基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测
目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支架压力数据中的振动噪声后,在工作面端部和中部各选取相邻的5台液压支架压力数据建立2个时空数据集(数据集1和数据集2),并对时空数据进行标准化预处理。将时空数据输入LSTM模型提取时空特征,并将提取的时空特征输入Informer模型的编码器,经过位置编码后利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,经过最大池化和一维卷积消除最终输出特征图的冗余组合。利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,将Informer模型的解码器改为全连接层,得到液压支架压力的预测结果。实验结果表明与基于门控...
基于RT-Thread的液压支架监控分站的设计
为提高煤矿生产的安全性和效率,降低生产成本,设计了基于嵌入式实时操作系统RT-Thread的液压支架监控分站。该分站通过CAN总线将综采工作面液压支架的工作数据上传到主站并接收主站下达的指令;此外,通过支架控制器可以实现对液压支架的远程控制。软件设计利用信号量和事件集进行线程间通信同步;同时采用多线程优先级抢占调度机制,实现任务的并发运行。实验证明,该分站具有精度高、可靠性强和实时响应等特点,达到工程实际应用需求。
UWB与里程计融合的室内移动机器人定位设计
为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统。针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制。针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿。针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正。实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据。
加速度计组件冷启动温度模型参数的标定方法
为补偿激光陀螺捷联惯性系统冷启动过程中的加速度计组件测量误差,建立加速度计组件温度参数的二阶多项式回归模型。为提高温度参数模型的环境温度适应性,提出了一种自然升温环境下,基于不带温箱的三轴转台的加速度计组件连续多次标定方法,借助于激光陀螺的辅助测量,通过构建36状态无系统噪声的特殊卡尔曼滤波器,无需测量噪声的先验信息,以递推方式可有效估计出温度模型参数的各项系数,同时解决了温度模型参数的传统辨识方法过于依赖温箱的问题,并有效缩短了标定时间。实验结果表明,与不进行温度参数补偿的结果相比较,基于温度参数二阶多项式回归模型的补偿方法,3h重力值测量误差均值减小至7.05%,测量误差标准差减小至3.97%,相应的3 h导航定位误差由3897.85 m减小至3508.79 m,从而较好地补偿了加速度计组件在系统冷启动过程中的热漂移误...
基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现
为了满足老年人的护理需求，减少老年人因跌倒造成的身心伤害，提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性，利用姿态角作为跌倒判断标准；并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求，利用Kalman滤波算法来提高算法精确度。实验结果表明该系统在人体前后、侧向跌倒和跌倒后迅速站起的情况下可以100％报警，达到人体正常跌倒情况的检测标准。
基于微机械惯性器件的单轴捷联姿态测量装置
介绍了单轴捷联姿态系统的原理，在对系统误差进行分析的基础上，采用卡尔曼滤波建立了姿态算法。介绍基于MEMS陀螺仪和加速度计的单轴捷联姿态测量装置系统构成，并对其工作过程进行了仿真。通过仿真表明在考虑多种误差因素的情况下，该系统的角度测量误差小于0．1°，能够满足工程应用的需要。
压电陀螺信号处理与滤波技术研究
针对压电陀螺在工程上实际应用的需求，对其输出做了测试和建模，设计并实现了α-β滤波、卡尔曼滤波和小波滤波3种不同方法对该信号的噪声滤除，分别给出了滤波后陀螺输出信号图和标准差的对比。通过对试验数据的分析，肯定了3种方法在压电陀螺输出信号滤波处理中的有效性，并分析了各自的优缺点。
基于WLS-KF的GPS非线性动态滤波研究
为了提高动态定位精度,将卡尔曼（KF）算法应用到GPS非线性动态定位解算中,提出加权最小二乘-卡尔曼滤波（WLS-KF）算法。通过加权最小二乘（WLS）算法得到近似的线性化模型,再将KF算法应用到这个线性化模型进行校正。因此既保持了KF算法能够对系统状态进行最优估算的优点,同时对各个测量值进行了联系制约,具有更高的精度。结果表明,这种方法精度介于EKF和UKF之间,且实现容易,预测可靠,具有实际应用价值。
车用直驱轮毂电机传感器故障诊断
针对分布式驱动电动汽车直驱轮毂电机系统电流、转速传感器故障问题,研究传感器鲁棒故障检测与定位方法.考虑电机模型中含有未知输入和噪声,通过系统降阶的方式对未知输入进行解耦,采用卡尔曼滤波器（Kalman filter, 简称KF）滤除解耦后子系统的白噪声,并设计最优未知输入观测器（unknown input observer, 简称UIO）实现系统状态估计,得到了一种较强鲁棒性的残差产生器.采用极大似然比（generalized likelihood ratio, 简称GLR）的方法评估残差信号并确定阈值,提出了一种传感器故障定位方法.台架实验结果表明,提出的基于最优UIO的传感器故障诊断方法能够实现电动汽车直驱电机系统传感器故障辨识与定位.
高速开关阀控液压缸的位置控制半实物仿真研究
为研究基于高速开关阀的液压缸位置控制问题,设计了基于高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的回路,并采用PWM驱动高速开关阀.建立了控制系统的Simulink离线仿真模型,采用基于卡尔曼滤波的PID控制算法完成液压缸的位置跟踪仿真.最后借助Ma... 展开更多