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《中国农村水利水电》2016,(12)
传统的BP神经网络拥有良好的逼近非线性映射能力,然而由于其自身存在收敛速度慢,容易陷入局部极小值和泛化能力差的不足,往往难以满足实际中预测精度的需要。采用卡尔曼滤波方法,将观测到的大坝位移原始值进行滤波处理,以尽可能剔除随机误差的干扰,并引入遗传算法,对神经网络的权、阈值进行优化,提高其全局搜索能力,建立了基于卡尔曼滤波的GA-BP模型。以某大坝位移预测为例,证明了此模型比传统的BP模型在预测精度上有所提高,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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动态载荷负载模拟是室内台架测试的核心技术之一,也是评估试验台架综合性能重要途径。针对某一混动式汽车台架,以型号为C8051F120单片机所能达到的转速脉冲信号的测频精度为基础开展动态加载技术研究。在Matlab/Simulink中建立整车传动系动力学模型和台架系统模型;设计逆向模型控制的负载模拟方案和PI自适应卡尔曼滤波算法,并搭建相应的控制器模型来分析不同采样频率和测频精度对负载模拟的影响。仿真结果表明：低速段在采样频率100 Hz、测频精度0.001%未滤波下,电机最大加载扭矩误差为10%;高速段在采样频率100 Hz、测频精度0.001%滤波下,系统响应时间0.11 s,电机加载扭矩误差15%;加载系统能够平稳运行且可以达到动态加载目的,验证负载模拟算法的正确性。在得到正确的仿真结果后可轻松实现代码生成,从而为台架硬件在环试验提供参考。 相似文献
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为提高稳定平台伺服系统的响应和抗干扰能力,提出了一种基于自适应灰色预测(AGPC)——分数阶改进干扰观测器(FIDOB)的稳定平台伺服干扰抑制方法。GM(1,1)幂模型对系统输出进行建模并设计了自调节模块,将预测误差和实际误差加权合成一个综合误差,分别根据实际误差和预测误差的大小同时调节预测步长和预测误差的权值,提高系统的响应性,减小预测误差对系统的输出影响;构造了分数阶改进干扰观测器,并详细推导了分数阶改进干扰观测器的鲁棒稳定性。最后通过数值仿真实验表明,该方法不仅可以有效抑制稳定平台外界干扰和测量噪声,而且提高了系统响应能力。仿真实验中,在摩擦和测量噪声干扰情况下,稳定平台系统速度环的跟踪误差可以达到不超过0.1 rad/s。在静态和动态实验中,稳定平台的调节时间缩短了0.258 s,稳定精度提高了约1.5°~2.5°。 相似文献
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基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进。以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验。结果表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度。 相似文献
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对分布式电动汽车,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对汽车的横摆角速度进行预测。建立7自由度整车非线性仿真模型,模型可以依据方向盘的转角输入和目标速度的跟随控制,模拟极限工况下的车辆状况。其次,建立具有二个输入和三输出横摆角速度预测模型。最后模拟瞬时急转弯工况和连续转弯工况下进行仿真分析,并且将结果与利用无迹卡尔曼滤波（UKF）算法预测结果进行对比。结果表明,该预测模型能够准确预测出汽车在极限工况中的横摆角速度。 相似文献
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为提高温室内智能农机自动导航的路径跟踪精度,提出一种基于粒子群算法的纯追踪模型动态前视距离确定方法及其路径跟踪控制方法。利用超宽带(UWB)模块和电子陀螺获取温室内智能农机的位置偏差和航向偏差;为提高纯追踪模型的自适应能力,对农机位姿偏差进行定量分析并根据位姿偏差程度构建适应度函数,通过粒子群优化(PSO)算法实时确定纯追踪模型中的最优前视距离,为提升算法求解效率对惯性权重系数进行改进;根据农机位姿偏差程度构建速度控制函数对农机进行变速控制。样机试验结果表明:在3种初始状态下的直线路径跟踪时,平均偏差均值为24.4 cm,稳态偏差平均值为4.3 cm,导航时间平均值为13.2 s,稳定距离平均值为318.1 cm。路径跟踪的各项指标均优于同等条件下的恒速固定视距试验。 相似文献
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顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2018,(12)
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。 相似文献
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针对大坝变形监测系统监测过程中受到各种随机因素干扰的情况,详细讨论小波分析和MGM(1,N)灰色模型的基本理论和建模过程,成功将基于小波分析的MGM(1,N)模型应用于大坝变形的预测预报.实践证明,先用小波滤波法对监测数据进行去噪处理,然后建立MGM(1,N)模型进行预测,能有效地提高传统MGM(1,N)模型的预测精度. 相似文献
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农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。 相似文献
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针对标准微粒群优化算法(PSO)存在早熟收敛和搜索精度低等缺陷,对其惯性权重因子进行改进,并将非均匀变异机制引入PSO,即在算法进行搜索时以一定变异概率对选中的粒子进行变异操作,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,由此得到改进的微粒群优化算法(IPSO)。然后将IPSO用于优化BP神经网络的连接权重和阈值,分析和建立变形监测数据处理的群集智能模型(IPSO-BP),为了进行比较,同时建立了回归分析模型、标准PSO-BP模型,并将3种模型分别应用于某大坝水平位移数据的分析预测,结果表明,IPSO-BP模型收敛速度更快、预报精度更高,是一种新的且有效、可靠的变形数据处理方法。 相似文献
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根据水产品无水低温保活运输监测需求,设计了可植入式血糖传感器及信号处理电路,以实时获取血糖传感信号,信号经过软件滤波进行去噪和平滑处理后,构建了血糖变化的时序预测模型;以鲟鱼作为实验对象,对所提出的方法进行了实验验证。结果表明:所设计的可植入式血糖传感器能在鲟鱼体内对血糖信号进行稳定的采集,传感器信号经过信号调理电路后输出拟合程度达到0.960 8,电路灵敏度为27.047 m V/n A,零点漂移量为722.83 m V;所构建的血糖信号自回归移动平均模型(ARIMR)预测值与真实值之间的平均绝对误差为-0.014 mmol/L,平均相对误差为-0.117%,预测精度和平滑度较其他模型具有优势。该信号监测方法对于提高水产品无水低温保活全程透明度和追溯性,并推断水产品生命体及营养物质变化具有重要参考价值。 相似文献
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针对开沟作业过程中存在作业深度依靠人工监测准确性低、人工工作量大等问题,研制了一种基于LabVIEW的开沟深度监测系统,配套搭建了单片机下位机系统,实现了开沟深度等参数的实时监测、计算、显示与保存。为了降低作业环境、机具抖动对数据造成的影响,分别采用中值滤波、卡尔曼滤波、小波降噪-卡尔曼滤波3种滤波方法对数据进行滤波修正处理。试验验证表明:系统能够实时监测开沟作业过程中的开沟深度,并实时计算开沟深度平均值、开沟深度标准差、开沟深度稳定、作业时间等参数;对比3种滤波算法,小波降噪-卡尔曼滤波降噪效果最好,能够实现对数据的滤波修正处理,修正后系统准确性较好,能够满足系统设计需求。 相似文献
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针对目前数据质量控制和处理方法的问题,采用拉依达准则剔除异常数据,卡尔曼滤波处理同一水层的数据,平滑滤波处理剖面上的数据,Akima插值计算缺测层的数据。通过实验检验,非常有效。 相似文献
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为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。 相似文献
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针对农田监测无人机对大范围观测视野、便利操控和高质量拍摄图像的需求问题,设计跟随人体头部姿态的监测云台。首先,根据云台对小体积、轻量化和易集成的设计要求,设计云台结构,并利用ANSYS有限元分析软件进行静力学载荷校核和动力学模态分析;其次,采用四元数方法进行头部姿态解算,利用互补滤波算法进行加速度计和陀螺仪的数据融合,利用嵌入式平台设计并制作云台控制系统;最后,对云台系统的姿态解算准确度进行动态测试和静态测试,对云台的减振性能进行对比测试。结果表明：云台在结构强度和减震性能上满足需求;控制算法和系统能够稳定可靠的解算姿态,并控制云台实时跟随,动态姿态角度误差不超过2°,600 s的静态角度漂移不超过5.5°;云台具有较好的减振和抗振性能,平飞测试中振动加速度均方根值比航拍云台的小41.8%,机动测试中振动加速度最大幅值比航拍云台小21%。该装置可以为无人机的农田监测任务提供更好的便利性。 相似文献