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题名基于粒子滤波算法的直流电机电刷状态预测
被引量：1
- 1
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作者
陈玲玉
张智杰
王传清
肖从斌
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机构
华中光电技术研究所—武汉光电国家研究中心
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出处
《光学与光电技术》
2024年第4期49-54,共6页
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文摘
针对直流有刷电机的电刷易磨损问题,提出了一种利用粒子滤波算法预测估计电刷状态的方法。搭建了直流电机的动态模型,通过改变电枢绕组的阻值模拟电刷磨损过程,仿真输出了电刷磨损过程的电流平均值数据。根据电流平均值数据的拟合结果,建立了电刷状态演变的基本模型,引入随机重采样的粒子滤波算法迭代估计出的模型未知参数b的值稳定在真值0.002附近。预估的模型较准确地反映出电刷的磨损过程,能够估计电刷的剩余使用寿命,对电机电刷的维护工作具有参考意义。
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关键词
直流电机
电刷磨损
粒子滤波
随机重采样
剩余使用寿命
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Keywords
sDC motor
brush wear
particle filter
random resampling
remaining service life
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分类号
TM33
[电气工程—电机]
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题名基于散射自由程随机重采样的光量子定位方法
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作者
周牧
张靖
王勇
杨小龙
李玲霞
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
移动通信教育部工程研究中心
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期55-65,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62101085)
重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTB2022NSCQ-MSX0895)
+3 种基金
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJZD-K202000605)
重庆市技术创新与应用发展专项基金资助项目(No.S2022-02N)
重庆市研究生科研创新基金资助项目(No.CYS21295)
重邮信通青创团队支持计划基金资助项目(No.SCIE-QN-2022-06)。
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文摘
为了解决量子信号受散射环境干扰,导致定位误差波动大且定位稳健性差的问题,提出了一种基于散射自由程随机重采样的光量子定位方法。基于蒙特卡罗思想建立散射模型,结合环境信息和符合计数结果构建散射自由程矩阵。对散射自由程序列进行重采样,计算不同光源各时间分组下相对距离误差,以此动态选择光源,并实现对目标物体的位置估计。实验结果表明,所提方法定位误差为厘米级,且定位误差在0.12 m内的置信概率达90.57%。
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关键词
量子定位
散射自由程
符合计数
随机重采样
光源选择
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Keywords
quantum positioning
scattering free path
coincidence counting
random resampling
light source selection
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分类号
TN929.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测
被引量：12
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作者
陈万
蔡艳平
苏延召
姜柯
黄华
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机构
火箭军工程大学
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2021年第7期148-153,共6页
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文摘
针对锂离子电池剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于随机扰动无迹粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先采用无迹卡尔曼滤波算法改进粒子滤波的重要性采样过程,随机扰动重采样算法改进粒子滤波的重采样过程,提出随机扰动无迹粒子滤波算法;然后采用双指数经验模型拟合的方法得到模型参数的初始值;最后采用随机扰动无迹粒子滤波算法对模型参数进行更新,实现锂离子电池的剩余寿命预测并给出了预测结果的概率分布。与基于粒子滤波的方法相比,实验结果表明,该方法的预测结果的绝对误差最多可减小17个周期,绝对误差的变化范围减小9个周期。
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关键词
锂离子电池
剩余寿命预测
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
随机扰动重采样
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Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life prediction
particle filter
unscented Kalman filter
random perturbed resampling
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分类号
TM743
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于数据增广的道路场景小目标检测
被引量：1
- 4
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作者
黄紫旗
刘小珠
石英
林朝俊
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机构
武汉理工大学自动化学院
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出处
《武汉理工大学学报》
CAS
2022年第11期79-87,共9页
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基金
国家自然科学基金(52105528).
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文摘
道路场景目标检测技术受限于数据集及目标检测算法,不同尺度目标检测精度差异显著,其中小目标检测性能较差。数据增广是解决该问题的主要手段,增加道路场景小目标训练样本,改变各尺度训练样本不均衡分布,提升其检测性能。针对等概率重采样存在局限性,提出随机概率重采样策略,增加了对小目标性能影响显著的训练图像。针对各尺度目标训练样本数量分布不均衡,提出自适应尺度均衡策略(Adaptive Scale matching Cutout,AdaSMC),缓解了大、中等目标被过度增广的问题。融合随机概率重采样和AdaSMC两种增广策略,提出应用于道路场景的融合增广算法。在Cityscapes数据集实验结果表明,该融合算法在保证实时性的前提下,APs提升1.9%,ARs提升1.7%。
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关键词
小目标检测
随机概率重采样
自适应尺度均衡
数据增广
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Keywords
small object detection
random probability resample
adaptive scale matching cutout
data augmentation
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分类号
P391.4
[天文地球—地球物理学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法
被引量：2
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作者
王占刚
巴斌
王廷肖
贾冬航
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机构
信息工程大学信息系统工程学院
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2017年第3期425-431,共7页
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文摘
针对基于Hermitian分解的协方差角度估计算法在低信噪比(SNR)时性能差的问题,提出了基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法。该算法首先用接收信号扫描角度空间内的所有导向矢量,划定正确的角度估计区间,并给出判断角度估计结果是否可靠的标准。然后构造协方差矩阵,得到角度估计结果,接着以角度估计结果是否可靠为判断标准自适应地对原始信号进行重采样。若重采样后对应某一信号的多个角度估计结果都不可靠,则对原信号重采样并估计到达角,直到所有信号均有可靠结果为止。仿真结果表明,所提算法修正异常的角度估计结果,提高协方差角度估计算法在低信噪比时的精确度。
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关键词
Hermitian分解
协方差
自适应
伪随机噪声重采样
可靠性判断
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Keywords
Hermitian-decomposition
covariance
adaptive
pseudo-noise resampling
reliability judgment
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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