【摘 要】
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针对Bayesian滤波在组合导航量测噪声随机模型不准确时引发的估计精度下降问题,提出了一种基于逆Gamma分布优化的变分自适应滤波算法.该算法借鉴变分Bayesian学习理论,通过逆Gamma分布进一步精化了Bayesian滤波随机模型,准确高效地实现了量测噪声协方差的自适应估计,显著改善了滤波估计性能.最后通过紧耦合组合导航数据仿真实验,结果表明本文所探讨的优化算法能实时跟踪量测噪声变化,保障滤波估计精度,且运算量小速度快,易于工程实现,为今后研究工作于时变噪声环境下的导航系统及其扩展应用提供一定的理
【机 构】
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西南交通大学 地球科学与环境工程学院,成都 610031;四川建筑职业技术学院 博士后创新实践基地,四川 德阳 618000;重庆水利电力职业技术学院 建筑工程系,重庆 402100;四川建筑职业技术
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针对Bayesian滤波在组合导航量测噪声随机模型不准确时引发的估计精度下降问题,提出了一种基于逆Gamma分布优化的变分自适应滤波算法.该算法借鉴变分Bayesian学习理论,通过逆Gamma分布进一步精化了Bayesian滤波随机模型,准确高效地实现了量测噪声协方差的自适应估计,显著改善了滤波估计性能.最后通过紧耦合组合导航数据仿真实验,结果表明本文所探讨的优化算法能实时跟踪量测噪声变化,保障滤波估计精度,且运算量小速度快,易于工程实现,为今后研究工作于时变噪声环境下的导航系统及其扩展应用提供一定的理论支持.
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针对综合能源系统低碳经济调度的优化问题,引入P2G设备提升系统的弃风消纳空间与低碳经济性,以运行成本与碳排放量为优化目标,建立含多种供能设备的综合能源系统多目标优化调度模型.模型的求解采用改进的类电磁机制算法,针对综合能源系统调度问题约束较为复杂,算法易陷入局部最优的问题,引入立方混沌初始化、差分进化策略和自适应权重因子,增强了算法的全局搜索能力与收敛性.结果表明,提出的IELM算法在全局最优解方面、收敛效率方面和操作适应性具有明显优势,P2G装置能有效提升系统的弃风消纳率与低碳经济成本.
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针对模块化多电平变换器的相间环流与子模块电压波动问题,提出了基于附加电平模型预测控制的环流抑制策略,利用附加的补偿电平实现总子模块数的实时更新,达到环流抑制目的;同时,将相间均压与相内子模块均衡作为子模块的第一重均压控制,再将所投入的子模块电压排序处理构成第二重均压控制.通过分析模块化多电平变换器的桥臂环流与桥臂电压之间的关系以及子模块电压波动的弊端,提出了环流抑制与子模块均压控制策略.最后,在Matlab/Simulink中搭建了31电平的模块化多电平变换器系统仿真模型,验证了所提策略的可行性与有效性.
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高空浮空器阀门是浮空器内部压力控制和高度调节的重要部件.以浮空器的空气放气阀门为研究对象,基于实物建立几何模型,利用计算流体动力学(CFD)软件通过数值模拟求得所建几何模型气体流量与浮空器阀门各个参数之间的定量关系.通过引入统计量参量求得气体流量的流量参数,在此基础上得到较为准确的阀门选型估算方法.
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