提高磁浮交通供电系统功率因数的措施

针对上海高速磁浮交通供电系统的滤波、无功补偿设计的特点,分析了供电系统功率因数较低的原因,提出了提高功率因数的技术措施,并分析了该措施的技术、经济效益。最后给出了改进滤波、补偿系统设计的建议。     

基于卡尔曼滤波算法的电机转速精确估计

从无刷直流电机入手建立数学模型，利用卡尔曼Kalman（EKF）滤波原理算法，对无刷直流电机的转速进行精确估计，然后在Matlab环境下仿真，验证卡尔曼滤波算法对电机转速估计的精确性。     

Road roughness estimation based on discrete Kalman filter with unknown input

ABSTRACT

The road roughness acts as a disturbance input to the vehicle dynamics, and causes undesirable vibrations associated with the ride and handing characteristics. Furthermore, the accurate measurement of road roughness plays a key role in better understanding a vehicle dynamic behaviour and active suspension control systems. However, the direct measurement by laser profilometer or other distance sensors are not trivial due to technical and economic issues. This study proposes a new road roughness estimation method by using the discrete Kalman filter with unknown input (DKF-UI). This algorithm is built on a quarter-car model and uses the measurements of the wheel stroke (suspension deflection), and the acceleration of the sprung mass and unsprung mass. The estimation results are compared to the measurements by laser profilometer in-vehicle test.     

防金属粉末型内燃机车空气滤清器的研制

对GK1型内燃机车的空气滤清器进行了分析,并指出其在冶金企业运用中的缺陷,研制了一种防金属粉末的磁性滤网,并在机车空气系统得到了良好应用。     

大型船舶航迹多变量随机最优控制

基于随机控制理论，研究了大型船舶航迹的随机最优控制。以Mariner号船舶为研究对象，建立了该船的运动方程和干扰模型，在此基础上，利用卡尔曼滤波器对航向角Ψ、舵角δ、船位信息(经纬度)等进行最优估计，采用LQG随机控制方法对航迹进行随机最优控制。仿真结果表明航迹控制性能良好，能精确保持航迹。     

导航信号卡尔曼滤波定位解算方法研究

研究了导航信号的卡尔曼滤波定位解算方法，该方法能够实现用小全的测量值完成导航解的估值解算，同时还可以对导航解进行平滑，减小噪声对导航解的影响。仿真结果证明了该方法在导航定位解算中的有效性和可行性。     

船舶电力推进变频输出电压谐波抑制研究

根据船舶电力推进变频驱动的特点,提出了一种新型变频器输出混合有源正弦波滤波器,在变频器的输出侧接上一个LC基波串联谐振电路,使变频器的输出电压对基波呈现低电抗、对谐波呈现高阻抗;同时实时检测负载端电压,根据瞬时无功功率理论可直接检测出谐波电压波形,并通过变流器和串联变压器反馈一个与谐波电压幅值相等、相位相反的电压去抵消系统中剩余的谐波电压。阐述了新型变频器输出混合有源正弦波滤波器的结构和工作原理,分析了滤波器的谐波抑制原理,给出了滤波器的仿真结果及分析。仿真结果表明:此滤波器设计新颖、结构简单、可靠性高,在各种工况条件下都能得到优化的滤波效果,很好地改善变频器的输出电压波形。     

电气化铁道用有源电力滤波器方案研究

概述了电气化铁道谐波问题现状，介绍了采用有源滤波器解决牵引网谐波干扰的几种方案。针对各个方案的特点，优选出了一种较适合电气化铁道用的有源滤波器方案。     

提高船舶设备电磁兼容性能方法探讨

针对船舶辅助设备在电磁兼容性测试中存在的问题进行探讨,提出行之有效的解决办法,并对抗强电磁脉冲辐射进行初步探讨,提出解决方案.     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。