一种新的粒子滤波算法在INS/GPS组合导航系统中的应用

为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样中,利用最新测量值,结合差分滤波算法产生重要性函数;在再采样中,利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度,引入最大期望算法计算该高斯混合模型的参数,并从该新分布中采样后验粒子集,取代传统的再采样.从而通过提高重要性函数对状态后验概率密度的逼近程度来缓解样本退化问题,通过改进再采样实现过程来缓解样本枯竭问题.把新算法应用到INS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明新算法的估计性能明显优于粒子滤波.

基于QR分解的自适应差分滤波在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对差分滤波算法存在数值稳定性差及系统噪声统计特性不准确导致滤波性能下降的问题,提出一种改进的差分滤波算法。新算法将矩阵QR分解及Cholesky分解因数更新技术引入,并结合一种新的噪声估计方法及选择更新策略,有效地改善了系统噪声统计特性不准确带来的滤波性能下降问题,增强了传统差分滤波算法的数值稳定性。通过在捷联惯导系统大方位失准角初始对准中的应用,仿真结果表明了新算法的有效性和鲁棒性。

新的非线性滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望(Expectation Maximization,EM)算法来获得该后验状态密度的参数,从新的参数分布中进行采样得到样本粒子,取代传统的再采样过程.把新算法应用到车辆组合导航系统中,仿真结果表明新算法的有效性.

一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法

提出了一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法。用两步卡尔曼滤波算法替代常规算法估计水平误差角,根据水平误差角快速收敛的估计结果估计收敛较慢的方位误差角。给出了算法模型。理论分析和仿真结果表明:该算法对水平误差角的估计收敛速度可提高1倍,对方位误差角的收敛速度也相应提高,精度与常规方法一致,是一种有效的快速初始对准方法。

An evolutionary particle filter based EM algorithm and its application

In this paper, an evolutionary recursive Bayesian estimation algorithm is presented, which incorporates the latest observation with a new proposal distribution, and the posterior state density is represented by a Gaussian mixture model that is recovered from the weighted particle set of the measurement update step by means of a weighted expectation-maximization algorithm. This step replaces the resampling stage needed by most particle filters and relieves the effect caused by sample impoverishment. A nonlinear tracking problem shows that this new approach outperforms other related particle filters.

油田站场智能化运维应用场景展望

油田站场是油田生产运行的核心,通过站场数字化交付,构建数字孪生体,并在数字孪生上加载机理模型,可实现站场智能化分析和预判的科学管控,从而提高油田站场经济效益和生产效率。阐述了油田站场智能化运维建设思路——实施站场全生命周期的数字化交付、数字孪生站场与机理模型有机结合;描述了油田站场设备资产管理、日常维护、智能巡检、生产管控、HSE(健康、安全、环境)管理、优化运行和辅助决策等应用场景的智能运维场景;最后提出了加快数字化交付技术应用、构建油田站场智能化运维联动系统的建议。

大庆油田油气生产物联网深化应用探讨

为了进一步推广及提升油气生产物联网在大庆油田的应用力度,实现“数字油田、智能油田、智慧油田”三步走战略目标,大庆油田开展了基于A11系统的油气生产物联网深化应用的探索与实践。大庆油田油气生产物联网的建设思路是进行地面系统优化调整,固化数字化建设的实施对象;实施管理模式转型再造,确定数字化建设的数据流和控制流;建成数据采集与监控子系统、数据传输子系统、生产管理子系统。采用“井站一体、电子巡护、远程监控、智能管理”的开发管理模式,以及“区域巡检、无人值守”的井、间建设模式。大庆油田通过油气生产物联网系统建设,实现了生产数据自动采集、远程监控、生产预警、生产分析与生产过程管理等功能,实现了生产数据共享以及相关系统的集成应用。

婴幼儿配方乳粉中甲醛含量测定及暴露污染评估

采用气相色谱定量及气相色谱-质谱确证,建立婴幼儿配方乳粉中甲醛含量的测定方法,并对网购45份婴幼儿配方乳粉中甲醛的污染水平进行调查分析与暴露风险评估。通过优化前处理条件,考察方法的线性关系、精密度、准确度、检出限及定量限等指标,采用外标法定量。结果表明:该方法在0~10μg范围内线性良好(r>0.999),方法检出限为0.1 mg/kg,定量限为0.3 mg/kg;0.3、0.6、3.0 mg/kg加标水平下的平均加标回收率为88.33%~96.56%,相对标准偏差小于10%;当冲调温度高于40℃,随着冲调温度继续升高,乳粉中甲醛含量逐渐增加;为模拟实际摄入过程,45份乳粉样品采用40℃温水冲调后进行检测,甲醛检出率为100%,含量为0.38~2.72 mg/kg;不同月龄婴幼儿对婴幼儿配方乳粉中甲醛的平均暴露量,0~6月龄为20.40μg/kg、6~12月龄为21.11μg/kg、12~36月龄为26.74μg/kg。