基于粒子滤波的电力机车电气故障诊断

采用分布式传感器网络(DSN)对列车电气系统的各种状态信息进行检测,根据动态空间模型理论建立系统状态方程和观测方程,采用粒子滤波技术对系统滤波状态进行估计,通过二值决策法对每个传感器获得检测信息并与阈值对比,对比结果由故障诊断中心融合并给出最终决策结果,如果确认处于故障状态则给出故障预警.由于传递给诊断中心的数据是二值结果,降低了通信量,提高了实时性能.实验仿真结果验证了诊断系统的适用性和可靠性,也验证了粒子滤波在非线性、非高斯系统中的适用性.     

多采样率卡尔曼滤波器在汽车状态估计中的应用

为了改善复杂系统中单采样率控制策略的控制品质,在深入研究多采样率数字控制系统和卡尔曼滤波算法的基础上,提出了输入多采样率的卡尔曼滤波算法.将该算法应用于汽车主动前轮转向系统中,对横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速进行估计,通过Carsim与Simulink的联合仿真以及蒙特卡罗试验,验证了算法的有效性.研究结果表明:多采样率卡尔曼滤波算法有利于融合多个输入量的信息,能改善状态估计器的性能,比单采样率卡尔曼滤波算法具有更高的稳定性,且估计误差减小4.0%～48.7%.     

一个鲁棒性冲突解脱轨迹规划模型

针对固定航路飞行条件下高密度运行空域多航空器实时冲突解脱轨迹规划问题,为了获取高空风场数值及增强航空器冲突解脱轨迹的鲁棒性,根据航空器的运行状态构建了高空风场线性和非线性滤波模型.采用模型预测控制理论,通过将预测模型的校正过程转化为高空风场数值的滤波过程,在给各航空器设定解脱优先权重及考虑两类解脱变量物理约束条件的前提下,从航空器的动态协同特性出发,构造能够反映控制输入量优劣的指标函数,提出一种能够适应空域环境变化的冲突解脱航迹在线滚动规划方案.算例分析表明,所提出的在线解脱轨迹规划方案可行有效.     

人工免疫粒子滤波算法估计电动汽车电池SOC

准确预测电池的荷电状态（SOC）对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的 SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性.     

柴油车碳化微米长木纤维DPF压降特性试验研究

提出将碳化微米长木纤维(CMLWF)作为微粒捕集器(DPF)的过滤体材料,并研制了可拆卸DPF和碳化微米长木纤维DPF排气阻力特性测试装置。试验证明,在设计DPF滤芯时需慎重选择合适的孔径,并且在外形结构允许的情况下,优先考虑孔隙直径较大、轴向长度较长的过滤介质。     

燃料电池汽车发动机空气过滤器研究现状

燃料电池汽车空气过滤器不仅可以过滤空气中的固体颗粒物,还可以有效吸附有害气体,对燃料电池具有保护作用,能够延长其使用寿命。介绍了国内外几种空气过滤器的专利及研究现状,并阐述了空气过滤器结构设计的重点研发方向。     

国内外冻土区路基地温控制措施

冻土地温控制的基本措施可分为主动和被动两类,但对主动和被动措施如何准确划分,目前在国内外并不一致。国外普遍从能量的观点来进行划分,被动地温控制措施在运行期间不需人为提供动力,也没有任何持续运动的机械部件,是冻土地温控制最常用的技术,尤其是在大型工程中使用更为广泛;而主动地温控制措施,需要动力支持或温控系统中有持续运动的部件。两种措施最显著的区别在于对冻结过程的人为可控制性和是否提供能量消耗。     

基于MAX267带通滤波器的设计

利用MAX267滤波芯片滤掉半主动悬挂系统采集信号中的干扰噪声和车辆过曲线时的离心加速度.介绍MAX267滤波器芯片的使用方法,说明如何确定芯片F与Q系列引脚值.在理论计算的基础上,利用将滤波芯片级联的方法设计出中心频率较小,带宽较窄的8阶契比雪夫带通滤波器.实验结果证明该滤波器的滤波效果是可以达到设计要求的.     

基音检测过程中减小共振峰影响的算法探究

基音周期是语音信号最重要的参数之一,旨在比较基音周期提取过程中的带通滤波和中心削波两种方法.并且在此基础上比较自相关函数和平均幅差函数两种基音周期检测算法.经过实验,明显得出:综合带通滤波和中心削波两种方法之后,从而得到改进后的基音检测方法,能够更准确更有效地提取到语音信号的基音周期.