惯导滤波参数优化算法

根据惯导误差修正过程中的滤波参数优化需求,提出了Kalman滤波初始滤波参数的优化方法,在一定的状态量、观测量和设定轨迹条件下进行了仿真实验,分析了不同初始滤波参数对滤波估计结果的影响。综合不同滤波参数条件下姿态误差的估计效果,得出了初始滤波参数的优化方法,仿真实验结果表明:相比标准初始滤波参数估计效果,采用优化后的初始滤波参数进行误差估计,方位角误差估计过程更加平稳,且在120 s内可达到较高的估计精度,相比标准初始滤波参数,提高了输出精度。

永磁同步电机多参数辨识方法研究

针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难的问题,该文提出一种初始参数优化的混沌变异小生镜粒子群优化(NCOPSO)算法,并设计一个含有5个待辨识参数(定子绕组电阻,定子绕组交、直轴电感,永磁体磁链,转动惯量)的满秩数学方程组。该算法首先使用粒子群算法优化基本粒子群算法3个初始参数(惯性系数ω,学习因子c1、c2)。再对优化后的粒子群使用小生镜策略,以连续多次迭代适应值变化小的粒子为中心构造一个小生镜群体。最后使用混沌变异策略,在每次迭代过程中,以每个小生镜群体最优粒子为基础迭代生成一个混沌序列,将序列中最优粒子随机替换当前小生镜群体某一粒子,同时对小生镜群体最差粒子进行初始化。经电机仿真与实验验证了该算法的可行性与准确性。

基于改进主动表观模型算法的人脸特征定位

人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做最优化以及对AAM匹配模板升级的改进。改进的算法采用特征点局部纹理模型和AAM全局纹理模型结合的方法来最优化AAM初始形状参数,并在此前提下对AAM匹配模板进行升级,使其更接近待匹配图像的信息。在精确的匹配模板和优化的初始形状参数下,匹配的最终精度会得到提升。实验和理论证明,改进后的算法比传统反向组合AAM算法以及现有改进的PAAM(Progressive AAM)算法以及简单的结合ASM和AAM的改进算法都有更好的特征点定位精度。