多环模糊控制的线控转向系统转向电机控制研究

为改善线控转向(SBW)系统在负载强变化工况下前轮转角跟踪控制效果不佳的现状,提出一种针对转向电机的多环自适应模糊控制(MLAFC)方法。以实际信号反馈为参照确定综合判定模糊控制规则,通过动态调整位置环及速度环PI控制参数,实现SBW系统负载突增工况下转角跟踪控制自适应优化。仿真及硬件在环试验结果表明:相较固定参数控制,MLAFC方法能显著提高SBW系统转角跟踪精度和响应速度,并结合低通滤波器解决硬件试验中信号传输离散化导致的模糊控制参数输出抖动问题。

基于线控四轮转向系统的车辆横向控制策略

线控四轮转向系统具备既可以提高车辆低速行驶的灵活性又可以保证高速行驶的稳定性的优点。针对车辆参数时变特性和环境的随机扰动降低了线控四轮转向系统性能的问题,提出一种自适应滑模控制策略来提高车辆的横向稳定性和轨迹跟踪能力。首先建立多自由度车辆横向动力学模型及理想的横向响应参考模型;然后考虑车辆模型的非线性,采用扩展卡尔曼滤波和改进积分法融合的方法观测车辆的质心侧偏角,以前后轴刚度作为自适应参数,采用自适应滑模控制策略降低参数时变和环境扰动的影响,达到提高参考模型跟踪性能的目的;最终以驾驶员模型进行Carsim/Simulink联合仿真。仿真结果表明所提出的线控四轮转向横向控制策略能够降低横向跟踪偏差及减小质心侧偏角的峰值。

线控转向汽车传感器的容错控制

以基于最优滤波理论的自适应渐消Kalman滤波技术的状态估计器为基础,提出了一种新的线控转向汽车主要传感器的容错控制方法,并进行了硬件在环仿真验证。结果表明:该方法可以应用于线控转向汽车传感器的容错控制,能够有效提高线控转向汽车传感器的可靠性和安全性。

抑制光束抖动的压电倾斜镜高带宽控制

提出了一种抑制光束平台抖动和压电倾斜镜机械谐振的方法从而提高系统校正带宽和跟瞄精度.通过分析双二阶滤波器参数对频率特性的影响,提出了一种双二阶滤波器的设计方法,并把这种设计方法结合比例积分(PI)控制算法用于抑制光束平台抖动和压电倾斜镜机械谐振.最后,对经典PI控制算法和增加了双二阶滤波器的PI控制算法进行了实验比较,在相同的条件下,增加了双二阶滤波器的PI控制带宽比经典PI控制带宽提高了近1倍,对平台抖动控制精度提高了5倍以上.实验结果表明:增加了双二阶滤波器的PI控制算法对抑制光束平台抖动和压电倾斜镜机械谐振简单有效,可以提高系统校正带宽和跟瞄精度.

自适应光学系统中高速倾斜反射镜的稳定控制

分析了自适应光学系统中高速倾斜反射镜的机械谐振现象及其对控制稳定性和控制带宽的影响。根据测量数据建立了机械谐振的动态数学模型。讨论了低通滤波和双二阶网络滤波等几种可以减小倾斜反射镜机械谐振的方法。实验表明采用网络滤波技术后，高速倾斜反射镜的控制稳定性和控制带宽都得到了较大的改善。

抗差自适应滤波的导向钻具动态姿态测量方法

针对钻井工程中,导向钻井工具在近钻头振动条件下,由于底部钻具振动对导向工具姿态测量造成严重干扰,使得姿态参数失真,导致姿态测量不准确的问题。为了消除或削弱振动对空间姿态测量的不利影响,快速解算出准确的钻具姿态参数,提出一种抗差自适应滤波的动态姿态测量方法,利用等价权函数和自适应因子合理的分配信息,有效地滤除钻具振动对动态姿态测量的影响。仿真实验和实钻井数据试验证明,采用该算法能滤除近钻头振动干扰信号,井斜角控制在5.5°左右,工具面角测量误差小于6°,有效地提高了导向钻井工具姿态参数的动态测量精度,解决动态测量时姿态参数测不准的问题。

自适应倾角导向技术在断层识别中的应用

在油气勘探开发过程中,断层和裂隙的分布形态一直是三维地震资料解释所关注的重要问题。地震资料中包含的随机噪音,往往影响断层的刻画精度,因此,解释过程中常采用去噪技术来消除噪音,提高断层刻画精度。常规去噪技术在提高地震资料信噪比的同时通常会破坏反射结构的边缘信息和断层的尖锐性,影响构造解释和油藏描述的准确性。为了解决结构保护去噪和断层检测难题,提出基于自适应倾角导向技术的断层识别方法,具体步骤如下:先生成包含采样点倾角和方位角信息的导向体;再将导向体作为滤波的输入数据进行导向滤波,提高信噪比的同时保留地层中的重要构造信息;最后将滤波后的数据体在倾角导向的控制下进行相似性属性提取,从而识别断层,提高断层解释精度。结果表明:在自适应倾角导向技术运用基础上,最终提取的相似性属性有效地突出了断层处的不连续性,去噪效果良好,有效增强了断层的识别能力。整体而言,自适应倾角导向技术是一种刻画断层和识别地质体边界的有效方法,目前已在复杂油气藏勘探中取得了较好的应用效果。

基于自适应卡尔曼滤波的侧滑移动机器人运动模型估计

精确实时在线的运动模型对于侧滑移动机器人的运动控制和轨迹规划至关重要,相比于离线模型估计,该文在基于速度瞬心(ICRs)的侧滑移动机器人运动学模型基础上,采用扩展卡尔曼滤波(EKF),在同一特定地形下在线准确得到ICRs的参数值;并针对不同的地形情况,采用k-近邻法对地形进行分类,实时判别机器人当前运行的路面,采用自适应的卡尔曼滤波器(AKF)调整滤波器参数。仿真和实验对比表明,该方法在同一地形和变化地形下均能快速估计出侧滑移动机器人的运动学模型,收敛时间均为3 s以内,可以满足实际使用的需要。

线控转向汽车直流电机的故障诊断与容错控制

针对线控转向汽车容错控制研究的需要,建立了线控转向系统的直流电机模型。根据电机模型,用最小二乘法离线辨识相应的参数值,再以自适应渐消卡尔曼滤波技术为基础,在线估计相应参数,通过二者的残差,实现电机的故障诊断与容错控制。并在以上的研究基础上,对提出的故障诊断与容错控制方法进行了实车试验验证,结果表明:该方法可应用于线控转向汽车直流电机的故障诊断与容错控制,能有效保证线控转向汽车的安全性与可靠性。

基于自适应方向性滤波和非局部均值修补的CT图像金属伪影消除

CT图像金属伪影的校正长期以来都是一个重要课题。首先采用自适应方向性前置滤波器对含有金属伪影的图像进行处理,在一定程度上消除噪声,抑制条状伪影;其后采用均值漂移分割出原图像中的金属成分,最大互信息熵分割出伪影成分;使用平行束投影获取原始图像和金属成分的弦空间数据,从原图弦空间数据中减除伪影成分对应的弦图;继而采用非局部均值修补结合线性插值方法对弦空间数据进行补全;最后采样滤波反投影得到校正后的图像。实验表明,本算法对于含有金属伪影的水模和真实临床图像的校正,获得更好的匀质区域一致性和更好的伪影抑制性能。

导向钻井工具姿态动态测量的自适应滤波方法

垂直导向钻井工具在近钻头振动和工具旋转的钻井工作状态下,工具姿态参数的动态测量精度不高。为此,通过理论分析和数值仿真,提出了转速补偿的算法以消除工具旋转对测量的影响;采用最小均方算法(Least Mean Square—LMS)自适应滤波算法,可以有效滤除近钻头振动对测量的影响。数值仿真表明,经过转速补偿和LMS自适应滤波后的井斜角测量误差可小于0.1°,工具面角测量误差小于6°,有效地提高了垂直导向钻井工具的动态测量精度。

人体快转向运动自适应卡尔曼跟踪算法

穿墙雷达对人体目标进行跟踪探测面临一系列技术难点,包括墙体反射产生的虚警、射频干扰、定位误差和目标丢失等。针对上述问题,文中基于多目标数据关联和自适应的卡尔曼滤波算法,提出一种适用于穿墙雷达探测的快转向运动人体轨迹跟踪综合处理算法,重点解决快转向运动人体目标的跟踪及多运动人体目标的轨迹交叉等问题。实验结果验证了该算法具有虚警较少、轨迹平滑、计算量小、易于工程实现、定位误差可减小50%等优点。对于反向运动的人体目标,算法也可进行有效跟踪。

一种去除医学图像中金属伪影的新方法

基于图像中金属伪影的去除在对病患的诊断中被广泛应用,针对传统FBP图像混合重建算法对金属的投影数据不连续性敏感度不够的问题,提出了一种改进的OSEM迭代混合重建算法来去除金属伪影。该方法首先对含有金属伪影的图像采用自适应滤波器对其进行预处理,其次采用均值漂移和最大互信息熵差的方法分割出金属部分和伪影部分,然后使用FBP和改进的OSEM算法对两部分进行混合重建,最后通过实验结果表明该方法能够快速有效地对金属伪影进行抑制和去除。

基于自适应LMS算法的空间光束快速精扫描跟踪控制方法

针对空间精密光学领域与国防应用对高精度快速光束控制的需求,给出自适应最小均方(LMS)算法对压电快摆镜进行光束扫描跟踪控制。首先描述了自适应LMS控制算法及快摆镜模型辨识方法,随后仿真分析了不同频率及迭代步长对自适应LMS算法跟踪控制的影响,最后采用自适应LMS算法进行了压电快摆镜辨识及扫描跟踪控制实验。实验结果表明,自适应LMS算法对2 Hz、10 Hz及其复合谐波信号扫描的跟踪误差分别为2.5%(3σ)、1.9%(3σ)和2.4%(3σ),控制效果均优于PI控制算法。这种自适应LMS算法能有效跟踪多频扫描信号,为高精度空间光束快速扫描跟踪提供了一种可靠的技术手段。

迭代寻优的稳健波束形成

针对导向矢量失配程度较大时,常见稳健波束形成算法性能下降问题,提出了一种迭代搜索最优导向矢量的稳健波束形成算法。首先利用修正后的导向矢量构造使波束输出功率最大的目标函数,分别从干扰抑制和噪声抑制2个方面推导了新导向矢量应满足的约束条件。给出了利用矩阵滤波思想构造约束条件的方法并分析其合理性。针对优化问题难以求解的问题,提出了一种迭代寻优的搜索方法,将每次迭代转化为求解一次二阶锥规划问题。仿真分析表明,相比于常见稳健波束形成算法,该算法有更高的抗导向矢量失配的稳健性,且需要的先验信息更容易获取。

基于RISF融合的车辆横摆角速度估计

使用车载角速度传感器测量获得的横摆角速度,存在噪声干扰大、量测值滞后等问题。为了提高车辆横摆角速度估计的精确性,本文中设计了一种基于可靠指标传感器融合(reliability indexed sensor fusion,RISF)多源传感信息融合的估计算法。首先,使用自适应容积卡尔曼滤波算法对横摆角速度传感器量测值进行滤波;然后,建立考虑道路侧倾角的自行车模型,使用车载轮速、前轮转角和横向加速度传感器信号,建立动力学递推公式,并使用阿克曼定理的计算结果作为状态更新值,估计出横摆角速度;最后,设计基于RISF的自适应卡尔曼滤波框架融合传感器滤波值和模型估计值。实车道路测试结果表明:该方法可估计出道路侧倾角,RISF融合值比单一传感器滤波的估计效果更好。

基于双自适应Kalman滤波的线控转向汽车传感器故障诊断

为了解决相对于传统转向系统而言的结构改变带来的可靠性和安全性问题,对线控转向系统主要传感器的故障诊断方法进行了研究。在建立线控转向系统和整车联合动力学模型的前提下,以基于假设检验的双自适应渐消Kalman滤波技术为平台,结合根据各传感器工作状态确定的故障特征向量,构建了线控转向汽车主要传感器的残差门限故障诊断方法,并利用现有的线控转向系统试验台进行了硬件在环仿真验证。结果表明:该方法可以应用到线控转向汽车传感器的故障诊断中,达到了提高系统可靠性和安全性的目的。

基于正则化局部自适应核回归的单点高密度地震资料随机噪声压制方法

单点高密度地震资料的波场信息丰富,但同时存在信噪比较低、有效信号严重混杂在噪声中的问题。经典核回归法可以在地震数据中同相轴连续的区域获得近似最佳的滤波效果,但在同相轴突变区域容易造成边缘模糊。为了更有效地处理地震数据,研究了正则化局部自适应核回归(RLASKR)方法进行随机噪声压制。传统核回归法将空间距离作为唯一的回归函数影响因素,而正则化局部自适应核回归方法综合考虑了空间距离和灰度距离,核函数的形状随着不同区域数据样本的特征而变化,因此地震记录中的同相轴边缘信息能够有效地保存下来。模型记录和实际地震数据测试都显示出该方法的灵活性和有效性,验证了该方法在振幅保真和噪声压制方面比传统核回归法有着更好的效果。

混合自适应滤波的光束抖动控制技术研究

在光束传输系统中,通常存在由于传输介质引起的能量与频率成反比的宽带扰动和平台振动引起的在某个特定频率点的窄带扰动,使得光束发生抖动或漂移,造成光斑能量下降。为了解决光束传输系统中由大幅度、高频率窄带扰动和宽带扰动引起光束抖动,设计了基于高速倾斜反射镜谐振补偿的混合自适应滤波器的光束抖动控制方法。该方法采用最小均方(LMS)自适应滤波器与经典的比例-积分控制器并行工作的控制结构,分别利用LMS自适应滤波器对高频率、大幅度的窄带扰动进行抑制,比例-积分控制器对宽带扰动进行抑制,从而实现了对大幅度、高频率窄带扰动和宽带扰动的同时抑制。实验结果表明,本文提出的系统结构和控制方法能够有效地抑制光束传输系统中的光束抖动。