基于相位补偿的舰船升沉位移测量方法

为了解决舰船升沉信息测量过程中传统升沉数字滤波器存在输出信号相对于实际信号相位超前的问题,提出了一种基于相位估计与补偿的自适应滤波算法。分析了传统升沉数字滤波器输出相位超前的原因,采用加权傅里叶线性组合频率估计算法实时估计输入信号的频率,并设计自适应FIR滤波器对传统升沉数字滤波器的输出进行相位补偿。将自适应FIR滤波器与传统升沉数字滤波器的估算结果进行模拟实验对比。实验结果表明自适应FIR滤波器输出的升沉位移精度达到厘米级,有效提高了舰船升沉信息测量的准确性和实时性。     

一种基于惯性测量与自适应滤波的舰船升沉计算方法

针对舰船作业过程中升沉运动精确测量的应用需求,提出了基于惯性导航系统的升沉运动测量方案。针对海况变化条件下,传统固定滤波参数数字滤波器自适应性不足,以及存在相位偏移和幅值误差等问题,提出了一种结合互补方法的自适应数字高通滤波器。该滤波器基于先验知识与实时海况监测结果,可自适应调整滤波器参数。首先通过一滑动监测窗口对海况进行实时监测,并对滤波器参数进行实时自适应调整;随后对加速度测量值进行2次积分与3次自适应高通滤波,滤除低频误差,保留有效高频升沉运动。不同海况条件下的仿真与试验验证了测量与滤波方案的可行性。试验结果表明:新滤波方法相比传统方法,能根据海况实时自适应调整滤波参数,升沉运动相位误差和幅值误差减小,仿真实验中幅值误差缩减约10倍,模拟试验中幅值误差缩减约2倍,测量精度精确到厘米级。     

基于TH神经网络的自适应滤波在船舶姿态测量信号处理中的应用研究

自适应滤波是提高滤波性能的主要方法之一。自适应滤波要求实时跟踪输入信号的变化,实时地计算滤波器的权系数。这就大大增加了运算量,因此很难用基于数字计算的方法给出所希望的实时解。神经网络所具有的高度运算能力为解决这一问题展示了光明前景。中利用根据线性规划神经网络导出的TH网络,就船舶姿态测量信号进行滤波计算,仿真结果表明基于TH神经网络的自适应滤波是有效的。     

基于自适应频率估计的舰船瞬时线运动测量方法

针对传统舰船瞬时线运动信息测量过程中,IIR数字高通滤波器的输出会存在相位超前,从而使输出信号相对于实际信号存在时间上超前的问题。分析了超前相位对瞬时线运动信息测量的影响,提出了一种基于自适应频率估计的舰船瞬时线运动测量方法。针对IIR数字高通滤波器超前相位的大小随输入信号频率变化的问题,引入了WFLC频率估计算法来实时估计输入信号的频率,提出了自适应延时校正算法来校正由数字高通滤波器带来的输出信息在时间上的超前量。仿真结果表明:提出的改进舰船捷联瞬时线运动测量方法能够很好地解决传统信息测量方法中输出信息在时间上存在超前的问题,实现了实时舰船瞬时线运动信息精确测量,测量精度由0.13 m提高到了0.02 m。     

一种基于改进DTW的人体运动模式感知算法

人体运动模式感知算法作为下肢外骨骼机器人的关键技术之一,是外骨骼能否平稳、高效地实现人机协同功能的基础。为提高感知精度,提出了一种改进的动态时间规整（DTW）算法和一种自适应权重分配机制。首先针对传统DTW算法存在匹配失真的问题,提出了一种新的路径约束条件,并适当松弛算法的端点,以处理端点部分数据可能无法对齐的问题;然后在多传感器决策层融合中设计了一种自适应权重分配机制;最后通过惯性测量单元（IMU）采集人体在六种常见运动模式下的运动数据进行实验。实验结果表明,所提出的改进DTW算法和自适应权重分配机制相结合有助于感知精度的提升,六种运动模式的平均感知精度由90.78%提升至97.64%。     

完备型二次边界轮廓法的研究及J积分和应力强度因子的计算

选择二次完全多项多作为位移形函数,对边界轮廓法作了进一步的发展,证明二维弹性断裂问题的Ｊ积分方程的被积分函数的散度等于零,将Ｊ积分化为边界点的势函数数值的计算,无需计算数值积分,算例表明,该方法较传统边界元法求得的结果精度更好。     

高速移动荷载下黏弹性半空间体的动力响应

分别以移动荷载和黏弹性半空间体模拟运动列车荷载和地基,分析了地基在运动列车作用下的动力响应.首先采用Green函数法求解黏弹性半空间体在各种移动荷载模式作用下的动力响应的解析解,包括恒常和简谐移动点源、线源和面源荷载.然后采用IFFT算法和自适应数值积分算法计算解析解中的二维积分,得到了包括低音速、跨音速和超音速移动荷载作用下位移的数值结果.最后分析了速度对位移的分布和最大值的影响,发现当速度大于Rayleigh波速时,位移发生显著变化.     

自适应非相干矢量跟踪环路设计

针对导航接收机相关累加结果受导航电文数据比特跳变影响的问题,提出了一种自适应非相干矢量跟踪环路。通过在传统矢量跟踪环路中引入非相干频率/码鉴别器,使非相干与相干结合的相关器累加结果不再受比特跳变的影响。对非相干积分的灵敏度和动态性能进行了理论分析和仿真验证,同时给出了在一定动态范围内环路积分时间的优化选择方案,实现了环路积分时间在1~10 ms及非相干次数在1~10次的自适应调整设置。实验结果证明,自适应矢量非相干环路提升跟踪灵敏度约6 d B,非相干方法提高了矢量跟踪环路性能。     

MIMU/GNSS紧组合精密单点定位协方差成形自适应滤波方法

针对精密单点定位应用需求,研究了MIMU/GNSS紧组合协方差成形自适应滤波方法。给出了"位臵滤波器+速度滤波器"的分布式滤波器设计方案以降低计算复杂度;推导了地理系紧组合导航系统模型,并把伪距测量不一致性偏差扩展至系统状态向量中予以估计,从而提高系统对于动态环境下伪距测量偏差抖动的适应能力。协方差成形自适应滤波算法利用Frobenius范数来衡量系统残差噪声水平建模状态与实际状态的匹配程度,并以最小化Frobenius范数作为优化指标,动态调节滤波增益,以此来提高状态估计精度、平稳性与鲁棒性。地面静态试验表明:紧组合协方差成形自适应滤波器定位误差均值与均值稳定性均优于标准卡尔曼滤波器,定位精度提高了约50%,能够提供亚米级单点定位导航服务。相较于集中式滤波器设计方案,分布式滤波器方案计算复杂度降低了63.5%。     

正交各向异性弹性问题的规则化边界元法

本文致力于平面正交各向异性弹性问题的规则化边界元法研究,提出了新的规则化边界元法的理论和方法。对问题的基本解的特性进行了研究,确立基本解的积分恒等式,提出一种基本解的分解技术,在此基础上,结合转化域积分方程为边界积分方程的极限定理,建立了新颖的规则化边界积分方程。和现有方法比,本文不必将问题变换为各向同性的去处理,从而不含反演运算,也有别于Galerkin方法,无需计算重积分,因此所提方法不仅效率高,而且程序设计简单。特别是,所建方程可计算任何边界位移梯度,进而可计算任意边界应力,而不仅限于面力。数值实施时,采用二次单元和椭圆弧精确单元来描述边界几何,使用不连续插值逼近边界函数。数值算例表明,本文算法稳定、效率高,所取得的边界量数值结果与精确解相当接近。     

超空泡航行器升沉运动流体动力特性研究

基于Rayleigh—Plesset方程的单一介质可变密度Mixture模型,采用动坐标系法完成了对带空泡航行器作升沉运动时空化流场的数值模拟,并分析了该状态下航行器流体动力特性变化规律,对升沉运动频率和幅值对航行器流体动力系数的影响以及升沉运动对航行器自主运动弹道的影响进行了对比研究。研究结果表明,升沉运动过程中,航行器流体动力系数出现周期性变化,增加升沉运动频率和幅值不仅将导致航行阻力和升力增大,同时会造成阻力系数和升力系数幅值波动加剧;升沉运动使航行器速度及角速度出现周期性震荡。本文结论为研究超空泡航行器动力学建模、附加质量计算及弹道设计奠定了基础。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的船舶姿态监测预报系统设计（英文）

为提高船舶姿态监测预报系统的测量精度,设计加速度传感器和陀螺仪捷联的惯性导航系统,利用互补处理和反馈调节对传感器输出参数进行校正。为得到精度较高的预估数据,通过广义最小二乘法进行系统辨识建立船舶状态模型和矫正的传感器测量模型,由扩展的卡尔曼滤波器得到最优估计状态。同时设计闭环系统,进一步提高系统的测量精度和预估精度。此外,针对当前监测预报系统普遍存在的软件界面差、交互困难等缺点,设计姿态监测预报友好型界面,可3D动画实时显示船舶当前的运动姿态,并具有数据存储、分析、操作处理等功能。最后,通过实验对不同倾角变化率下实际姿态、测量姿态和预估姿态进行对比,结果表明所设计的姿态监测预报系统具有较高的监测精度和预估精度。     

基于数字散斑相关法的紧凑拉伸试样断裂韧性实验研究

本文采用数字散斑相关方法对2A12T4铝合金紧凑拉伸试样的断裂韧性进行了实验研究。应用数字散斑相关方法计算了实验过程中试样的应变场、应力场以及位移场。针对实验所得的结果以及紧凑拉伸试样的裂纹特征,采用了矩形积分路径。选择沿裂纹方向和垂直裂纹方向的J积分路径,并且推导出各方向上J积分的数值计算公式。根据推导得到的公式选择不同的积分路径进行J积分的计算,得到了断裂韧性J0积分路径的合理选择范围,同时验证了J积分的路径守恒性。然后根据所得的路径选择标准,选择合理的积分路径,计算出2A12T4铝合金断裂韧性J0的值。将所得结果与国标计算的J0值对比,误差为1.22%,说明了此种方法的正确性。从而为数字散斑相关方法在紧凑拉伸试样断裂韧性的测试研究中提供参考。     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。     

基于级联FIR滤波器的系泊精对准算法

舰船的系泊环境存在风浪和浪涌,这些因素引起捷联惯导系统对准过程中的不确定性干扰加速度,提出一种基于级联FIR低通数字滤波器的惯性系Kalman滤波精对准算法。高频随机干扰加速度在通过级联FIR低通数字滤波器后被滤除,近似周期性干扰通过积分运算,正负部分基本抵消,因此该算法可以有效抑制系泊环境下的不确定性干扰。江上系泊对准结果为:水平精度0.02°,航向精度0.06°。试验结果表明该方案能有效完成精对准,对准精度达到中等导航精度要求。     

超声散斑多谱值相关法测量技术

超声散斑相关法能对物体的变形进行非接触式测量,但在相关运算时,由于相关系数是一个多峰函数,在搜索相关系数最大值时经常会将次峰误判为主峰,从而造成很大的测量误差。本文提出的超声散斑多谱值相关法,对位移前和位移后的散斑场中各散斑信号进行离散谱分析时,取多个振幅谱值分别组成数据矩阵并各自进行相关运算,比较运算得到的各个位移值来确定真实位移,它能避免因相关系数主峰误判所引起的误差。本文应用超声散斑多谱值相关法对水下物体的位移进行了实测,实验结果表明该方法不仅能有效地避免相关系数主峰的误判,而且提高了位移测量精度。     

中厚板统计分析的随机边界元法

本文建立了分析含随机材料参数并具厚度不均匀性的中厚板问题的随机边界元法,基于Taylor级数展开技术,分析和到广义位移的均值和一阶偏差的积分方程,其中将材料参数的随机性和厚度的不均匀性作为等效荷载处理,从而得到广义边界位移或面力的均值和协方差,并进一步求出部点广义位移和内力的均值和协方差,最后用本文方法计算了两个数例,并对所得结果进行了分析,探讨。     

基于数字图像测量技术的尾粉砂动三轴试验研究

尾粉砂的动力学特性往往通过室内动三轴试验来进行研究,因此试验数据的精度尤为重要。本文将数字图像测量技术应用于土工动三轴试样的应变测量中。采用Butterworth数字滤波器进行数据降噪处理,并将图像测量获得的整体应变结果与传感器测量的应变结果进行了比较,表明通过图像测量方法测得的数据更能反映试样的真实变形。以某地饱和尾粉砂动三轴试验为例,通过采用该种非接触式测量方法,分别得到试样局部的动位移和动应变,进而得到动模量随动应变的变化规律,并与传感器得到的数据进行比较,结果表明,局部的动模量分布在整体动模量衰减曲线周围,并且在小变形下不同位置处其动模量与整体动模量差别较大,应变较大时,局部动模量趋于整体动模量。     

基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法

将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化的视觉惯性里程计算法在分段常数加速近似下采用离散四元数积分来简化所需的预积分值,IMU预积分封闭解算法在IMU时间周期内求解解析解,并应用于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)视觉惯性里程计框架下,来提高系统定位的精度。针对MSCKF算法观测方程参数化方法存在的数值稳定性的问题,提出了一种逆深度的参数化方法,克服了MSCKF算法在空间点坐标z轴深度值趋近于零时,系统观测值会出现奇点的情况,有效增加系统的鲁棒性。在公开EuRoc数据集六个飞行序列上的试验结果表明,所提出算法相较于传统的MSCKF视觉惯性里程计算法漂移较小,均方根误差减少约36.5%,定位精度得到有效提升。     

未知纬度的捷联惯导系统晃动基座自对准方法

传统捷联惯导系统晃动基座对准方法中,一般要求提供当地准确的地理纬度信息,如果给定的纬度存在误差,会对初始对准精度造成影响.针对纬度未知情况下的晃动基座对准问题,提出了利用三个不同时刻的重力视运动向量的运算进行对准的方法,推导了三矢量定姿对准的基本原理.针对含有随机噪声的加速度计测量值构造的重力视运动向量会导致向量运算时出现共线向量的问题,设计了一种基于平均权重系数的自适应卡尔曼滤波器,能在未知动态环境下有效去除加速度计随机噪声,提高对准精度.仿真和试验结果表明,该方法可在纬度未知条件下完成捷联惯导系统晃动基座下的自对准并估计出纬度值,对准精度可达惯性器件误差所决定的对准极限精度.