海洋核动力平台不间断逆变电源一种高可靠性工作模式

本文介绍了一种不间断逆变电源高可靠性工作模式,具体而言是海洋核动力平台不间断逆变电源以受控电流源模式在线并网输出,一方面作为交流电网的热备用,另一方面实现有源电力滤波与无功补偿功能。一旦检测到交流电网掉电,逆变电源立刻从电流源模式切换到电压源模式输出,保障负荷的不间断供电。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。     

基于海事卫星时延和频偏的远海飞行器跟踪方法

针对海上飞行器难以实现实时安全定位的问题,研究利用海事卫星时频数据对海上飞行器进行跟踪的方法,实现主动地跟踪远海飞行器的轨迹.介绍并分析现有自适应转弯模型的缺点以及交互式多模型算法(IMM)在测量数据为时延和频偏情况下存在的问题.在此基础上提出基于时延约束的自适应转弯模型,该模型通过引入时延数据建立转弯速率估计器,估计目标可能的位置和对应的转弯速率,进而估计出目标的速度矢量.简要地介绍了频偏的计算模型以及粒子滤波算法,给出了远海飞行器跟踪的算法流程图.使用Matlab进行了二维对比分析,并使用专业的仿真软件卫星工具包(STK)搭建远海飞行仿真环境,生成仿真的飞行参数、卫星时延以及频偏等数据用以验证模型的可行性.仿真结果表明:①在测量数据为时延和频偏的情况下,传统交互式多模型算法难以适用,容易出现滤波发散;而自适应转弯模型能够很好地估计目标的轨迹,且不需要人为设置转弯速率.②使用该模型可以较为完整地得到远海飞行器的轨迹,且平均经纬度误差在0.2°以下,最大经纬度误差约等于0.8°.      

某SUV车型机舱内异响诊断

使用LMS TEST.LAB工程软件中的噪声诊断模块和小波变换模块对异响噪声信号进行分析和计算,得到异响噪声信号的频率成分和异响发生频次。之后结合异响所属系统旋转部件工作基频进行对比和分析,最终找出异响零件。异响诊断结果显示,该机舱异响频率成分覆盖500～1 000 Hz,异响发生频次与发动机曲轴旋转的0.5阶基频相关,异响由凸轮轴驱动的制动真空机械泵产生。     

基于DPCA和Kalman滤波的SAS运动误差估计

SAS系统的运动不稳定性是限制其发展的一个主要因素。等效相位中心(DPCA)自聚焦算法是基于原始回波数据的运动补偿方法。由于DPCA自聚焦算法在估计过程中是以前一个脉冲对应的阵列位置为基准,因此,随着脉冲次数的增加,估计残差将会逐渐积累,特别是当某次脉冲对应的估计残差较大时,DPCA自聚焦算法的估计精度就会受到严重的影响。本文将Kalman滤波算法和DPCA自聚焦算法融和,以最小均方误差为最佳准则,采用随机过程的矢量模型和递归算法,获得信号和噪声的最佳分离,提高了对SAS运动误差的估计精度。     

异常波及其对海上结构铃振现象的影响

海上结构物的铃振(Ringing)现象是新近发现的一种高频共振响应现象,对结构物有显著的破坏作用。从实测资料中发现,在恶劣海况下发生的具有强非线性和非对称性的异常波(Freakwave)有可能引起海上结构物的铃振响应。文中综述了可能引起铃振响应的异常波的研究现状及成果,分析了其能量分布,并指出异常波是海上结构物产生铃振现象的机理之一。     

车辆工程中小波分析的应用综述

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,由于它多分辨分析的特点,使得其在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力,成为处理非平稳信号的有力工具,在车辆工程领域受到越来越广泛的应用。简要介绍了小波分析的特点及其在车辆工程的典型应用。     

桥梁结构健康监测基于相关性分析的多源数据预测算法研究

通过大数据预处理和分析技术,对位移、应变、风速、温度、湿度和索力等桥梁监测数据进行分析。首先使用傅里叶变换和小波变换,分析了不同监测数据类型之间的相关性,之后通过Bi-LSTM多源预测模型验证了相关性分析的结论。结果表明：位移信号与温度信号之间具有负相关性、位移信号与湿度信号具有正相关性,引入相关性强的桥梁监测数据建立多源预测模型能有效提高预测精度。研究结果对桥梁结构健康监测数据的关联分析与挖掘有参考价值,可为桥梁的日常养护、监测运营和应急管理提供决策依据。     

路用探地雷达反褶积法应用研究

从路用探地雷达资料中提取路面各层的目标信号特征是路面检测的关键要素.但雷达接收信号往往受干扰因素影响,严重模糊目标信号特征.该文提出了先应用小波多尺度去噪方法进行降噪处理,然后采用反褶积和局部异常识别相结合的方法增强雷达目标信号.该方法在实际道路现场检测中的应用结果表明:处理后的雷达剖面分辨率和可异值分解性得到提高,目标信号特征明显加强.