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连续变速颤振试验的自适应粒子滤波算法
1
作者
谭博
《航空工程进展》
CSCD
2020年第3期338-343,共6页
连续变速颤振试验的采集信号通常为非平稳信号,其频率和幅值随时间变化,尤其在亚临界状态下,变化程度十分剧烈。常用的非平稳信号时变参数建模分析方法,在信号非平稳程度较高的情况下难以对信号的模态进行准确地分析和跟踪。为了解决这...
连续变速颤振试验的采集信号通常为非平稳信号,其频率和幅值随时间变化,尤其在亚临界状态下,变化程度十分剧烈。常用的非平稳信号时变参数建模分析方法,在信号非平稳程度较高的情况下难以对信号的模态进行准确地分析和跟踪。为了解决这一问题,结合信号非平稳度量计算方法,提出一种改进的自适应粒子滤波算法,并通过仿真实验数据对所提算法在高非平稳度情况下的跟踪性能进行验证。结果表明:与一般粒子滤波算法相比,本文方法在高非平稳度情况下具有更高的跟踪精度。
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关键词
连续变速颤振试验
非平稳信号处理
时变参数建模方法
非平稳度
自适应粒子滤波算法
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职称材料
题名
连续变速颤振试验的自适应粒子滤波算法
1
作者
谭博
机构
航空工业第一飞机设计研究院综合航电系统设计研究所
出处
《航空工程进展》
CSCD
2020年第3期338-343,共6页
文摘
连续变速颤振试验的采集信号通常为非平稳信号,其频率和幅值随时间变化,尤其在亚临界状态下,变化程度十分剧烈。常用的非平稳信号时变参数建模分析方法,在信号非平稳程度较高的情况下难以对信号的模态进行准确地分析和跟踪。为了解决这一问题,结合信号非平稳度量计算方法,提出一种改进的自适应粒子滤波算法,并通过仿真实验数据对所提算法在高非平稳度情况下的跟踪性能进行验证。结果表明:与一般粒子滤波算法相比,本文方法在高非平稳度情况下具有更高的跟踪精度。
关键词
连续变速颤振试验
非平稳信号处理
时变参数建模方法
非平稳度
自适应粒子滤波算法
Keywords
FTPVS
non-stationary signal processing
time-varying parameter modeling method
non-stationary degree
adaptive particle filter algorism
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
连续变速颤振试验的自适应粒子滤波算法
谭博
《航空工程进展》
CSCD
2020
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