基于改进稀疏正则化的扩展卡尔曼滤波损伤识别研究

基于传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）的损伤识别过程是一个典型的反问题求解，反问题的不适定性使EKF识别结果容易受噪声干扰，导致EKF算法收敛困难、识别精度下降。基于l₁正则化的EKF算法在一定程度上可以缓解此问题，但其不能获得足够准确的稀疏解。为此，提出了一种改进稀疏正则化的EKF方法。该方法采用Arctangent罚函数代替l₁范数以施加损伤稀疏性约束；通过伪测量技术将稀疏性约束嵌入到EKF中，获得施加约束方程后的递推解。采用3层剪切结构和悬臂梁2个试验算例验证了该方法的有效性。研究结果表明：即使在噪声干扰下，所提方法也可以准确识别出结构损伤；相比传统l₁正则化EKF方法，该方法需要的观测信息更少，能获得更准确的稀疏解。     

Using GPS with a model-based estimator to estimate critical vehicle states

This paper demonstrates a method to estimate the vehicle states sideslip, yaw rate, and heading using GPS and yaw rate gyroscope measurements in a model-based estimator. The model-based estimator using GPS measurements provides accurate and observable estimates of sideslip, yaw rate, and heading even if the vehicle model is in neutral steer or if the gyro fails. This method also reduces estimation errors introduced by gyroscope errors such as the gyro bias and gyro scale factor. The GPS and Inertial Navigation System measurements are combined using a Kalman filter to generate estimates of the vehicle states. The residuals of the Kalman filter provide insight to determine if the estimator model is correct and therefore providing accurate state estimates. Additionally, a method to predict the estimation error due to errors in the estimator model is presented. The algorithms are tested in simulation with a correct and incorrect model as well as with sensor errors. Finally, the estimation scheme is tested with experimental data using a 2000 Chevrolet Blazer to further validate the algorithms.     

GL03型机车过滤器的性能分析

分析了GL03型过滤器的过滤机理,同时重点介绍了其过滤性能上的优点,并将之与国内长期使用的VV格百叶窗进行对比。     

交流传动地面功率试验及问题探讨

介绍了交流传动地面功率试验的主要结果,并就异步牵引电动机、逆变器、滤波电路及保护中的一些问题进行了探讨,提出交流传动机车应进一步研究解决的问题。     

基于界面剪切试验的沥青混合料集料切向弹性刚度研究

目前仍缺乏沥青混合料颗粒接触界面参数的有效获取方法，导致基于离散元法的沥青混合料数值分析手段无法精确模拟材料的力学行为。针对"切向弹性刚度"参数无法准确获取的难题，基于自主开发的"沥青混合料颗粒剪切分析系统"开展沥青混合料的颗粒界面剪切试验研究，确定合理试验参数。在此基础上开展3种级配和3种集料的沥青混合料单轴贯入试验，分析不同试验方法得到的剪切模量相关性。试验结果表明：在60℃试验温度和0.02 mm·s^-1剪切速度条件下可获得较为稳定的试验结果；剪切应力曲线表现出典型的"预剪切阶段"、"剪切稳定阶段"和"剪切破坏阶段"三段式增长；级配对界面剪切力有显著影响，AC-13、SMA-13和OGFC-13混合料的峰值均值分别约为100，50，90 N；同一级配下，采用玻璃珠和铁珠的混合料的界面剪切力分别为75，70 N；集料的材料类型是影响界面切向弹性刚度的关键因素，采用玻璃珠和铁珠的界面切向弹性刚度分别是0.17×10⁶ N·m^-1和0.22×10⁶ N·m^-1，而花岗岩集料则达到0.66×10⁶ N·m^-1以上；贯入试验结果表明级配和集料类型决定了混合料的剪切模量大小，采用花岗岩集料的AC-13型混合料的剪切模量达到18.88 MPa，OGFC-13混合料最小，仅为8.95 MPa；界面剪切试验得到的剪切模量与贯入试验结果的相关系数达0.89。所提出的集料接触界面剪切试验可分辨级配和集料类型对切向弹性刚度的影响。     

港口机械液压系统的主动维护

对港口机械液压系统主动维护的内容与方式进行探索与实践 ,通过对港机液压系统污染度控制及液压油合理更换周期的研究 ,提出对港机液压系统实施主动维护的方法和标准。     

加速器磁铁电源PSO-LQR控制器设计与研究

磁铁电源是加速器的重要组成部分.该设计以磁铁电源为控制对象,并提出了基于PSO的磁铁电源LQR控制器的设计.首先,利用现代控制理论建立了磁铁电源的状态空间模型,而后采用粒子群算法对磁铁电源LQR控制器加权矩阵进行了优化,以保证能够为加速器快速地提供所需的磁场.仿真结果表明,该课题所采用的方法能够满足系统输出快速响应的要求,各项指标优于传统方法所得到的结果.     

基于LO-EKF算法的分布驱动电动汽车状态估计的研究

本文中对分布式驱动电动汽车的状态估计进行研究。首先利用龙伯格状态观测器实时观测对车辆的状态估计影响较大的路面坡度,接着,提出了采用扩展卡尔曼滤波算法,以车辆ESP传感器所获取的数据信息作为观测值,对分布式驱动电动汽车的动力学状态变量进行估计。最后进行Carsim和MATLAB联合仿真。结果表明,基于扩展卡尔曼滤波和龙伯格观测器的车辆状态估计算法能较好的估算出车辆的相关动力学状态值,算法可行,收敛速度较快。     

基于红外测距的道路前方车辆探测预警系统研究

进行道路前方车辆探测预警系统设计时,通常采用红外测距仪来获取道路前方车距信息,并以此作为前车探测的基础数据。为了消除系统状态误差和测量误差对车距信息数据精度的影响,可根据车距信息和相对车速不会突变的特性建立预测模型,基于此预测模型,应用Kalman滤波理论准确预测相对车速,并利用车距信息和相对车速计算安全距离报警阈值。试验证明该探测及预警方法可大大提高车辆探测的准确性和鲁棒性。     

An adaptive model for highway travel time prediction

Traffic congestion caused by either insufficient road capacity or unexpected events has been a major problem in urban transportation networks. To disseminate accurate traveler information and reduce congestion impact, it is desirable to develop an adaptive model to predict travel time. The proposed model is practically implementable to capture dynamic traffic patterns under various conditions, which integrates the features of exponential smoothing and the Kalman filter by utilizing both real‐time and historic data. The model is simple in formulation while robust in performance in terms of accuracy and stability. With a constraint or nonconstraint smoothing factor, the proposed model is tested with both real world and simulated data and demonstrated itself a sound model that outperforms others (e.g., Kalman filter and simple exponential smoothing) specifically under recurring and nonrecurring congestion. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.