卡尔曼滤波与滚动轴承故障信息的提取

在阐述卡尔曼滤波理论的基础上，分析了滚动轴承系统的振动机理，建立了滚动轴承工作元件表面损伤振动信号模型和观测模型，提出了运用卡尔曼滤波理论估计滚动轴承故障信号的方法。     

卡尔曼滤波在有轨电车GPS定位中的应用

由于定位和成本的原因,有轨电车系统不同于地铁在轨道铺设大量的应答器进行辅助定位,而通常会采用铺设少量的应答器/信标并结合速度传感器、GPS的方式进行综合定位,因此GPS的定位精度是定位准确性的重要条件之一。由于卫星、接收机钟差以及传播途径等因素会导致GPS定位精度下降,为了提高定位精度,采用卡尔曼滤波对有轨电车位置进行最优估计,通过Matlab分别仿真匀速运动、匀加速运动和变加速运动情况下的目标轨迹。仿真结果表明:采用卡尔曼滤波算法后,目标位置误差值大大降低,很好地降低了噪声影响,提高了定位精度。     

基于卡尔曼滤波的汽车纵向速度滤波算法及应用

针对现有车速计算方法精度不高、波动大的问题,研究基于车速信号的车辆纵向速度卡尔曼滤波估计算法,并实现该算法在整车控制器中的应用。仿真和实车试验表明,该卡尔曼滤波车速算法具有良好的实时性与较高的滤波精度。     

海底地形辅助导航系统滤波算法研究

分析了地形／惯导组合导航系统的状态方程，并对H∞滤波和卡尔曼滤波算法进行了对比分析，同时给出仿真结果。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和卡尔曼滤波都具有较好的收敛特性，能在一定程度上提高地形辅助导航系统精度，但H∞滤波的效果优于卡尔曼滤波。     

基于UKF的大失准角条件下单轴旋转SINS初始对准方法

论文阐述了单轴旋转调制技术对捷联惯导系统误差抑制的原理,针对单轴旋转捷联惯导系统的初始对准,推导了大失准角误差条件下非线性初始对准误差模型,同时为充分利用惯导系统输出信息,提出了一种“加速度+速度”的非线性观测模型;根据系统误差方程和观测方程同时非线性,设计了一种Unscented卡尔曼滤波算法,并对静基座单轴旋转SINS初始对准进行了仿真试验.结果表明,采用该算法水平和方位对准在较短时间内都能达到较高精度,同时对加速度计零偏和三个陀螺漂移实现有效标定.     

卡尔曼滤波在FE车型GPS中的应用

本文介绍了卡尔曼滤波应用于FE车系GPS中有助于精确的定位,通过对速度信号等参数进行评估、设计,使GPS定位模块在较佳的条件下工作,从而达到精准定位。     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。     

双目标纯方位定位数据处理分析

本文从双基阵纯方位定位的基本原理出发,给出了卡尔曼滤波算法的模型,针对实际目标特点和滤波中容易出现的发散问题,对方位数据进行时空迭代后将解算数据进行航迹融合。仿真实验表明,该处理方法能够克服滤波发散,实现双目标有效跟踪,可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,有较好的工程应用价值。     

船舶横向运动多变量随机控制研究

本文基于多变量随机最优控制理论研究船舶横向运动多变量随机控制规律.文中提出两种控制规律,一种是次优控制规律,该方法简单实用但控制性能较差,另一种是最优控制规律,该方法是利用成形滤波器将有色干扰白化,并将系统模型扩充而实现的,这需要对扰动进行估计建模,因而算法上较复杂,但控制性能较前者高.文中针对典型的船舶模型及航行工况进行了大量的仿真,给出仿真结果,并对两种方法进行了比较.在减少横摇角、横摇角速度、艏摇角、艏摇角速度及横荡速度方面,次优控制可取得20%-50%的效果,但横荡位移增加了14%.最优控制可取得60%-78%的效果,但横荡位移增加了6%.在实际应用时,可按船舶实际情况选用其中一种控制规律.