自适应估计

摘要： 为实现自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的低成本有效故障诊断,提出一种基于虚拟传感器(virtual sensor,VS)的AGV故障检测方法。首先,基于AGV的结构特性,建立紧凑动力学模型;基于所建立的AGV模型,结合H_(∞)控制理论,设计全新的VS,使得能够在无需了解AGV轮胎模型且不进行线性化处理的条件下,对车轮横向力、纵向力及转矩进行有效估计,通过相应的定理证明所提VS的可解性与收敛性;进一步,通过比较AGV模型与VS产生的输出响应构造用于故障诊断的残差信号,并给出基于“IF-THEN”规则的故障诊断策略;最后,通过实验验证所提故障诊断方法的有效性。结果表明,所提方法能够对不同运行情况下的AGV状态进行有效检测,从而可为后续复杂AGV系统的全面状态监测提供有益参考。

摘要： 块匹配法是利用超声心动图对心肌进行斑点跟踪定量分析最为常见、有效的方法,块匹配法中模板块大小对斑点跟踪精度有很大的影响,然而现有算法中模板块大小都是由经验来确定,不仅造成斑点跟踪精度较差而且缺乏自适应性。本文提出一种用于超声心动图块匹配斑点跟踪的模板块大小自适应估计方法。首先利用双向跟踪准确度估计跟踪误差,然后根据不同大小块的双向跟踪准确度自适应地确定块匹配中模板块的大小,解决了模板块大小自适应的问题。通过与传统固定模板块大小的方法比较,采用自适应模板块大小方法的斑点跟踪结果在精确度和稳定性上都取得了更好的结果,其中斑点跟踪平均误差由2.5±0.2下降为1.1±0.1,为心脏功能临床诊断和治疗提供了更为可靠的相关参数。

摘要： 为了改善传统滑模观测器(SMO)在无感永磁同步电机(PMSM)中转速和转子位置跟踪精度不高的问题,重新设计了一种改进型自适应滑模观测器。采用饱和阈值函数sigmoid代替传统设计中的sign函数;在边界层外引入削弱型积分,用反电动势自适应估计环节来代替低通滤波,提高系统的鲁棒性和反电动势的估算精度;再通过锁相环(PLL)技术来降低估算误差,经过Lyapunov函数来验证算法的稳定性。最后,基于31 W的PMSM实验平台进行算法验证对比出优越性。结果表明,改进型自适应滑模观测器能够实现PMSM的高精度控制同时能达到稳定性要求。

摘要： 将自适应估计原理引入UKF(unscented Kalman filter)算法中,该改进算法可以自适应地调节系统模型信息在导航解中的比重,从而减少滤波器初值偏差和系统模型异常扰动对导航解的影响.将改进的UKF算法应用于BDS/SINS(北斗/捷联惯导)组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性,且该算法可提高组合导航系统的精度.

摘要： 针对星载扇形波束扫描散射计数据预处理中噪声能量估计问题,对中法海洋卫星(China-France oceanography satellite,CFOSAT)微波散射计数据稳定性及其对噪声能量估计的影响进行了分析,基于内部噪声信号和内定标信号构建了噪声能量估计的二元多项式模型,实现了散射计噪声能量的自适应估计。微波散射计数据预处理中需要由回波能量中去除噪声能量获得观测信号的能量,噪声能量的准确估计是获得高精度后向散射系数的前提。CFOSAT散射计数据验证表明,该方法在数据稳定性较差的条件下,也能够自适应地获得准确的后向散射系数,进而获得稳定、准确的海面风场反演性能。

摘要： 为了从输入信号中自适应地对信号的广义主元进行估计,基于Hebbian线性神经元模型,提出了一种新型广义主元分析算法.该算法通过当前时刻的采样值来估计信号的自相关矩阵,有效地降低了算法的计算复杂度.利用Lyapunov稳定性定理进行平衡点分析表明:当且仅当神经元权向量收敛到信号的广义主元时,算法到达稳定状态.仿真实验表明:相比一些同类型算法,所提算法具有较快的收敛速度.

摘要： 针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性,且搜索过程数据存储开销过大,搜索结果准确性较低的问题,该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法(SAEES).首先,设计了轻量级观测序列分段表示方法,对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示,以降低实体观测序列的存储开销.然后,提出了观测序列相似度自适应估计方法,实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计.最后,设计了高效的相似实体搜索匹配方法,依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配.仿真结果表明,所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率.

摘要： 信息技术的快速发展和广泛应用,为科学认识和有效调控现实世界中各类不确定性复杂系统的结构、运行与功能之间关系,提供了前所未有的工具和手段,使系统与控制科学迎来新的发展机遇.未来科学发展离不开现有研究基础及其所提供的借鉴.本文在简要回顾控制理论发展历史的基础上,主要围绕不确定性动态系统的估计、控制和博弈研究中的若干基本科学问题,重点介绍作者研究团队的相关理论进展、研究体会和疑难问题,并给出某些未来展望.本文主要内容集中在下列基本问题的理论和算法基础:经典比例-积分-微分(PID)控制、自适应学习、自适应滤波、自适应控制、反馈机制最大能力、自适应博弈、群体涌现与博弈控制系统等.值得指出,在不确定性动态系统中一般存在各种反馈回路,对其行为的观测数据通常远不满足独立性与平稳性等经典统计假设,这是对其开展理论研究的一个突出特色.

摘要： 动力学系统的完全可观测是火星大气进入导航的一个难点问题,而精确导航在实现火星精确着陆探测中起着重要的作用,目前已用的测量信息不能保证整个动力学系统的完全可观测.本文提出了采用动压测量辅助的火星大气进入段组合导航方案来解决进入段动力学系统不可观测的难题.为了有效减小初始状态偏差及火星大气密度不确定性对状态估计精度的影响,提出了一种基于改进的混合专家框架的多模型自适应估计方法,通过数值仿真分析,该组合导航方法能保证动力学系统的完全可观测,且文中提出的改进的自适应方法能够为着陆器提供精确的状态估计信息.

摘要： 首先分析了抽油泵充满度的参数固定ARMA估计方法,提出一种基于最大熵原理的变参数自适应算法.该方法能较好地适应抽湍洋充满度的多结构特性,具有较好的动态跟踪性能,在参数变化更新方面的计算量小于其他自适应算法.现场应用和测试结果表明,对抽油泵充满度采用变参数自适应估计后,性能指标有明显的改善.

摘要： 提出一种顾及地形因素和模型误差的InSAR自适应卡尔曼滤波相位解缠算法.一方面,通过联合FFT和CZT方法实现干涉图条纹频率的局部自适应估计,充分考虑地形因素对解缠结果的影响;一方面,利用扩展卡尔曼滤波的新息协方差计算渐消因子,通过渐消因子自适应地调整误差协方差以抑制滤波的记忆长度,补偿不完整信息对解缠的影响,从而实现了对观测方程模型误差的补偿.通过仿真结果证明了该方法的有效性,它不仅能够实现相位解缠和滤波的一并处理,而且能够自适应地顾及地形因素影响和补偿观测方程模型误差,最终提高相位解缠的精度.

摘要： 针对高超声速飞行器纵向模型的不确定性控制问题,为其设计了基于变结构理论的飞行控制系统.利用滑模变结构控制来保证系统全局稳定性以及抑制不确定参数的扰动,并采用自适应估计算法来估计不确定参数.仿真研究表明,所采用的控制方法可以解决高超声速飞行器纵向模型的不确定性控制问题,并确保了高超声速飞行器的纵向稳定性,改善其飞行品质.

摘要： 针对非线性系统的信息提取问题,文章提出了一种基于扩展Kalman滤波算法(EKF),利用新息信息自适应估计过程噪声的自适应滤波算法(AEKF).文章推导AEKF算法,并应用于弹体动态模型,实现对弹道信息的有效估计;通过半实物仿真系统验证,该算法较之于EKF算法有更好的精确度和平滑性;针对滤波算法发散问题,提出了可行的解决方案.

摘要： 针对大型聚乙烯工业装置质量指标实时估计和牌号切换的复杂性,基于乙烯聚合原理推导了大型聚乙烯工业装置质量指标实时预测模型,利用模块反推方法推导了参数更新律,提出了一种渐近跟踪状态观测器设计方法用于根据实验室分析数据反馈修正质量指标并实时估计模型参数.参数更新律设计采用新型神经动力学方法实时求解,通过引入切换修正保证了参数更新律的鲁棒性,选取足够大的增益矩阵可使观测器渐近跟踪系统状态.所提方法在大型聚乙烯工业装置上的应用结果证实了其有效性和可行性,为实现大型聚乙烯工业装置先进控制奠定了基础.

摘要： 在探测系统中，被动地接受外界的测量信息是不够的，因这种方式所获得的数据总是不完备的，由些推理得出的结论在一定程度上具有不确定性，是不能接爱的，为了获得可靠准确的信息，该文提出了自适庆的参数估计，并采用Ｍａｄｓｅｎ和Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎ的两步调校的视点策略，通过自适庆的学习来了解自主控测器所处的环境。

摘要： 在部分均匀环境下的机载雷达动目标检测问题中,有效的训练样本通常非常有限,大部分检测器的性能严重下降.本文提出了一种基于随机矩阵理论的机载雷达动目标检测方法,该方法首先利用随机矩阵理论自适应估计杂波子空间,然后将待测单元数据投影到杂波子空间的正交补空间中进行白化处理,最后对白化后的数据进行广义能量积累检测.仿真结果表明,该方法能够在训练样本严重不足的情况下实现动目标的有效检测,且具有恒虚警特性.

摘要： 本文提出了一种感应电机的自适应逆解耦控制方法.首先,通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统(MRAS)理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链子系统进行闭环控制.仿真结果表明,所提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对电机参数变化具有强鲁棒性.

摘要： 本文提出了一种感应电机的自适应逆解耦控制方法.首先,通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统(MRAS)理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链子系统进行闭环控制.仿真结果表明,所提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对电机参数变化具有强鲁棒性.

摘要： 一种自适应概率估计方法，克服了现有方法中得不到所需估计概率精度或必须进行除法运算，存在着运算负载大的问题。从基于符号各自的累积出现次数所估计的编码对象符号出现概率的大小而得到分类指标来选择编码参数，通过以少量的运算负载可以判定的位配置来设定成为对应于上述指标的概率区间分类边界的概率阈值，从由上述概率阈值划分的概率区间中不使用除法运算选择对应于估计出现概率的给定指标。

摘要： 本发明属于目标跟踪领域，公开了一种SOC估计的基于参数估计准则的自适应滤波方法。本发明提出了一个参数估计准则来估计准确的SOC估计模型，并借此将SOC估计的自适应滤波问题转化为一个有约束的优化问题。通过解决求解问题，从而实现对SOC模型中过程噪声协方差和观测噪声协方差的估计。本发明使得SOC系统在噪声协方差不准确的情况下也具有最优的估计效果。

摘要： 本发明提供一种带噪声估计器的自适应UKF状态估计方法，包括：建立目标跟踪非线性离散状态空间模型并确立UT采样点和权值。将采样点经非线性函数传递，加权处理得到一步预测和预测协方差矩阵。完成预测协方差与观测噪声协方差更新。采用UT方法更新滤波相关参数。联合后验概率密度函数的变分近似的参数解算并完成步骤四中的参数更新。联合后验概率密度函数的变分近似的一步预测协方差与观测噪声协方差解算并更新。输出后验状态估计和估计协方差矩阵。本发明的方法在带有非高斯噪声并且噪声统计特性未知的情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其精度和时间消耗低于标准UKF算法，具有良好的实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 一种自适应概率估计方法,克服了现有方法中得不到所需估计概率精度或必须进行除法运算,存在着运算负载大的问题。从基于符号各自的累积出现次数所估计的编码对象符号出现概率的大小而得到分类指标来选择编码参数,通过以少量的运算负载可以判定的位配置来设定成为对应于上述指标的概率区间分类边界的概率阈值,从由上述概率阈值划分的概率区间中不使用除法运算选择对应于估计出现概率的给定指标。

摘要： 本发明公开一种基于压缩感知的自适应信道估计方法及估计系统，其中估计方法包括：获取原始信号；预设第一阈值；通过匹配测试方法获得获取的原始信号对应的索引集，并通过约束等距性质分析索引集，初始预估获取的原始信号的稀疏度预估值；通过索引集计算初始残差，根据初始残差与感知矩阵中各列向量的相关系数获得候选集，并通过候选集计算重构原始信号估计值；根据重构原始信号估计值获得支持集，通过支持集计算残差值；判断残差值与第一阈值的大小，当残差值大于第一阈值时，更新估计参数后，进行下一轮迭代，否则输出获取的原始信号的自适应信道估计值；其中估计系统适用于上述估计方法。本发明不仅能够有效地重建稀疏信号，还能降低运算量。

摘要： 本发明涉及一种基于估计器参数自适应优化的路面附着系数融合估计方法，包括：建立基于机器视觉的视觉估计器；建立综合利用纵侧向激励的动力学估计器；确定不同路面类型下动力学估计器局部弱能观性成立的激励阈值范围，实现动力学估计器的有效启停；设计基于视觉估计器边界层厚度的动力学估计器参数自校正算法；设计基于模糊C均值的自适应自调整策略，优化路面附着系数的映射经验值和视觉估计器边界层厚度，得到视觉动力学融合估计器；将实际车辆状态参数以及车载摄像头采集的路面图像输入视觉动力学融合估计器，输出得到路面附着系数估计值。与现有技术相比，本发明能有效提高路面附着系数的估计精度，且具有实时性好、鲁棒性强的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 本发明属于目标跟踪领域，公开了一种SOC估计的基于参数估计准则的自适应滤波方法。本发明提出了一个参数估计准则来估计准确的SOC估计模型，并借此将SOC估计的自适应滤波问题转化为一个有约束的优化问题。通过解决求解问题，从而实现对SOC模型中过程噪声协方差和观测噪声协方差的估计。本发明使得SOC系统在噪声协方差不准确的情况下也具有最优的估计效果。

摘要： 本发明提供一种带噪声估计器的自适应UKF状态估计方法，包括：建立目标跟踪非线性离散状态空间模型并确立UT采样点和权值。将采样点经非线性函数传递，加权处理得到一步预测和预测协方差矩阵。完成预测协方差与观测噪声协方差更新。采用UT方法更新滤波相关参数。联合后验概率密度函数的变分近似的参数解算并完成步骤四中的参数更新。联合后验概率密度函数的变分近似的一步预测协方差与观测噪声协方差解算并更新。输出后验状态估计和估计协方差矩阵。本发明的方法在带有非高斯噪声并且噪声统计特性未知的情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其精度和时间消耗低于标准UKF算法，具有良好的实际应用价值。