朱文超
- 作品数：9 被引量：15H指数：2
- 供职机构：安徽工程大学机械与汽车工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信交通运输工程更多>>
- 一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法被引量：8
- 2014年
- 针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程,按照权值的蜕化程度对样本集进行分层,通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域。根据优化阈值条件,将低权值粒子集分为抛弃组和优化组,通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集。仿真结果表明,当感知系数为零时,优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法;在适当选择感知系数的情况下,优化算法的滤波精度较高,跟踪突变状态的性能较优,在保证粒子群贴近真实后验分布的同时,增强了粒子的多样性。
- 朱文超许德章
- 关键词：粒子滤波
- 基于采样分析法的汽车悬架特性测试方法研究
- 2013年
- 汽车悬架系统是影响行车安全、提高乘车舒适性的重要因素.其性能测试是汽车安全运行常规检测的重要项目之一.本文基于采样分析法,建立了振动力学模型与动力学方程,提出了汽车悬架系统吸收率与相位角的测试方法,分析了不同频率的激励对于悬架系统参数的影响.此方法降低了因悬架生产厂家或型号的不同对测试结果产生的影响,因此具有较高的适用性与通用性.
- 方涛许德章时培成朱文超
- 关键词：悬架系统采样分析吸收率相位角
- 六维力传感器下E膜小生境野草EKF滤波研究被引量：2
- 2015年
- 为减小噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,同时解决因主振型信息缺失导致扩展Kalman滤波器难以获得最优系统估计的问题,提出一种基于小生境野草算法优化的扩展卡尔曼滤波(NIWO-EKF)算法。算法根据正弦激励力响应与应变之间的关系,构建六维力传感器下E型膜非线性系统模型。将系统干扰矩阵与控制矩阵视为一个整体,引入野草繁殖思想,以前6阶主振型信息构成的综合矩阵为均值,进行高斯采样,产生初始化的可行解。将小生境技术与野草算法相融合,利用野草算法进行全局搜索,根据适应度的大小对个体进行降序排列,按照小生境容量划分出多个种群协同合作,避免搜索过程陷入局部最优,提高算法的寻优精度和收敛速度。采用改进野草算法对EKF中的系统干扰控制矩阵进行优化处理。仿真实例表明,优化后的扩展卡尔曼滤波器能有效地提高六维力传感器的测量精度,具有很好的鲁棒性和稳定性。
- 朱文超许德章
- 关键词：六维力传感器小生境技术扩展卡尔曼滤波器
- 分层优化PF在六维力传感器下E型膜中的应用
- 2014年
- 针对动载环境下,噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降的问题,提出一种具有分层优化步骤的改进粒子滤波算法。以双E型弹性体六维力传感器下E型膜为研究对象,根据正弦激励力响应和应变的关系,建立非线性系统模型。在粒子滤波的框架下,将样本集按权值的蜕化程度分层,引入野草繁殖算法,将最新的观测信息融入高权值子集。基于Thompson-Taylor算法,通过聚合重采样将高、低权值粒子随机组合,产生中权值粒子集。将优化后的粒子滤波算法在六维力传感器动态测试系统中进行仿真研究,结果表明,该算法能以更小的估计误差贴近真实后验概率密度,在保持实时性的同时,有效地提高六维力传感器的测量精度。
- 朱文超许德章方涛
- 关键词：六维力传感器粒子滤波
- 残差补偿粒子滤波在六维力传感器下E膜中的应用
- 2015年
- 为减小动载环境下,噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,提出一种具有残差补偿步骤的改进粒子滤波算法(RCPF)。该算法以双E型弹性体六维力传感器下E型膜为研究对象,根据挠度和应变的关系,建立非线性系统模型。根据权值蜕化程度,将样本集分层;借鉴残差补偿思想,在粒子重采样前修复先验分布的累积误差,将最新的观测信息融入样本集;基于Thompson-Taylor算法,通过聚合重采样将高、低权值粒子随机组合,产生新粒子集。将优化算法应用于六维力传感器动态测试系统。结果表明,RCPF算法具有更好的估计精度,在保持实时性的同时,有效地提高了六维力传感器的测量精度。
- 朱文超许德章
- 关键词：六维力传感器粒子滤波
- 自适应Kalman滤波修复六维力传感器下E膜模型误差被引量：1
- 2014年
- 为减小动载环境下,噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,同时解决因传感器的简化模型误差较大,导致标准Kalman滤波无法获取最优估计的问题,提出一种双因子自适应Kalman滤波算法。算法根据正弦激励力响应和应变之间的关系,建立了下E型膜有色噪声增广状态模型。在标准Kalman滤波的基础上,分析了两种模型误差对滤波效果的影响,采用实时调整状态预测在滤波估计中权重的策略,给出了自适应Kalman滤波准则及递推公式。基于正交性原理和最小二乘法准则,利用三段函数模型构造了双重自适应因子。仿真实例表明,与标准Kalman滤波与强跟踪滤波相比,所提算法具有更好的估计精度和稳定性,能够有效地控制模型误差的影响,从而提高六维力传感器的测量精度。
- 朱文超许德章
- 关键词：六维力传感器
- 六维力传感器数字滤波研究
- 多维力传感器是实现机器人智能化最为重要的一种传感器,它也是工程力学检测和机器人运动控制的基础。六维力传感器是多维力传感器中运用最广泛的一种传感器,能够对三维空间全力信息进行探测,但其输出信号中不可避免地混合了噪声信号,譬...
- 朱文超
- 关键词：六维力传感器有色噪声粒子滤波
- 文献传递
- 混沌野草扩展Kalman滤波器辨识六维力传感器下E膜模型参数被引量：1
- 2015年
- 为解决动载环境下噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降,以及扩展卡尔曼滤波器难以获得最优系统干扰矩阵的问题,提出了一种基于混沌野草算法优化的扩展卡尔曼滤波(CIWO-EKF)算法。根据挠度与应变之间的关系,构建了六维力传感器下E膜非线性模型。基于野草繁殖算法,以前6阶主振型信息构成的系统干扰阵为均值进行高斯采样,产生初始化的可行解。将混沌搜索技术与野草算法相融合,利用野草算法进行全局搜索,通过混沌序列对群体中适应度高于平均值的个体执行给定步数的局部搜索,指导种群向最优解方向逼近,避免搜索过程陷入局部最优。采用改进的野草算法对扩展Kalman滤波中的系统干扰矩阵进行优化处理。仿真实例表明,改进扩展卡尔曼滤波器在提高六维力传感器测量精度的同时,可以保持较好的稳定性和鲁棒性。
- 朱文超许德章
- 关键词：六维力传感器混沌序列扩展卡尔曼滤波器
- 双E型弹性体六维力传感器矩形梁Kalman滤波研究被引量：3
- 2014年
- 双E型弹性体六维力传感器采用组合梁结构对空间6个方向的力和力矩信息进行探测,但其输出信号中不可避免地混合了噪声信号,譬如:电阻应变片通过电流后产生的热噪声,放大电路中电磁元件干扰,高温下弹性体蠕变产生的干扰等,严重地影响传感器的测量精度。为了有效地滤除系统量测噪声,提高传感器分辨率,以六维力传感器矩形梁为研究对象,根据正弦激励力响应与应变之间的关系,构建了系统量测方程。基于时间序列分析法,设计了有色系统干扰白化滤波器,建立了有色噪声系统状态空间模型,推导出有色噪声Kalman滤波公式。实例表明:滤波效果明显,稳定性强,减小了实际的滤波误差,有效地提高滤波精度。
- 朱文超许德章
- 关键词：矩形梁有色噪声KALMAN滤波
