分区频域卡尔曼滤波(Partitioned block frequency domain Kalman filtering,PBFDKF)因其收敛速度快、稳态误差小的优势被应用在自适应滤波声反馈抑制(Adaptive feedback cancellation,AFC)。然而,当声反馈路径发生突变时,卡尔曼滤波会...分区频域卡尔曼滤波(Partitioned block frequency domain Kalman filtering,PBFDKF)因其收敛速度快、稳态误差小的优势被应用在自适应滤波声反馈抑制(Adaptive feedback cancellation,AFC)。然而,当声反馈路径发生突变时,卡尔曼滤波会进入锁死状态,难以再次跟踪。本文提出一种融合神经网络的卡尔曼滤波啸叫抑制状态检测算法(Kalman⁃filter⁃based AFC with state detection model,KFSD)。该系统将卡尔曼滤波声反馈抑制系统的传声器采集信号、残差信号和滤波器更新量作为输入特征,通过神经网络对卡尔曼滤波的状态误差协方差矩阵进行修正,从而实现路径突变情况下的再次跟踪和收敛。仿真实验结果验证了所提算法具有较高的正判率、较低的虚警率和较短的延迟帧数,算法同时具备快速再跟踪性能,提高了声反馈抑制效果。展开更多
卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)和最大化后验概率法(maximum a posteriori,MAP)是结构荷载识别中常见的两类广义贝叶斯滤波算法,KF法计算效率高但数值稳定性较差,MAP法适用性强却需要复杂的矩阵求逆运算,加之这两类方法对荷载形式和测点...卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)和最大化后验概率法(maximum a posteriori,MAP)是结构荷载识别中常见的两类广义贝叶斯滤波算法,KF法计算效率高但数值稳定性较差,MAP法适用性强却需要复杂的矩阵求逆运算,加之这两类方法对荷载形式和测点布置的苛刻要求,目前仅适用于简单荷载的识别。为此,该研究提出了针对任意分布式荷载的贝叶斯全局响应重构方法,从在线和离线两个角度改进了现有方法。针对在线KF方法,该研究从结构动力特性中导出等效荷载向量来降低未知荷载的维度,得到满足可控性条件的等效系统模型,并采用输入状态联合估计方法同时识别等效荷载和全局响应。针对离线MAP方法,引入考虑了空间相关性的荷载先验分布,采用MAP策略同时对等效荷载和观测噪声进行迭代估计,随后根据识别得到的等效荷载重构全局响应。改进后的在线和离线方法均不需要提前获取荷载位置或分布形式。通过青州大桥在风荷载和交通荷载下采集的响应数据对所提方法的精度和适用性进行了验证。展开更多
现代航天器通常携带大量的液体推进剂,在轨运行时推进剂的消耗将导致等效模型参数的改变.为了获取准确的等效模型参数并将其引入GNC(guidance,navigation and control)系统闭环控制,提高航天器的姿态控制精度,文章提出一种基于平方根容...现代航天器通常携带大量的液体推进剂,在轨运行时推进剂的消耗将导致等效模型参数的改变.为了获取准确的等效模型参数并将其引入GNC(guidance,navigation and control)系统闭环控制,提高航天器的姿态控制精度,文章提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)的等效模型参数在轨辨识策略.首先,为了建立适用于金属膜片贮箱的等效模型,在等效球摆模型的悬挂点施加扭簧-阻尼器以等效金属膜片对推进剂的刚度-阻尼效应,并借助Kane方法建立了航天器刚-液耦合动力学方程.其次,针对状态反馈反步控制器中等效模型参数未知的情形,提出一种基于SR-CKF的等效模型参数在轨辨识策略.该策略可在航天器完成一次大角度姿态机动任务的同时,根据星载角速度计数据在线辨识出等效模型的各项参数以及贮箱内推进剂的剩余量,并预测出推进剂的分布运动状态.最后,数值仿真结果表明了提出的在轨辨识策略的有效性和必要性.文章的工作对于航天器GNC系统中等效模型的校准迭代、研究推进剂在轨晃动行为及预测航天器服役年限具有重要参考价值.展开更多
文摘分区频域卡尔曼滤波(Partitioned block frequency domain Kalman filtering,PBFDKF)因其收敛速度快、稳态误差小的优势被应用在自适应滤波声反馈抑制(Adaptive feedback cancellation,AFC)。然而,当声反馈路径发生突变时,卡尔曼滤波会进入锁死状态,难以再次跟踪。本文提出一种融合神经网络的卡尔曼滤波啸叫抑制状态检测算法(Kalman⁃filter⁃based AFC with state detection model,KFSD)。该系统将卡尔曼滤波声反馈抑制系统的传声器采集信号、残差信号和滤波器更新量作为输入特征,通过神经网络对卡尔曼滤波的状态误差协方差矩阵进行修正,从而实现路径突变情况下的再次跟踪和收敛。仿真实验结果验证了所提算法具有较高的正判率、较低的虚警率和较短的延迟帧数,算法同时具备快速再跟踪性能,提高了声反馈抑制效果。
文摘卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)和最大化后验概率法(maximum a posteriori,MAP)是结构荷载识别中常见的两类广义贝叶斯滤波算法,KF法计算效率高但数值稳定性较差,MAP法适用性强却需要复杂的矩阵求逆运算,加之这两类方法对荷载形式和测点布置的苛刻要求,目前仅适用于简单荷载的识别。为此,该研究提出了针对任意分布式荷载的贝叶斯全局响应重构方法,从在线和离线两个角度改进了现有方法。针对在线KF方法,该研究从结构动力特性中导出等效荷载向量来降低未知荷载的维度,得到满足可控性条件的等效系统模型,并采用输入状态联合估计方法同时识别等效荷载和全局响应。针对离线MAP方法,引入考虑了空间相关性的荷载先验分布,采用MAP策略同时对等效荷载和观测噪声进行迭代估计,随后根据识别得到的等效荷载重构全局响应。改进后的在线和离线方法均不需要提前获取荷载位置或分布形式。通过青州大桥在风荷载和交通荷载下采集的响应数据对所提方法的精度和适用性进行了验证。
文摘现代航天器通常携带大量的液体推进剂,在轨运行时推进剂的消耗将导致等效模型参数的改变.为了获取准确的等效模型参数并将其引入GNC(guidance,navigation and control)系统闭环控制,提高航天器的姿态控制精度,文章提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)的等效模型参数在轨辨识策略.首先,为了建立适用于金属膜片贮箱的等效模型,在等效球摆模型的悬挂点施加扭簧-阻尼器以等效金属膜片对推进剂的刚度-阻尼效应,并借助Kane方法建立了航天器刚-液耦合动力学方程.其次,针对状态反馈反步控制器中等效模型参数未知的情形,提出一种基于SR-CKF的等效模型参数在轨辨识策略.该策略可在航天器完成一次大角度姿态机动任务的同时,根据星载角速度计数据在线辨识出等效模型的各项参数以及贮箱内推进剂的剩余量,并预测出推进剂的分布运动状态.最后,数值仿真结果表明了提出的在轨辨识策略的有效性和必要性.文章的工作对于航天器GNC系统中等效模型的校准迭代、研究推进剂在轨晃动行为及预测航天器服役年限具有重要参考价值.
