求解偏微分方程的时间滤波器方法

偏微分方程在计算流体力学领域有着广泛的应用,但大多数的偏微分方程无法直接解得显式解,所以建立一种能高效求解的数值方法是至关重要的.对于数值计算方法来说,精度和有效性是一个算法的核心.时间滤波算法是一种基于复杂系统原始计算代码的数值后处理算法.该方法是在原始数值格式的基础上添加一个简单的时间滤波器来提高时间精度,而不额外增加计算复杂度,因而该方法在流体问题数值求解中得到了广泛运用.梳理了一些基于时间滤波器的数值方法以及时间滤波器在几种方程中的应用.最后,基于时间滤波器,针对Navier-Stokes方程,提出变时间滤波器.

基于集合Kalman滤波的中长期径流预报

为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。

基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计

滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。

基于Lawden改进型方程的编队Unscented Kalman Filter滤波估计

通过改进卫星编队的Lawden方程得到非线性相对运动方程,称为Lawden改进型方程,使其更加近似于编队运行环境。通过该非线性方程,在编队相对导航研究中,以EKF滤波方法为参考分析,采用适合非线性系统的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波方法对编队的状态进行滤波估计。通过仿真实验,结果表明采用UKF滤波方法的编队状态估计精度明显优于采用EKF滤波方法得到的估计精度,其中相对距离估计精度可以提高70%左右,相对速率估计精度可以提高25%左右,在工程应用中具有一定的参考利用价值。

Kalman滤波在自动化监测数据噪声处理上的应用研究

对Kalman滤波在静力水准和固定式测斜仪原始数据降噪处理中的应用进行研究。结果表明,在缓慢变形条件下,Kalman滤波可以有效过滤原始数据中的噪声,提供试验结果,还原监测对象真实变形情况。但在突发变形情况下,Kal-man滤波反应滞后。因此,实际应用中应综合使用滤波前和滤波后的数据,以更准确地研判变形趋势和规律,为自动监测数据的噪声处理提供了新的思路和方法。通过Kalman滤波的应用,可以进一步提高监测数据的准确性和可靠性,为工程安全监测和地质灾害预警等领域提供支持。

基于ARMA新息模型与Riccati方程的两种Kalman跟踪滤波器的等价性

针对带位置和速度观测的目标跟踪系统,分别利用ARMA新息模型法和Riccati方程法求稳态Kal-man滤波器增益,通过仿真验证了两种方法的等价性。在构造ARMA新息模型时,必须进行多项式矩阵的左素分解,才能得到正确的ARMA新息模型,否则将引出错误的滤波结果。

基于Riccati方程的自校正解耦融合Kalman滤波器

对于带未知噪声方差的多传感器系统,用相关方法给出了噪声方差的在线估值器,进而基于Riccati方程和按分量标量加权最优融合规则,提出了自校正分量解耦信息融合Kalman滤波器.用动态误差系统分析方法证明了自校正融合Kalman滤波器按实现收敛于最优融合Kalman滤波器,因而具有渐近最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究

在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一些常用的信号降噪方法,比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪,未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法,Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制,对目标实现最小方差无偏估计,因而有更高的估计精度。因此,本文利用Kalman滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例,研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明,在信噪比仅为20 d B时,推力辨识最大相对误差仅为4.85%,因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时,本文提出方法属于时域辨识方法,在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化,因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。

改进扩展Kalman滤波的显微视觉压电驱动定位

在显微视觉领域,压电驱动定位技术因其在微观尺度的高精度特性和灵活性备受关注。然而,由于定位过程中涉及图像处理、传输和控制等方面的时延,导致图像雅可比矩阵的估计会出现较大误差。因此,本文提出了一种改进扩展Kalman滤波算法用来预测图像雅可比矩阵,大幅度降低时间延迟因素。首先,将辨识得到的Bouc-Wen模型与扩展Kalman滤波算法的状态观测方程相结合,使得状态观测方程更全面地考虑压电平台的迟滞非线性特性,有效地提高了对压电平台速度和位置的预测;其次,结合Bouc-Wen模型的扩展Kalman滤波算法在面对非线性问题时,采用的是泰勒级数,这将导致扩展Kalman滤波算法对高度非线性的函数无法提供良好的近似,从而导致在估计雅可比矩阵的时候引入较大的近似误差,故本文将采用神经网络对高度非线性函数进行近似,进而对图像雅可比矩阵进行估计。最后,通过搭建一个显微视觉的压电驱动实验平台,进行位置跟踪实验,仿真实验表明,输入信号分别为正弦信号和三角波信号时,改进扩展Kalman滤波算法跟踪误差均值分别为0.199μm和0.132μm,而扩展Kalman滤波算法的跟踪误差均值分别为0.692μm和0.513μm,结果验证了改进算法的优越性和可行性。

基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计

为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。

基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法

传统异常节点识别方法存在效率较低、精准度较差的局限性,为解决以上问题,现提出基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法。首先,基于离散Kalman滤波构建通信节点测量信道模型,使系统的平方误差降至最小,从而为离散过程的优化设计提供递推算法,其次,提取计算机网络通信异常节点特征,将所有的异常进攻事件都分割成不同的数据集合,最后,实现计算机网络通信异常节点的定位并识别。实验结果证明:基于离散Kalman滤波的计算机网络通信异常节点识别方法识别准确率可达到99%以上,能够准确识别出异常节点,具有较高的识别精度。

基于集合变换Kalman滤波的流场高效重构

湍流场的准确估计在航空航天领域具有重要意义,现有的获取手段在分辨率或者准确性方面是不足的。实验测量准确却往往测点数量有限,数值计算能获得全场数据,但精度却难以保障。数据同化方法融合了实验观测和数值模拟,是进行流场重构的有效工具。探索了基于集合变换Kalman滤波(ensemble transform Kalman filter,ETKF)的数据同化方法在空间流场重构方面的有效性,并讨论了不同迭代更新模式的重构精度和计算效率,即状态变量基于湍流模型更新的ETKF-M和基于流场数据更新的ETKF-D。以ONERA M6机翼作为数值算例,结合风洞实验翼型表面271测压孔的压力测量数据进行算法实验,结果表明ETKF方法的不同迭代模式均有效修正了湍流模型的预测,并且ETKF-D相对于ETKF-M提升了83%的计算效率。此外,选取两组不同位置的1/4实验测点进行同化实验,得到不同精度的结果,这表明重构的精度与同化测点的位置和数量密切相关。

基于Kalman滤波的镍钴冶金浸出过程pH测控实现

镍钴作为战略资源在能源与高科技领域中举足轻重。然而,镍钴冶金浸出过程中pH控制技术的挑战,尤其是其非线性变化和干扰因素是业界难题。文章提出了应用Kalman滤波算法来解决pH软测量问题,为浸出过程控制提供新视角。研究证实,此方法能提升镍钴冶金浸出的精度,有益于提高效率,节能并助力环保,具有显著的理论与实践价值。

模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用

针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。

基于Kalman滤波思想的接触线高度检测数据粗差修正算法

接触线高度平顺性是评价接触网设备动态运行质量的重要指标。针对接触线高度检测数据中的粗差,基于Kalman滤波思想提出相应的粗差辨识与修正算法。将接触线高度视作一个连续平稳系统,利用矩形窗函数定义系统状态值,实现检测数据的分段线性化;依据系统状态值的回归预测方法和状态差异的量化方案,构建粗差辨识与修正算法,并引入适用于锚段关节处双支接触线采集特征的回溯机制;基于大量实测数据,采用显著性检验等统计方法确定算法参数,并从回溯、修正、运用和实时性等方面,对算法有效性和可行性进行分析验证,结果表明:该算法能够完成各类接触线高度检测粗差的高速实时辨识与修正。

基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中的运动目标检测

体育训练视频中的运动目标检测往往存在目标快速移动、目标遮挡和场景变化等问题,导致运动目标检测的难度增大。为了解决这些问题,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波算法的体育训练视频中运动目标检测的方法。为了提升体育训练视频图像的质量,首先对体育训练视频的图像进行一系列预处理(包括灰度变换、轮廓对比增强和噪声抑制等);然后借助混合高斯模型(Gaussian mixture module,GMM)有效提取体育训练视频的前景信息;为了精准捕捉体育训练视频中的运动目标,运用三帧差分法设定Kalman滤波器的初始状态,利用高效检测算法准确获取每一帧图像中运动目标的观测位置;随后将初始状态和观测位置的数据输入Kalman滤波器;最后在Kalman滤波器中,结合上一帧的预估值和当前帧的监测值,对体育训练视频中运动目标的当前状态进行精确估算和优化,并对下一帧的状态进行预测,从而实现了对运动目标的持续跟踪与精准预测。实验结果表明,与基于特征融合的全卷积孪生网络(siamese full convolution,Siamfc)目标追踪算法和基于连续自适应均值漂移(continuously adapting mean shift,Camshift)的均值漂移(mean shift,Meanshift)改进算法相比,采用基于Kalman滤波算法的运动目标检测方法对运动目标的重叠精度(overlap precision,OP)和中心位置误差(center location error,CLE)进行检测,不仅能够有效检测到体育训练视频中的运动目标,还可表现出较高的准确性和实时性。

基于Kalman滤波的组合预测模型在建筑物变形监测中的应用

根据建筑物沉降监测数据的特点,结合Kalman滤波算法、BP神经网络模型以及AR自回归模型在数据降噪、数据预测中的优势,提出并构建了一种新的基于Kalman滤波的BP-AR沉降预测模型。该组合预测模型实现建筑物变形预测的主要步骤为:首先,通过Kalman滤波算法对原始观测数据进行降噪,消除随机噪声误差对观测数据的影响;其次,通过BP神经网络模型对降噪后序列进行建模与预测;最后使用AR模型对预测残差进行建模与预测。通过实际建筑物沉降监测数据对本文提出的组合预测模型进行验证,结果表明相较于BP神经网络模型与BP-AR模型,本文提出的组合预测模型的预测精度更高,有效降低了噪声影响,具有较高的优越性。

基于不同状态模型Kalman滤波的建筑物沉降预测研究

建筑物形变预测预报对减少生命财产损失具有重要意义,基于形变监测数据构建模型是形变预测分析的重要方法。本文利用Kalman滤波,基于不同状态模型构建预测算法,并分析验证不同模型的预测精度,以获取最优预测模型,提高预测精度。本文选取了长安大学地学科技大厦的各期形变监测数据,并结合Kalman滤波算法,分别采用随机游走、常速度、常加速度3种不同状态的估计模型,建立建筑物沉降预测算法,并对不同算法进行实验验证和对比分析。结果表明,基于常加速度状态预测模型的预测结果精度优于常速度状态预测模型和随机游走预测模型Kalman滤波的预测结果,其精度分别提高了15%和21%。

基于Kalman滤波器的无人机高度融合方法

在无人机起飞、降落及定高飞行控制中,针对单一高度传感器测量精度低、稳定性差、易受干扰,难以适应不同的飞行场景等问题,提出了基于Kalman滤波器的多传感器高度融合方法。首先建立了无人机高度状态方程和传感器观测模型,然后利用北斗、气压计和加速度计设计了基于STM32H753的多余度航姿测量单元,最后通过软件递归的方式对高度信息进行预测和更新,得到最优的测量结果。仿真结果表明,该方法测量精度更高、稳定性更好、鲁棒性更强,可以满足无人机在不同场景下的飞行控制要求。

基于FPGA的巴特沃兹滤波器设计与实现

随着现代电子技术的快速发展,轨道交通领域对传感器信号的采集与处理要求日益提高。在变流器的电压、电流、温度、速度等信号的处理中,滤波技术扮演着至关重要的角色。滤波技术不仅能够在保留信号有效性的基础上滤除噪声干扰,还能在保留特定信号的同时滤除其他干扰信号。鉴于FPGA(现场可编程门阵列)强大的并行运算能力、良好的实时性和稳定性,本文提出了一种基于FPGA的巴特沃兹滤波器设计与实现方法,以用于轨道交通中辅助变流器信号的滤波处理。