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几种典型非线性滤波算法及性能分析 预览
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作者 刘向阳 《舰船电子工程》 2019年第7期32-36,共5页
针对非线性滤波问题,首先,对几种典型的非线性滤波方法的一般原理和滤波步骤进行了介绍,并简述各滤波器的优缺点。其次,引用一个经典的非线性例子对各滤波器性能进行了对比分析。研究结果表明,EKF计算量小,PF精度高,UKF和CKF具有较高的... 针对非线性滤波问题,首先,对几种典型的非线性滤波方法的一般原理和滤波步骤进行了介绍,并简述各滤波器的优缺点。其次,引用一个经典的非线性例子对各滤波器性能进行了对比分析。研究结果表明,EKF计算量小,PF精度高,UKF和CKF具有较高的精度和较强的实时性。 展开更多
关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波
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基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法 预览
2
作者 彭东东 周天 +2 位作者 徐超 王天昊 高嘉淇 《海洋测绘》 CSCD 2019年第4期22-26,共5页
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针... 为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 展开更多
关键词 多波束测深 地形辅助导航 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波
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高斯辅助粒子算法 预览
3
作者 宋昊霖 《科技资讯》 2019年第1期73-75,共3页
粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要... 粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要性概率密度函数当中。该研究进行重采样时,用高斯变换对粒子进行了重新分布并调整重采样后的粒子权值。通过仿真实验验证该方法可以有效运用当前观测量值,优化粒子分布,在解决粒子退化问题的同时,也能维持粒子的多样性,提高滤波效率。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 重采样 高斯辅助粒子滤波
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基于辅助粒子滤波与灰色预测的时间序列NAR模型状态估计
4
作者 马雪莹 蔡如华 +1 位作者 宁巧娇 吴孙勇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第4期25-29,共5页
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验... 在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。 展开更多
关键词 粒子滤波 辅助粒子滤波 灰色预测 NAR模型 最小二乘法
量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法 预览
5
作者 卢春光 周中良 +2 位作者 刘宏强 阮铖巍 杨海燕 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期83-93,共11页
为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大... 为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法. 展开更多
关键词 随机延迟 期望最大化 联合估计与辨识 粒子滤波 后向模拟粒子平滑器 拒绝采样 粒子群
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BDS/GPS差分系统间偏差估计算法及性能分析 预览
6
作者 唐卫明 刘前 +2 位作者 沈明星 邓辰龙 崔健慧 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-6,共6页
基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度... 基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度的估计,从而影响载波DISB小数部分的估计结果;利用本文算法估计并改正DISB后得到的模糊度解算的可靠性和固定解精度均优于卡尔曼滤波,固定解精度最大可提高10%~20%。 展开更多
关键词 BDS/GPS 紧组合 差分系统间偏差 卡尔曼滤波 粒子滤波
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边缘粒子滤波多目标跟踪改进算法研究 预览
7
作者 石治国 吴铭 +1 位作者 郝云鹏 施冬磊 《计算机与数字工程》 2019年第2期344-348,共5页
在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率... 在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率假设密度滤波器中目标的非线性状态,使用卡尔曼滤波方法对线性状态进行预测与估计,以更好地提高目标状态估计精度,降低了计算的复杂度。文章最后进行了仿真实验验证,与现有算法相比较,提出的算法能够更加准确地估计出目标个数和目标状态,具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 概率假设密度滤波 多目标跟踪
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用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法 预览
8
作者 许奇 王华彬 +1 位作者 周健 陶亮 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期697-707,共11页
针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加... 针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。 展开更多
关键词 目标跟踪 视觉跟踪 滤波算法 贝叶斯滤波 粒子滤波 运动模型 后验状态 智能群体优化
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基于CPFDE的目标跟踪算法研究
9
作者 赵凯丽 高火涛 曹婷 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第1期36-41,共6页
在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时,使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要... 在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时,使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要性密度函数,并且在重采样阶段,用差分演化算法对根据重要性密度函数抽取的采样粒子做优化操作,从而克服粒子滤波存在的粒子退化及贫化问题,提高滤波性能。实验结果表明,和粒子滤波、无迹粒子滤波、容积粒子滤波相比,该算法有着更高的滤波精度和更好的稳定性,并且能够提高雷达机动目标跟踪的精确性。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 非线性非高斯 粒子滤波 差分演化算法
基于UPF的WNN学习算法及其应用 预览
10
作者 魏燕明 甘旭升 +2 位作者 张铁 杨国洲 席新 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第7期142-146,共5页
为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF... 为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 无迹Kalman滤波 粒子滤波 小波网络 重要性密度函数
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基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法 预览
11
作者 裴家正 黄勇 +3 位作者 董云龙 何友 陈小龙 陈唯实 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期263-270,279共9页
针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA... 针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。 展开更多
关键词 概率假设密度 粒子滤波 粒子群优化 基于密度聚类 检测前跟踪
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基于人工免疫重采样粒子滤波的单通道盲源分离
12
作者 霍婷婷 高勇 《兰州大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期119-124,共6页
针对单通道盲源分离重采样过程中出现的粒子枯竭现象,提出了一种基于人工免疫重采样粒子滤波的新算法.以二进制相移键控调制信号为例,针对传统粒子滤波算法中存在的粒子枯竭现象,利用人工免疫重采样粒子滤波进行信号未知参数和码元的最... 针对单通道盲源分离重采样过程中出现的粒子枯竭现象,提出了一种基于人工免疫重采样粒子滤波的新算法.以二进制相移键控调制信号为例,针对传统粒子滤波算法中存在的粒子枯竭现象,利用人工免疫重采样粒子滤波进行信号未知参数和码元的最大后验概率估计,在保证粒子有效性的同时解决了粒子退化问题,有效地缓解了粒子枯竭现象,提高了算法的跟踪估计能力.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性,改进后的算法在不加纠错编码,信噪比大于14 dB的情况下,误码率小于10-2,基本实现了信号的盲源分离. 展开更多
关键词 单通道盲源分离 粒子滤波 重采样 粒子退化 枯竭现象 人工免疫算法
一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法 预览
13
作者 王腾蛟 郭建胜 +2 位作者 慕容政 韩琦 李正欣 《电子工程学院学报》 2019年第3期91-95,共5页
粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒... 粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真。经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善。 展开更多
关键词 剩余寿命 锂电池 粒子滤波 粒子退化
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基于KLD的蝙蝠算法优化自适应粒子滤波
14
作者 滕飞 薛磊 李修和 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期561-566,共6页
针对粒子滤波存在计算效率低和因粒子贫化导致的计算精度下降问题,基于KLD(Kullback Leibler distance)采样和蝙蝠算法,提出一种可动态调整粒子规模的自适应粒子滤波算法.首先,在重要性采样中利用KLD采样动态调整粒子规模;然后,使用蝙... 针对粒子滤波存在计算效率低和因粒子贫化导致的计算精度下降问题,基于KLD(Kullback Leibler distance)采样和蝙蝠算法,提出一种可动态调整粒子规模的自适应粒子滤波算法.首先,在重要性采样中利用KLD采样动态调整粒子规模;然后,使用蝙蝠算法定向优化粒子集,并在迭代更新中使蝙蝠算法和KLD采样相互作用,从而达到同时提升计算精度和计算效率的目的.实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 粒子滤波 蝙蝠算法 KLD采样 粒子多样性 状态估计 非线性非高斯
基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪 预览
15
作者 李龙龙 周武能 闾斯瑶 《计算机系统应用》 2019年第2期24-32,共9页
在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒... 在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法. 展开更多
关键词 粒子滤波 粒子贫化 蝙蝠算法 差分进化 目标跟踪
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一种带变异算子的粒子群优化粒子滤波降噪算法 预览
16
作者 方璐 范东亮 +1 位作者 张光宇 陈汉新 《武汉工程大学学报》 CAS 2019年第4期392-398,共7页
提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题... 提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题,加速粒子集收敛,减少整个算法运行的时间。仿真结果通过与PF算法和PSO-PF算法相比,论证了提出的NPSO-PF算法具有更低的均方根误差、更短的运行时间、更高的信噪比和更稳定的滤波性能。 展开更多
关键词 变异算子 粒子群优化 粒子滤波 降噪
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粒子流粒子滤波检测前跟踪方法 预览
17
作者 柳超 王子微 孙进平 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期342-350,共9页
检测前跟踪通过积累多帧量测以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标后验密度的准确表示。传统粒子滤波器过于依赖建议密度,因而对目标后验密度的表示不够准确。新提出的粒子流滤波器能够准确表示目标后验密度,但无法实现量测的帧... 检测前跟踪通过积累多帧量测以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标后验密度的准确表示。传统粒子滤波器过于依赖建议密度,因而对目标后验密度的表示不够准确。新提出的粒子流滤波器能够准确表示目标后验密度,但无法实现量测的帧间积累。为此,本文提出一种在粒子滤波框架下结合粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波框架实现多帧量测积累,并在每一帧内采用LocalizedExactDaum-Huang粒子流表示目标后验密度,以提升量测积累效果。我们通过Rayleigh杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。 展开更多
关键词 微弱目标 检测前跟踪 粒子滤波器 粒子流
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加权颜色粒子滤波与SIFT特征双融合的行人跟踪 预览
18
作者 魏旭东 秦立峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期556-561,共6页
为改善粒子退化现象,提高粒子滤波算法对于遮挡目标的跟踪精度,提出加权颜色特征与SIFT特征双层融合的粒子滤波算法。用粒子的位置信息对传统粒子权重进行改进,作为内层融合,对SIFT点匹配跟踪框与粒子滤波跟踪框进行外融合,改善遮挡情... 为改善粒子退化现象,提高粒子滤波算法对于遮挡目标的跟踪精度,提出加权颜色特征与SIFT特征双层融合的粒子滤波算法。用粒子的位置信息对传统粒子权重进行改进,作为内层融合,对SIFT点匹配跟踪框与粒子滤波跟踪框进行外融合,改善遮挡情况下粒子退化的情况,提高跟踪精度。在VOT2014视频数据库上的实验结果表明,提出算法平均跟踪精度为95.03%,较传统粒子滤波算法提高了6个百分点。 展开更多
关键词 目标跟踪 遮挡 粒子滤波 SIFT点 算法融合 粒子退化
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基于混合引导策略的高精度萤火虫优化粒子滤波算法
19
作者 毕晓君 胡菘益 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期232-238,共7页
针对现有群智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度较慢的问题,提出了一种基于混合引导策略的萤火虫优化粒子滤波算法(MSFA-PF).通过在萤火虫寻优过程中加入混沌扰动搜索策略,以权衡粒子的寻优能力与开发能力;提出一种动态视觉搜索策略... 针对现有群智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度较慢的问题,提出了一种基于混合引导策略的萤火虫优化粒子滤波算法(MSFA-PF).通过在萤火虫寻优过程中加入混沌扰动搜索策略,以权衡粒子的寻优能力与开发能力;提出一种动态视觉搜索策略,以提高粒子向高似然区域移动的寻优利用率;根据粒子滤波机制设计了新的荧光亮度计算公式,以扩展观测信息,从而提高了粒子质量.仿真结果表明,所提出的MSFA-PF算法能够有效提高智能优化粒子滤波对非线性系统状态估计的精度和速度. 展开更多
关键词 粒子滤波 萤火虫算法 混沌扰动 动态视觉 搜索策略
GRNN与粒子滤波集成的刀具磨损监测 预览
20
作者 熊昕 王时龙 +1 位作者 易力力 郭一君 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期186-189,193共5页
在金属切削加工过程中及时准确地掌握刀具磨损状态是非常必要的,然而目前的刀具磨损监测技术普遍为分析实时采集的信号得到刀具目前时刻的磨损状态,若能根据刀具当前的磨损状态准确地提前预测后续加工过程的连续磨损量变化,将对优化整... 在金属切削加工过程中及时准确地掌握刀具磨损状态是非常必要的,然而目前的刀具磨损监测技术普遍为分析实时采集的信号得到刀具目前时刻的磨损状态,若能根据刀具当前的磨损状态准确地提前预测后续加工过程的连续磨损量变化,将对优化整个切削过程与管理决策具有重大的意义。针对此问题提出了广义回归神经网络(GRNN)与粒子滤波集成的刀具磨损预测模型,利用粒子滤波对GRNN的时序预测结果进行修正,实验证明粒子滤波有助于降低由于训练样本少与存在观测噪声所导致的预测偏差,经粒子滤波修正后的磨损量识别精度更高且较传统的卡尔曼滤波具有更好的修正效果,为刀具磨损监测提供了新思路。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 广义回归神经网络 粒子滤波 BP神经网络
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