卡尔曼时间序列模型预测路面平整度指数

路面平整度的发展趋势受交通量、温度及使用时间等许多因素的影响,很难建立综合全面的预测模型。而时间序列法利用历年的IRI值可解决这个问题。针对传统的时间序列法计算的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列IRI预测模型的方法,能充分利用观测值对状态估值进行实时修正,可有效提高预测模型的预测精度,且无需储存大量的历史观测数据。最后,通过实例证明了该模型有效可行。     

A method for estimation of vehicle inertial parameters

In this paper, a new method is presented for estimating the current sprung mass inertial parameters of a vehicle, such as the mass, pitch and roll mass moments of inertia, and lateral and longitudinal centre of gravity locations. The method measures the sprung mass response when the vehicle is driven over an unknown and unmeasured random road profile. From these measurements, the equivalent free-decay responses are extracted and modal analysis techniques used to estimate the sprung mass natural frequencies, damping ratios and mode shapes. This information is combined with a simplified vehicle estimation model, least squares analysis and known equivalent stiffness parameters to estimate the vehicles’ inertial parameters. The results obtained from several simulation examples show that estimates of the inertial parameters generally have small relative errors.     

电子方舱环境控制设计方法

主要从方舱的冷、热负荷计算方法,空调器的选型及安装,加热器的选型及安装等几个方面介绍了电子方舱的环境控制设计方法。     

捷联惯性姿态测量系统的扩展遗忘因子递推最小二乘算法研究

在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散.针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性.     

交互式多目标决策方法及其在海洋平台方案综合优选中的应用

提出了一种新的交互式多目标决策方法.它是在对指标有偏好信息及客观熵信息输出权重基础上,以严格的最小二乘法为工具,建立确定指标权重的优化模型,达到主观与客观的统一,从而为多目标决策问题寻求到一种行之有效的方法.通过将该方法应用于某海洋平台多目标决策,并与采用传统层次分析(AHP)方法相比较,结果表明该方法在应用于海洋平台方案综合优选等复杂多目标决策问题时是适用的和可靠的.     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。     

某空压机共振故障的诊断与处理

船用设备共振状态的判断对故障诊断与处理十分重要。某空压机横向振动剧烈,为判断其是否处于共振状态,文章首先通过敲击法获得强噪声背景下的冲击响应信号,采取分时段频谱分析的方法粗略估计固有频率。然后,分别采用带通滤波和小波降噪的方法处理含噪信号,确定了系统横向一阶和二阶固有频率。其中,二阶固有频率与转频接近,从而导致共振故障。最后,采取更换隔振器的处理措施,系统横向固有频率增大70%,振动降低54.6%。     

基于滑模控制的卡尔曼滤波在列车定位中的研究

为了提高城市轨道交通中轮轴速度传感器与加速度计组合定位的精度,提出一种基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法。对于组合定位来说,由于卡尔曼滤波不能很好地修正加减速过程中的空转打滑误差,考虑到滑模控制器的滑动模态与系统的参数及扰动无关,提出采用基于滑模控制的改进卡尔曼滤波来进一步降低误差。其基本思路是应用指数趋近律滑模变结构来改善里程计算值,然后再进行卡尔曼滤波。并利用仿真软件对上述过程进行验证,仿真结果表明:基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法,能够在一定程度上减小空转打滑误差,进一步提高定位的精度。最后通过与其他卡尔曼滤波改进算法对比,得出基于滑模控制的卡尔曼滤波方法结构更为简单,也能保证一定的精度。     

预应力方桩混凝土施工质量的控制要点

结合黄骅港泰地液体化工码头工程的先张法预应力空心方桩施工，从混凝土原材料进场质量、混凝土含气量、拌合站计量偏差控制等环节，分析预应力高性能混凝土自身质量的控制要点。针对先张法预应力预制方桩混凝土施工过程出现的坍落度损失大、浮浆厚、钢筋保护层偏大、桩表面出现裂纹等一系列质量问题进行原因分析，提出有效保证混凝土施工质量的控制措施，从而确保后续预应力混凝土方桩的实体质量。