结构强度试验惯性力计算方法研究

为验证基于作动筒运动位移数据的加载点惯性力计算方法,设计位控作动筒高频推动测力传感器及质量块往复运动的验证试验,同时在控制系统中引入位移数据FIR滤波算法及加速度计算算法。试验结果表明,试验过程中惯性力计算方法与实际测力传感器反馈数据量级一致,初步证明了算法的可行性。

误差状态卡尔曼滤波的视觉惯性自适应融合定位方法研究

头盔瞄准具(HMS)是近年来新一代战斗机飞行员的辅助瞄准设备,能够帮助飞行员增强战场态势感知能力,对敌方目标进行快速、精准打击。其能正常工作的关键是获取飞行员头部相对于运动飞机的姿态参数。本文结合头盔瞄准具这一应用场景研究了视觉组合姿态测量关键技术。视觉惯性组合定位能够实现目标位姿测量方法的优势互补,而由于标称噪声矩阵无法绝对准确预测,融合算法的鲁棒性、精度有待进一步提升。针对这一问题,本文提出一种误差状态卡尔曼滤波框架下基于变分贝叶斯推断的视觉惯性自适应融合方法。首先,对于过程噪声使用逆威沙特(Wishart)分布进行建模,之后通过引入隐变量分解一步预测协方差,并结合变分贝叶斯推断实现了对过程噪声协方差矩阵的在线估计。试验证明,在复杂运动及标称噪声协方差矩阵偏移较大的测量条件下,所提位姿测量算法具有较高的精度与鲁棒性,能够完成对靶标的快速、高精度跟踪。

电动汽车电驱动系统建模及控制策略研究

针对纯电汽车电驱动系统因受负载端转动惯量时变特性及传动部件中存在柔性的影响,导致电机端转矩波动及传动精度降低的问题,这里提出了一种通过加入陷波滤波器与前馈调整增益进行调整的控制策略。相比传统方法,此方法需要配置的参数更少,控制的精度更高。首先对电驱动系统建立了基于双惯量模型的动力学方程,并分析了不同负载转动惯量下系统的频率响应。依据建立的电驱动系统双惯量模型,设计了两种陷波滤波器。对比加入陷波滤波器后系统的参数变化和响应曲线,选择了一种效果更好的陷波器。最后,对加入陷波器后的控制系统,通过前馈控制和调整增益进行改进。给出了改进后控制策略的理论分析过程与参数设计方法,并进行了数值仿真。结果表明,所提出的方法可以减弱纯电汽车的电驱动系统因传动柔性与电机负载端转动惯量时变特性导致的系统扭振及传动精度降低的问题。

船舶永磁同步电机在线惯量辨识研究

针对船舶永磁同步电机推进系统的转动惯量和负载转矩存在扰动的问题,提出基于梯度校正法与扩展卡尔曼滤波器结合的在线惯量辨识算法,采用梯度校正法对转动惯量进行辨识,利用扩展卡尔曼滤波器观测负载转矩,辨识的惯量值对滤波器的系数矩阵进行修正,同时观测的负载转矩作为梯度校正法的输入参数以及作为电流环的前馈补偿。仿真和实验验证了惯量辨识算法的可行性,以及系统对于负载转矩变化的抗扰动性能。

基于双无迹卡尔曼滤波的电动汽车状态惯性监测

为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价,开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual unscented Kalman filter,DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。采用离散化方法建立车辆非线性动力学观测器,有效满足了车辆的非线性动力学评价要求。研究结果表明:相对DEKF方法,采用DUKF方法观测时达到了更小振荡程度,到达稳态观测阶段时,DUKF达到了更接近实际值的稳态观测效果,促进观测精度的显著提升,可以与非线性车辆动力学评价系统之间达到良好适应性。该研究有助于提高自动驾驶的稳定性,为后续的理论研究奠定一定的基础。

基于马吕斯定律测量转动惯量

基于三线摆法测量物体的转动惯量原理,结合马吕斯定律,改进了传统的三线摆周期测量方法,设计了基于马吕斯定律的三线摆转动惯量测量实验装置.通过测量光信号的变化周期间接测量三线摆的摆动周期,借助数字示波器采集实验数据,结合实验数据的离散特性,使用Origin软件对示波器导出的csv文件进行绘图和快速傅里叶变换低通滤波,由C语言程序对Origin软件导出的txt文件进行读取和平均周期计算,得到较为准确的转动惯量.

基于扩展卡尔曼滤波辨识永磁同步直线伺服系统的负载惯量参数

针对目前永磁同步直线电机带柔性负载产生谐振频率的辨识问题,提出通过使用非线性扩展卡尔曼滤波器(EKF)辨识负载惯量进行对谐振频率的计算。首先建立电机-柔性连接-负载的二质量系统模型;其次在系统模型上搭建EKF算法,重点研究EKF算法在二质量系统模型中状态方程与量测方程的建立。建立EKF二质量系统仿真模型,并进行仿真实验;最后将EKF算法应用在永磁同步直线电机系统之中进行辨识,实现对永磁同步直线电机带柔性负载的负载惯量辨识,根据仿真验证能在0.1 s以内辨识0.1 kg*m 2负载惯量。在惯量变换时能够实时修正辨识结果,辨识误差小于1%。

高速履带车辆机电悬架惯量分析与滤振缓冲设计

为解决高速履带车辆机电悬架在高频区性能恶化与结构可靠性的问题,分析基于扭杆的机电悬架刚度特性,求解悬架杆系复杂运动关系,计算机电执行器的等效惯性质量,建立考虑惯性质量与负重轮阻尼的2自由度机电悬架模型。量化分析惯性质量对悬架性能的不利影响,得到影响悬架平顺性、部件可靠性的惯性力的频域分布区间与功率谱密度分布区间。根据悬架惯性力的频域分布,以及悬架动挠度的幅频特性,提出滤振与缓冲的措施,建立带有滤振缓冲器的悬架模型。仿真和试验结果表明:滤振缓冲能够有效降低惯性质量影响,在D级路面40 km/h行驶工况下,将原惯性力的均方根值由原2 143 N降低至175 N。同时簧载质量加速度均方根值,由原3.510 8 m/s^(2)降低至1.268 2 m/s^(2)。台架测试证明齿圈应力在采用滤振缓冲措施后得到较大衰减,最大值由519.9 MPa降低为110.1 MPa。通过仿真和试验,验证了滤振与缓冲的措施能够提升机电悬架的性能,有助于解决惯性质量带来的高频区性能恶化的问题。

基于补偿二乘法的VSG惯性辨识问题及解决方法

虚拟同步发电机(VSG)的惯性是微网逆变器的重要参数,现有文献在对VSG惯性参数辨识过程中,为避免算法在递推过程中不收敛,需对输出数据进行滤波预处理。然而实验发现,输出滤波器截止频率会影响递推算法的最终辨识结果。针对上述问题,文章分析了滤波方式影响辨识结果的机理,提出对输入和输出数据等效滤波之后再进行递推运算的辨识方法,并通过实验和仿真验证了理论分析的正确性及所提方法的有效性。

离网状态储能/燃气机分层协调频率控制策略

针对主从控制模式下的光储燃微电网离网运行频率控制问题进行研究。该文以燃气轮机作为主控制单元场景,提出基于模型预测控制(MPC)与低通滤波(LPF)算法的储能/燃气机分层协调频率控制策略。上层分钟级控制中,通过模型预测控制理论,以储能荷电状态(SOC)和电源出力变化最小为目标主动地滚动调整电源出力基准,减小功率不平衡,有效地避免由于燃气机响应速度慢而导致的系统频率波动,同时,利用低通滤波算法分离高低频扰动,让燃气机承担低频大扰动,避免频繁地往复动作而损坏设备;底层秒级控制中,在上层基准出力的基础上,通过虚拟下垂和虚拟惯性控制原理动态调整储能出力,协同燃气机共同参与调频,进一步抑制系统频率波动。最后,通过仿真验证了该控制策略的有效性。

基于拓展卡尔曼滤波器算法的三轴转台框架惯量参数辨识分析

阐述三轴转台的框架惯量辨识,通过设计扩展卡尔曼滤波算法(EKF),得到不同位姿下转台转轴的等效惯量,通过设计解算方法,辨识得到各框架的惯量参数。

速度PI控制及低通滤波器的系统设计

针对二惯性系统,传统的设计通过代表性的极配置来进行系统设计,为了提高系统设计的自由度,应用参数平面法解决参数设计及调节问题。基于参数平面法进行PI控制系统设计,分析系统的阻尼特征。针对小惯性比系统欠阻尼的特性,在系统中导入低通滤波器,研究使用滤波器对机械谐振的抑制效果。通过设计分析与仿真表明,系统的阻尼特性与惯性比密切相关,且滤波器可使系统阻尼特性提高,表明扩充参数平面法对二惯性系统参数调节的可行性和实用性。最后通过实验验证理论分析与设计的有效性。

整车式不停车称重系统设计

目前高速公路称重系统采用整车式静态称重或轴重式动态称重方式,整车式称重系统精度高,但不能实现连续过车;轴重式称重系统能够实现连续过车,但精度较低。为了提高过车速度和称重精度,将两种方式结合起来,提出整车式不停车称重系统的设计方案。所设计的整车式不停车称重系统,在多个车辆上秤时会造成数据的多次振荡,严重影响系统的称重精度。为了消除振荡干扰信号,采用惯性数字滤波和滑动平均滤波,对采集到的数据进行滤波处理,提高了称重精度。该系统已在成都高速部分超限检测站投入使用。通过测试和实际运行,该系统实现了连续不停车整车式称重,不仅提高过车速度,而且提高了称重精度。

基于PC104的水下航行器导航系统设计

导航系统是水下航行器的重要组成部分,为了实现水下航行器的精确导航,采用了以PC104工控计算机为核心、GPS定位和惯性导航相结合的导航系统的改进方案,给出了导航系统的工作原理及基本硬件组成,介绍了惯性测量单元、GPS、电子罗盘等传感器与主控计算机进行通讯的各个软件模块的功能,并使用了异步卡尔曼滤波器进行数据融合与航位推算;该系统在提高导航精度的同时还具有通用性,可适用于不同类型的水下航行器。

基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究

针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题,提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征的目标跟踪算法.算法中引入了目标NMI特征,建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略,对目标模型进行更新.同时利用卡尔曼滤波,在目标被遮挡后进行估计预测.实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下,能够进行实时、稳定跟踪.

基于多传感器数据融合的长输埋地管道中心线测量

针对长距离油气管道的中心线测量问题,提出了一种利用多传感器数据融合的管道中心线计算方法。当使用管道内检测器对长距离油气管道进行内检测时,在内检测器上装载惯性测量单元(IMU)和里程计,通过加载低频发射机激发地面GPS标记盒获得内检测的位置信息。使用导航系统和非线性动态系统进行误差建模,利用IMU数据及里程计数据进行航位推算,并采用扩展型卡尔曼滤波器对惯导系统及里程计的各项误差进行估计和补偿,结合地面GPS标记点数据最终得出准确的管道中心线位置信息。通过对同一节长度的管道在2次不同时间测量的管道中心线轨迹数据进行对比分析可知,两次测量获得的惯导中心线数据在水平方向的综合偏离误差为0.35 m,高度方向的综合误差为0.74 m。为进一步验证测量精度,对埋地管道某处特征点进行了开挖验证,检测器的误差在1 m以内。为埋地油气管道的安全运行提供了一种有效的测量手段。

激光陀螺漂移数据的自适应Kalman滤波

针对Sage-Husa自适应Kalman滤波算法存在不能同时估计系统过程噪声方差和量测噪声方差的问题,结合激光陀螺漂移数据的特点,设计了2种改进的Sage-Husa自适应Kalman滤波算法:系统过程噪声时变的自适应滤波算法和系统过程噪声与量测噪声统计特性分开估计的并行Sage-Husa自适应滤波算法。仿真结果表明:所述方法改进算法能够有效提高数据精度,且对系统的初值不敏感。

基于惯性补偿和MEMS的纯电动汽车坡道识别研究

本文中引入了基于惯性补偿和MEMS系统的坡道识别原理。采用惯性补偿法分解出MEMS三轴加速度计中的重力加速度分量,并利用它来修正MEMS陀螺仪模块的三轴角速度。通过四元数来表示车载坐标系与惯性坐标系的旋转关系,再将其转换为欧拉角,即可解算出电动汽车当前的坡道角。实车试验结果表明,这种算法精度高,实时性好,易于MCU实现。

串联谐振注入式有源电力滤波系统稳定性分析

为了兼顾系统的滤波性能及无功补偿,又能维护系统的稳定性,提出一种新型串联谐振注入式有源电力滤波器拓扑结构并建立相应的数学模型,对其工作原理进行系统分析,探讨它在电网电压畸变、电网电压波动性以及在系统延时和惯性情况下的工作原理,并分别对电网电压畸变、电网电压波动性、系统延时及惯性这3种情况的稳定性进行系统分析研究,利用仿真软件对其结果进行仿真。研究结果表明:上述系统具有良好的稳定性和可靠性,满足了无功补偿,可以较好地应用于工业电力系统。

转台系统转动惯量辨识与控制器参数自调整

针对转动惯量的变化影响直接驱动数控转台环形永磁力矩电机伺服系统的稳定性、定位精度和动态响应这一问题,在分析环形永磁力矩电机转动惯量变化对转速影响的基础上,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的辨识方法.对系统转动惯量、负载转矩、转速进行辨识,速度环采用PDF控制器,根据转动惯量辨识值在线调整控制器参数,并将负载转矩辨识值动态补偿到速度环中,以提高系统的动态性能和抗干扰能力.仿真结果验证了该算法的有效性.