汽车车内噪声有源控制技术

有源噪声控制技术是目前国内外噪声控制界的研究热点。对有源噪声控制的概念、原理和实现作了介绍。根据有源控制方法对于低频噪声控制的优势,结合车内噪声的特点和现代控制领域的理论发展,讨论了在车内应用有源噪声控制技术的可行性,提出了一条可行的技术路线。     

铁路轨检车轴箱振动加速度消趋方法的比较

振动测量数据中往往包含了趋势项,这些趋势项对数据的分析会产生很大的影响,尤其在积分过程中,这种影响会进一步放大,所以消除趋势项是数据分析的基本前提。对包含在轴箱加速度中的趋势项进行消除,并进行双积分以达到与轨面高低不平顺进行比较的目的,采用了三种消趋方法进行对比分析的方式,三种消除趋势项的方法（多项式拟合消趋,滤波消趋及小波消趋）对实测数据的分析结果为：多项式拟合消趋不适于轴箱加速度的积分分析,而滤波消趋与小波消趋能适于这种分析,进一步,从波形包络来看,小波消趋与原波形最接近。最后提出了适合于轴箱加速度分析的消趋方法及其相关参数值。     

基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测

介绍了扩展卡尔曼滤波的原理,针对人工神经网络神经元之间权值的调整过程,建立了权值调整的状态空间模型,并采用扩展卡尔曼滤波对该模型的状态变量进行递推估计.文中仿真以全国历年公路货运周转量为例,分别采用BP算法和扩展卡尔曼滤波算法对神经网络进行训练,2种训练方法预测的结果对比表明扩展卡尔曼滤波训练算法具有更好的准确性和更高的运算效率.     

基于概率神经网络和声压的柴油机故障诊断

论述了利用柴油机运转缸盖噪声信息来诊断内燃机故障的一种方法,通过FIR数字滤波技术从发动机缸盖噪声信号中分段提取发动机的燃爆和气门开闭信息,采用参数平均法消除了缸盖噪声测量的随机误差,利用概率神经网络的分类功能,准确判断出了各种故障。     

两种柴油机过滤器过滤效果对比研究

采用自行设计安装的柴油机微粒取样系统在5个工况下对袋滤器和陶瓷微粒过滤器过滤后的微粒进行采集:一部分样品用于过滤效率的对比,另外一部分样品利用气相色谱—质谱技术(GC—MS)用于排气微粒中可溶有机成分(SOF)的分析。通过对过滤效率、微粒成分相对质量和微粒中SOF与IOF所占比例的分析对比可以看出,袋滤器是一种较好的柴油机微粒过滤器。     

摩托车发动机空滤器滤芯的研究(1)

空滤器滤芯是摩托车空滤器的核心和关键部件,直接影响发动机的性能,如设计不好,灰尘、砂粒、异物等会由此通过化油器进入发动机,导致不能起动或起动困难、异响(敲缸)、润滑油消耗过高、燃油消耗过高、动力不足加速性能变差.     

摆式列车曲线参数实时检测技术研究

利用滤波后摆式列车的未平衡加速度作为控制信号,可实时地控制车体的倾摆角,从可靠性角度出发,进行了加速度传感器的选型安装位置的比较,验证了陀螺仪的测试精度,得出结论：可利用陀螺仪的输出作为触发信号以及倾摆的极性判断。     

MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统算法研究

在自行研制的微小型MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统上,深入研究了组合导航算法。该组合导航系统用FPGA芯片为主控制器,以TI公司高性能DSP芯片TMS320C6713作为导航解算协处理器。它采用了圆锥误差补偿和划船误差补偿的现代捷联导航算法和18阶状态变量的扩展Kalman滤波算法进行了组合导航参数计算。经室外车载试验表明,该组合导航系统的水平姿态误差小于0.2°,航向角误差小于0.3°,定位精度小于5m。     

基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

基于MATLAB与LabVIEW的回波信号处理与分析

针对MATLAB与LabVIEW软件的不同特性,提出利用编程实现和虚拟实验相结合的方式对某声纳接收到的回波信号进行处理。信号的处理与分析是MATLAB与LabVIEW的强项,用户可以很轻松地构建各种复杂的信号处理与分析系统,操作简便,并且形象直观,大大提高了信号处理与分析的能力、精度和效率。