检索结果-内蒙古大学图书馆

进展 2025年第5期 132-134页

作者：刘桂兵国家能源聊城发电有限公司山东省聊城市252000

锅炉燃烧过程中,受多种因素影响,其表面温度呈现非线性变化,而传统方法没有对锅炉表面过热程度进行划分,导致锅炉表面温度监测准确度低。因此,本文提出了基于粒子滤波算法的锅炉表面超温无线监测方法。通过粒子滤波算法计算粒子间的接... 详细信息

锅炉燃烧过程中,受多种因素影响,其表面温度呈现非线性变化,而传统方法没有对锅炉表面过热程度进行划分,导致锅炉表面温度监测准确度低。因此,本文提出了基于粒子滤波算法的锅炉表面超温无线监测方法。通过粒子滤波算法计算粒子间的接近概率,设定粒子重分配的阈值,将低权重粒子重新分配到高概率区域;同时,引入了置信度,构建锅炉表温计算模型;根据超温阈值将锅炉超温划分为3个等级,构建超温无线监测与预警系统。实验结果表明:本文采用的方法监测的锅炉表面温度结果与实际锅炉表面温度数值相同,证明本文方法能够准确、实时地监测锅炉表面的温度变化,并在温度接近和超过设定温度阈值时发出预警。

关键词：超温问题温度监测无线监测锅炉粒子滤波算法

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基于粒子滤波算法的混合系统监测与诊断(英文)

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自动化学报 2003年第5期29卷 641-648页

作者：莫以为萧德云清华大学自动化系北京100084

利用粒子滤波算法具有同时估计连续状态和离散状态的特点 ,提出一种可用于混合系统状态监测与诊断的新方法 .给出了该方法的理论推导和设计步骤 ,讨论了在诊断应用中粒子滤波器所遇到的问题 ,并给出了改善的措施 .仿真结果证明用粒子滤... 详细信息

利用粒子滤波算法具有同时估计连续状态和离散状态的特点 ,提出一种可用于混合系统状态监测与诊断的新方法 .给出了该方法的理论推导和设计步骤 ,讨论了在诊断应用中粒子滤波器所遇到的问题 ,并给出了改善的措施 .仿真结果证明用粒子滤波器对混合系统进行监测与诊断是可行的 ,所提的方法对估计结果有比较好的改善 .

关键词：粒子滤波算法混合系统监测故障诊断状态估计粒子滤波器

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基于粒子滤波算法的风力发电塔地震动力响应预测

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振动与冲击 2022年第15期41卷 161-168页

作者：徐亚洲任倩倩于明阳时文浩西安建筑科技大学土木工程学院西安710055

建立有限元分析模型过程中产生的误差和不确定性可导致试验和有限元分析结果之间显著的差异性,量化此类不确定性对结构动力响应预测尤为重要。基于粒子滤波算法对有限元计算结果的不确定性进行量化,提出了一个用于结构动力响应预测的概... 详细信息

建立有限元分析模型过程中产生的误差和不确定性可导致试验和有限元分析结果之间显著的差异性,量化此类不确定性对结构动力响应预测尤为重要。基于粒子滤波算法对有限元计算结果的不确定性进行量化,提出了一个用于结构动力响应预测的概率贝叶斯估计计算框架,并通过风力发电塔振动台试验动力响应观测结果对计算方法的合理性与有效性进行验证。结果表明:随地震波输入幅值的增大,有限元计算结果的误差显著增大,考虑试验观测值修正之后可以显著减小此类不确定性的影响;粒子滤波算法用于结构动力响应预测精度较好,预测值与试验实测值具有很好的一致性;将粒子滤波算法与振动台试验相结合能够对结构动力响应进行有效预测,具有一定的工程应用参考价值。

关键词：贝叶斯估计粒子滤波算法动力响应预测风力发电塔振动台试验

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基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

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模式识别与人工智能 2006年第6期19卷 787-793页

作者：马丽常发亮乔谊正山东大学控制科学与工程学院济南250061

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合,在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复,提出有效的分块检测遮挡算法,遮... 详细信息

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合,在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复,提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新,实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。

关键词：目标跟踪均值漂移粒子滤波算法遮挡

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基于粒子滤波算法的疲劳裂纹扩展预测方法

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航空学报 2013年第12期34卷 2740-2747页

作者：袁慎芳张华邱雷杨伟博南京航空航天大学机械强度与振动国家重点实验室江苏南京210016

针对飞机故障预测和健康管理系统中提出的损伤扩展预测与结构剩余寿命管理的要求,提出了一种粒子滤波与结构健康监测方法相结合的结构疲劳裂纹扩展预测方法。首先采用ABAQUS_Python二次开发软件,实现了对裂尖奇异单元网格的自动划分,进... 详细信息

针对飞机故障预测和健康管理系统中提出的损伤扩展预测与结构剩余寿命管理的要求,提出了一种粒子滤波与结构健康监测方法相结合的结构疲劳裂纹扩展预测方法。首先采用ABAQUS_Python二次开发软件,实现了对裂尖奇异单元网格的自动划分,进而得出不同裂纹长度、角度下裂纹尖端处的应力强度因子幅,提出采用二参数的Paris规则建立粒子滤波的状态方程,即损伤及寿命的扩展演化模型;采用基于压电元件和主动Lamb波的结构健康监测方法,实时观测更新裂纹信息并同粒子滤波算法相结合,建立了粒子滤波的观测方程。疲劳载荷作用下的裂纹扩展实验结果表明,20 000次循环载荷后预测裂纹扩展长度误差在2%以内。本文方法可以有效预测结构裂纹的扩展,消除Paris规则预测裂纹扩展的误差累积及工程应用中多种不确定性的影响。

关键词：疲劳裂纹扩展粒子滤波算法结构健康监测故障预测与健康管理有限元分析

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基于粒子滤波算法的汽车状态估计技术

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农业机械学报 2011年第2期42卷 23-27,22页

作者：林棻赵又群徐朔南南京航空航天大学车辆工程系南京210016

将粒子滤波(particle filter,PF)算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含定常统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,根据汽车非线性状态转移函数完成对粒子的预测,基于当前时刻的量测值实现对预测粒子权重的评估,最后通过重采样... 详细信息

将粒子滤波(particle filter,PF)算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含定常统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,根据汽车非线性状态转移函数完成对粒子的预测,基于当前时刻的量测值实现对预测粒子权重的评估,最后通过重采样完成对汽车关键状态量估计。将PF估计器与常见的EKF、UKF估计器进行了比较分析,基于ADAMS/Car的虚拟试验和实车试验验证了PF在汽车状态估计中的可行性。

关键词：汽车动力学状态估计粒子滤波算法虚拟试验

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基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

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南京航空航天大学学报 2006年第6期38卷 775-779页

作者：李静陈兆乾秦小麟南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标... 详细信息

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。

关键词：粒子滤波算法贝叶斯方法目标跟踪非线性系统

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新型粒子滤波算法在传递对准系统中的应用

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华中科技大学学报（自然科学版） 2010年第11期38卷 76-79页

作者：周卫东丁国强郝燕玲哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 郑州轻工业学院电气信息工程学院河南郑州450002

为了提高传递对准非线性系统状态估计中粒子滤波算法的估计精度,提出了一类应用中心差分滤波(CDDF)算法产生粒子建议分布的中心差分粒子滤波(CDDPF)算法.该算法应用Stirling插值公式逼近非线性函数,用Cholesky分解确保误差方差阵正定性... 详细信息

为了提高传递对准非线性系统状态估计中粒子滤波算法的估计精度,提出了一类应用中心差分滤波(CDDF)算法产生粒子建议分布的中心差分粒子滤波(CDDPF)算法.该算法应用Stirling插值公式逼近非线性函数,用Cholesky分解确保误差方差阵正定性,获得滤波稳定数值计算;应用CDDPF算法生成粒子建议分布,能够融合最新量测信息;最后应用新算法对传递对准系统模型进行最优滤波,CDDPF算法数值计算稳定性优于UKPF算法,状态变量估计精度得到明显提高.

关键词：传递对准无迹粒子滤波中心差分滤波粒子滤波算法中心差分粒子滤波

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粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用研究

粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用研究

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作者：刘勇河北工业大学

学位级别：硕士

目标跟踪在视频监控、智能交通、机器人视觉导航及人机交互等多个领域都有着广泛的应用,已成为计算机视觉研究中的热点课题。跟踪算法是整个目标跟踪系统的关键,影响跟踪效果的准确性、实时性以及鲁棒性。近年来发展起来的粒子滤波是一... 详细信息

目标跟踪在视频监控、智能交通、机器人视觉导航及人机交互等多个领域都有着广泛的应用,已成为计算机视觉研究中的热点课题。跟踪算法是整个目标跟踪系统的关键,影响跟踪效果的准确性、实时性以及鲁棒性。近年来发展起来的粒子滤波是一种通过使用非参数化的蒙特卡罗方法来实现递推贝叶斯估计的滤波方法。由于其在解决非线性非高斯系统的状态滤波问题上具有独特优势,因此粒子滤波在目标跟踪领域得到了广泛的应用。\n 为了提高粒子滤波算法的准确性,进而为科学研究和工程应用提供理论和算法支持,针对由于粒子退化和贫化而导致的滤波精度降低问题,本文提出了改进的粒子滤波算法。将智能优化思想引入到粒子滤波中,提升样本集中每个粒子的作用效果。并将改进后的算法应用到目标跟踪中。本文的主要研究成果如下:\n 第一、针对粒子滤波算法中由于粒子退化和贫化而导致的滤波精度降低问题,提出了一种基于人工鱼群优化的扩展卡尔曼粒子滤波算法。首先利用人工鱼群算法对采样过程进行优化,使得粒子不断地朝高似然域移动来寻找最优位置,从而改善样本分布,加速样本集的收敛,缓解了退化现象;然后对重采样过程进行优化,以提升样本的多样性,从而克服了粒子样本贫化问题。仿真实验表明,改进后算法提高了对系统状态的预估精度,更适合在对精度要求高的系统中进行滤波计算。\n 第二、本文研究了粒子滤波算法在视频目标跟踪领域的应用。采用颜色特征描述运动目标,结合目标的运动特性进行建模,将本文提出的算法应用于目标跟踪中。由于改进后算法可以改善样本分布,增加目标状态的多样性,从而在目标的运动状态发生变化的情况下,也可以保持很好的跟踪效果。实验结果证明改进后算法提高了跟踪的准确性,尤其是当目标被遮挡时跟踪效果良好。

关键词：目标跟踪粒子滤波算法人工鱼群优化状态预估颜色特征

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粒子滤波算法研究及其在非线性估计中的应用

粒子滤波算法研究及其在非线性估计中的应用

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作者：孟庆旭华中科技大学

学位级别：博士

在目标跟踪定位、图像处理、通信和控制等领域,研究者常常需要根据各种量测数据推导出系统内不易获得的其他相关数据,以此来判断系统的运行状态或对系统的运行进行控制。这种通过量测值来获得系统状态变量的方法在统计学和信号处理领域... 详细信息

在目标跟踪定位、图像处理、通信和控制等领域,研究者常常需要根据各种量测数据推导出系统内不易获得的其他相关数据,以此来判断系统的运行状态或对系统的运行进行控制。这种通过量测值来获得系统状态变量的方法在统计学和信号处理领域属于参数估计的范畴。系统状态变量的参数估计可以根据系统的不同特征以及系统内部或量测过程中混有的噪声类别,选取不同的滤波算法对其进行估计计算。无论对于线性系统或非线性系统模型,大多数滤波算法都可以归类为基于统计学理论的递归贝叶斯估计算法。对于线性高斯系统模型,卡尔曼滤波算法就是系统状态变量参数估计的最优解。然而在现实情况中,非线性才是绝大多数系统所具有的特点。在卡尔曼滤波算法的结构基础上,扩展卡尔曼系列滤波算法通过非线性函数的泰勒级数展开对非线性系统进行线性化,从而得到系统状态变量参数估计的次优解;尽管这种算法由于其计算的高效性而得到广泛应用,但是对于非线性程度较高的系统,由于需要对非线性系统进行线性化处理,使得该算法的计算精度不够高,且高阶泰勒级数展开在递归计算的过程中增加了很大的计算量。为了避免对非线性系统的线性化过程,无迹卡尔曼滤波算法利用无迹变换作为线性化过程的替代,在一定程度上提高了算法的计算精度;但是该算法仅适用于噪声信号服从高斯分布的系统,且该算法对系统变量的近似仅基于少量Sigma点,对系统状态变量的估计精度提高有限。粒子滤波算法的出现弥补了上述两类滤波算法的缺陷。粒子滤波算法基于序贯蒙特卡罗算法结构,适用于非线性非高斯系统模型,对非线性较强的系统相比前两类算法有更好的估计性能。但是粒子滤波算法在递归计算的过程中存在粒子退化和样本匮乏问题。针对粒子滤波算法存在的问题,本文做了以下几方面工作:首先,开展了不同相关系数的研究。在粒子滤波算法的样本集合中,各粒子的权值更新过程与相应粒子的似然函数有关。为了描述一小段时间内由各粒子经过量测方程得到的计算量测值与系统量测值之间的关系,本文引入并研究了五种不同的相关系数。为了评估五种不同相关系数在不同数据结构和计算条件下的计算性能,本文建立了分析不同相关系数时间复杂度的仿真模型,研究了这几种不同的相关系数在不同的维度条件和不同的序列长度下其各自的计算时间复杂度,为后续算法的研究工作奠定了基础。其次,开展了重采样算法的研究。重采样算法是解决粒子滤波算法中粒子退化问题的关键步骤。但是传统的重采样算法会给样本集合带来样本匮乏问题。鉴于此,本文研究了不同的重采样算法,并根据正则化粒子滤波算法中核函数的思想,在重采样算法中引入相关系数的概念,提出了基于不同相关系数的粒子滤波算法。本文提出的粒子滤波算法以序贯蒙特卡罗算法结构作为基础,对算法中的重采样步骤进行了修改。改进的重采样算法在递归计算的过程中将若干时长内系统的量测值和样本集合中各粒子的似然函数利用几种不同的相关系数联系起来,通过一个特定的核函数来更新样本集合中各粒子的权值,从而避免了传统重采样算法对权值较小粒子的舍弃,增加了样本集合中的样本多样性。再次,开展了算法的收敛性证明。本文提出了几种基于不同相关系数的改进粒子滤波算法。与其他粒子滤波算法相比,本文提出的粒子滤波算法较好地解决了粒子退化和样本匮乏问题。但是由于相关系数的引入,样本集合中各粒子的权值在重采样算法的递归计算中增加了核函数的影响,有可能改变粒子滤波算法的收敛特性。因此本文还在概率空间内建立了粒子滤波算法的数学模型,对本文提出算法的收敛性做出了证明。最后,实施了算法的仿真应用。本文将三种基于相关系数的粒子滤波算法和其他多种对比算法应用于非线性系统模型仿真中。仿真以各系统模型的状态变量作为研究对象,实现了对各系统模型参数估计的建模和仿真实现。通过对不同噪声条件下的一维较强非线性系统模型和高斯噪声条件下一个七维谐波模型的仿真实验,验证了本文所提出算法对不同系统的参数都具有较好的估计精度和计算性能。

关键词：非线性系统参数估计递归贝叶斯估计粒子滤波算法重采样相关系数谐波模型

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