DF5型内燃机车滑油末端油压采样点的变更

针对DF5型机车滑油末端压力取样点不能有效反映机车油质变化的问题，提出了改进思路。     

基于可靠性的电动汽车车身骨架设计分析

结合采样方法理论,分析蒙特卡洛法、超拉丁法及Hammersly采样法的特点。在Hyperstudy平台上耦合多性能工况共有随机设计变量,完成了其实验设计分析,基于Hammersly采样法,计算车身静态扭转刚度及自由模态2种工况的可靠度,分析了骨架的可靠性及置信度为90%以上的车身性能响应指标。     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。