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随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量.通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS(RootMeanSquare)作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性. 相似文献
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采用相对体制雷达测量系的地空导弹武器系统的引导精度,已经过多年研究和努力,它是起伏误差和动态误差的综合产物.采用目标信号分离与滤波可进一步提高制导精度.首先可大大减小目标的起伏误差(约减小1/2).在大大减小目标起伏误差的新条件下,重新综合起伏误差和动态误差,可大大提高引导精度. 相似文献
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用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。 相似文献
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