基于正则化的高斯粒子滤波算法

针对非线性系统的状态估计问题,提出一种改进的高斯粒子滤波算法。该算法是基于正则化粒子滤波(RPF),将重采样中离散的概率分布函数近似为连续分布,进而在高斯粒子滤波(GPF)中引入正则化粒子滤波算法得到的最新预测值,并利用这一观测值进行状态估计的更新。最后,对RGPF和GPF两种算法进行综合分析和实验仿真,结果表明,与标准GPF算法相比,RGPF具有较高的滤波精度。

CPC自动对中控制系统的设计

针对目前在线运行的CPC(center position control)自动对中控制系统存在响应速度慢、容易受到现场干扰以及检测精度低的问题,设计开发了一种新的高性能CPC自动对中控制系统;该系统主要是采用电磁感应原理检测带钢的位置,然后采用电子电路对控制对象的位置信号进行放大、滤波,再经过STM32微控制器、控制柜、液压控制等单元调整导辊位置来实现对控制对象的对中控制;整个电路系统的检测和控制精度为1mm,并且信号线性度以及稳定性好,提高了产品的可靠性。