计算机仿结果对算法的有效性进行了验证。这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题，从而丰富和发展了多源信息融合理论。     

基于Carsim的车辆运动轨迹跟踪算法

车辆质心运动轨迹作为车辆最为直观的运动结果,对车辆行驶安全性和操纵稳定性的研究十分重要,且准确计算车辆的行驶轨迹对驾驶员准确操控车辆很有帮助。但是由于技术水平的制约,当前车载定位系统的精度和稳定性较差,且价格昂贵。文中以二自由度车辆模型为基础,通过坐标系变换,建立质心坐标的微分方程,运用Kalman滤波技术对输入变量进行滤波,通过MATLAB/SIMULINK和Carsim进行联合仿真,试验结果与真实车辆行驶轨迹相吻合。     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明:通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.     

采样时间序列的故障数据检测与滑动容错滤波

在导出采样时间序列数据滑动LS滤波的基础上，建立了一组简洁的故障数据检测与修复算法，并将故障数据修复与滤波估计相结合，构造了对突发性故障数据有良好容错能力的滑动容错滤波算法。仿真计算证实，该方法有效、可靠。     

改进的变步长LMS自适应滤波算法

针对解决LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法收敛速度及未知系统时变跟踪速度与稳态误差的矛盾,改进步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性映射关系,提出一种新的变步长LMS算法。执行该算法时系统初始阶段或未知系统时变阶段步长自动增大,而稳态时步长缓慢变小,提高了收敛速度和时变跟踪能力,克服了稳态误差偏大的缺点。理论分析及实验结果表明,新算法的收敛、跟踪速度及稳态误差性能均优于现有常见的几种LMS算法。     

轨道不平顺的评价检测及噪声处理方法

轨道质量指数(TQI)检测数据通常为非等时距,采集的数据如缺乏修正和分类去噪处理会极大影响最终的预测精度,目前关于此类研究较少,尤其是去噪方法研究.结合T QI轨道质量指标,在对动静态检测方法进行比较的基础上,选取京广下行线开行轨检列车进行轨道不平顺动态检测.针对收集到的轨道病害检测数据,提出不良数据筛选原则及修正方法,引入卡尔曼(Kalman)滤波法对数据进行去噪,并在京广下行线验证去噪处理效果.结果表明:Kalman滤波效果较好,实时性强,能够有效去除高斯噪声及非高斯噪声,以Kalman滤波去噪为导向的线路精调后所得T QI指标优于未采用该方法的线路指标.最后,针对京广线检测到的轨道病害提出可行整修措施,为现场线路维护工作提供理论指导与依据.     

试论软弱围岩段施工技术

大伙房输水工程洞室设计断面为Ф8．2m的全圆形隧洞，由于开挖断面较大，且该钻爆作业段断层较长，地质条件较为复杂，设计工期较紧，经过施工技术人员认真讨论，采用短台阶施工法和分步开挖法在施工中进行工序的交替更换，确保工程进度和工程质量。     

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m-最优的交互粒子PHD多目标跟踪算法研究

针对传统多模型交互粒子PHD滤波算法,聚类估计方法中提取峰值误差较大、求解运算时间较长,估计精度不高等缺点,提出了基于m-最优的交互粒子PHD算法,通过删减各时刻低似然值,保留m个最优值用于量测的更新,形成最优粒子,最终所形成的用于目标状态估计的聚类.