车载导航系统陀螺的自适应校正方法

分析了低成本压电振动陀螺误差及其影响因素,在实验的基础上得出采用温度补偿陀螺误差的可行性。建立了联合卡尔曼滤波方程融合GPS和INS信息,估计定位信息和陀螺误差。提出车载GPS/INS组合导航系统中陀螺零漂误差和标度因子误差的校正过程启动条件,当条件满足时,以估计的陀螺误差为输入,采用温度误差校正表学习算法对陀螺误差模型进行训练。用道路实验数据对提出的陀螺校正算法进行验证,结果表明该算法精度高、收敛快、可操作性好。     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

基于改进DCP水下图像增强算法研究

为提高舰员对舰船的维修保障能力,尤其是舰船水下部分及附属装置的检查、清洗、切割或维修等,需借助水下视觉辅助设备,但利用视觉设备在水下所取得的图像存在着清晰度低模糊、色偏严重对比度不高、亮度偏暗等缺点。为解决这一问题,在深入分析常用图像增强算法的基础上,经过筛选采用改进后的暗通道优先算法对水下图像进行增强,提高水下图像的对比度和对水下图像进行颜色校正,以适应人眼对图像信息的获取。首先使用传统的暗通道先验算法对图像颜色校正,使图像看起来颜色更加均匀对比度更高,随后利用改进的暗通道先验算法进行改进。改进后的算法模型传输率更高,PSNR更均衡,图片中噪声更小,更清晰,可以满足水下图像的观测要求,为实际舰船水下检修提供可靠的帮助。     

舰船遥感图像非线性畸变自适应校正研究

针对摄像机成像模型受非线性映射导致所获取舰船遥感图像存在的非线性畸变,根据Tsai畸变模型和Brown畸变模型构建改进处理的非线性畸变模型,通过实验场校验法解算非线性畸变模型的校正参数,实现目标坐标的校正处理,采用双线性内差值法对原始舰船遥感图像作重采样处理,获取畸变校正后的舰船遥感图像。实验结果表明：该方法可实现舰船遥感图像的非线性畸变校正,校正后畸变误差均值、畸变百分比较小。     

基于优化残差卷积网络的滚动轴承变工况故障诊断

针对滚动轴承在实际运行环境中同时存在变负荷和变噪声的复合工况干扰而产生的故障诊断效果不理想的问题,提出了一种用于滚动轴承变工况故障诊断的一维残差卷积神经网络方法。将归一化后整理完的原始轴承振动信号输入到网络模型中,利用具有残差连接的多个一维卷积层提取特征,再经过多个卷积池化,最后输入到Softmax层进行分类,输出轴承振动信号的故障类型。将所提方法与一维卷积神经网络(CNN)、LeNet-5和AlexNet几个经典模型进行对比分析,结果表明,本文方法在变噪声实验和变负荷实验中的平均准确率分别为94.16%和95.31%,均高于其他经典神经网路,具有较强的抗噪性和泛化性能力。     

基于静载试验的PPC斜拉桥有限元模型修正分析

基于有限元模型建立模态柔度矩阵进行模态振型和固有频率与边界刚度系数间的灵敏度分析,推导柔度矩阵与边界支撑刚度及斜拉桥索刚度之间的灵敏度系数矩阵,建立实测挠度和理论挠度的差值与刚度修正值之间的关系表达式,并以实际斜拉桥的缩尺结构为试验模型进行静载试验,以挠度残差为目标函数对有限元模型进行修正,验证本模型的可行性.研究结果...     

自动检测系统非线性误差的神经网络校正方法

在自动检测系统中,由于传感器、放大器、A/D转换电路等存在非线性误差,使得检测系统存在非线性误差.非线性误差是系统误差,属于静态误差.为减少检测系统的测量误差,在自动检测系统中需要对非线性误差进行校正.讨论了一种采用FLANN神经网络进行非线性误差的校正方法.这种方法比采用整段校正、平方插值校正等方法具有更好的性能.     

瞬变电磁法在隧道超前探测中台车干扰校正技术研究

利用瞬变电磁法隧道超前探测掌子面前方水害时,为消除施工台车的影响,研究台车与线框不同位置的瞬变电磁响应曲线特征及规律,获取了干扰校正系数及拟合曲线,结果表明,随着台车与线框间距的不断增大,台车的干扰逐渐变小,当二者间距大于30 m时,响应曲线特征趋于一致,这一结论解决了隧道中采用瞬变电磁探测水害时,施工台车信号无法去除的难题,提高了隧道瞬变电磁超前水害探测数据的可靠性。现场试验表明,通过干扰校正后的瞬变电磁成果,对水害的判读更准确,获取的水害地层信息更真实。     

车道线保持自校正滑模控制

为实现复杂工况下的车道线保持控制,建立了包含转向机构动态的车辆横向动力学模型,在此基础上研究了车辆在直道与弯道工况下的车道保持控制问题并提出一种自校正滑模控制方法.该方法引入sigmoid函数代替滑模控制中的符号函数并根据Lyapunov稳定性理论设计了自校正律,在自校正律的作用下sigmoid函数的边界层厚度以及切换...     

基于迭代学习的速度传感器故障诊断研究

霍尔式速度传感器利用实时检测的速度信号作为系统速度反馈参考,广泛应用于轨道交通和汽车电子产品中,为系统安全可靠运行提供保障.针对霍尔式速度传感器工作原理,构建含有实时故障估计变量的线性时不变系统模型,根据传感器实际输出和估计输出的残差信号确定目标函数及基于迭代学习的故障诊断数学模型,并对此迭代学习故障诊断策略进行收敛速度和收敛精度分析.为验证诊断策略的普适性和正确性,在速度传感器正常工作状态下施加典型阶跃、指数和正弦形式的故障信号,探究诊断算法对故障信号估计的准确性和时效性.研究结果表明:所提故障诊断策略能够利用实时故障估计变量准确估计故障信号,并在有限时域周期内全局收敛,为诊断策略的工程化应用奠定基础.