简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。
简介:它,从遥远的森林走来,经过人类之手的提炼,来到校园,走进商店……它是谁?它是什么?它就是我们时时刻刻需要的学习工具——纸。轻轻抚摩它那纤弱的“皮肤”,怎么也难感受到它的从前。从前的它粗糙、简陋,没有现在这样光滑、柔和。一张张长方形的纸片上,印着整齐有规律的红线,笔在它软滑的“表皮”上顺畅地流动,那清脆的沙沙声仿佛在唱着它从前在森林中的自然之歌。一阵风吹来,放开一张纸,让它随风的节奏舞动。它来到草丛中,尽情地在柔软的草地上翻滚,把草儿当成床,悠然自得地与小草说笑,发出沙沙沙的欢笑声;它来到花丛中,抛开花身上的落叶,不顾一切地扑向花朵,把五彩缤纷的花瓣当成锦被压存了身下……
简介:多波地震勘探资料解释中最重要,最困难的问题是层位对比,纵、横波剖面上观测到的特征地层标志可作为对比的重要参考,如果纵、横波剖面具有相同的分辨率,则有利于识别特征地层标志,从而准确地进行层位对比,波长与分辨率密切相关,如果两剖面上波长近似相等,则分辨率大致相当,因此,为了有利于层位对比,需要进行等波长滤波,文中从傅里叶变换的基本性质出发,导出等波长滤波要求的转换波与纵波理想的主频比,带宽比,滤波算子长度比等,并根据实际处理需要提出利用相关函数的频谱计算等波长滤滤算子的方法,实际资料的试验处理说明了方法的有效性。
简介:在72届SEG会上,BP公司LindaHodgson等人提出了一种新的噪声压制方法——频率切片滤波(FSF)。在复杂的X-Y频率域中,FSF应用二维平滑滤波器直接去噪。它可以任意选择特定的频率处理范围进行有针对性的滤波,而数据的其余部分不受影响;任何适合于空间滤波的噪声都能够去除,特别是低频噪声的消除和剩余多次波能量的衰减。具体实施过程分为4个步骤:①应用一维快速傅立叶变换到目的层时窗;②检查X-Y频率域数据体,确定频率范围,有针对性地进行噪声衰减;③在每一个频率切片上进行平滑处理,数据的其余部分不改变;④进行傅立叶逆变换,得到滤波结果。以下选取北海2个油田的实例展示其良好的滤波效果。