基于围猎改进哈里斯鹰优化的粒子滤波方法

针对标准粒子滤波过程的权值退化和样本贫化问题,该文结合融入围猎策略的哈里斯鹰优化算法设计一种群智能优化粒子滤波方法(EHHOPF)。首先,引入围猎策略替代哈里斯鹰优化算法全局搜索策略以适配粒子滤波环境;其次,采用Sigmoid函数构建非线性猎物逃逸能量平衡算法的探索阶段和开发阶段;最后构建选择比例因子融合开发阶段捕猎策略并采用非线性猎物跳跃强度保证算法收敛效率。仿真结果表明,与标准粒子滤波以及磷虾算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法、灰狼算法优化的粒子滤波方法相比,基于围猎改进哈里斯鹰优化的粒子滤波方法有效提升了系统状态估计精度、滤波稳定性和滤波实时性。

压阻式压力传感器温度误差的插值补偿方法研究

为减小环境温度变化对压阻式压力传感器实施可靠测量的不利影响,提出一种结合三次样条插值与埃尔米特插值的补偿方法。首先通过标定实验获取标定数据,采用三次样条插值建立环境温度、传感器输出电压与待测压力之间的函数关系以补偿传感器的温度误差,再借助埃尔米特插值构造输出电压与待测压力之间的映射关系描述传感器的测量特性。两种标定工况条件下压力传感器的温度补偿实验结果表明,经该方法补偿后的传感器测量最大引用误差分别为2.414×10^(-4)和6.129×10^(-4)、平均引用误差分别为2.353×10^(-5)和1.313×10^(-4)、误差方差分别为1.751×10^(-9)和1.613×10^(-8),零点温度系数分别为2.780×10^(-7)和8.862×10^(-7),灵敏度温度系数分别为1.952×10^(-6)和3.672×10^(-6),验证了该方法在不同建模数据条件下补偿性能的一致有效性。