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激光熔化沉积过程中TC11钛合金在不稳定热循环下的固态相变

DOI：10.1007/s42243-019-00289-9 期刊：Journal of Iron and Steel Research International 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 标准卡尔曼滤波器（SKF）及相关滤波算法通常要求测量噪声服从高斯分布。但实际中这一条件往往难以满足，当测量噪声非正态分布时，滤波结果的可靠性会降低。鲁棒卡尔曼滤波器（RKF）能通过根据每次迭代时更新参数与测量值获得的鲁棒估计量之间的偏差大小来加权更新参数的影响，从而抑制异常观测值。但其存在有时会浪费状态模型有效信息的局限性。针对噪声不确定性下的磁干扰补偿问题，本文提出基于鲁棒M估计的新方法以抑制不确定噪声。该方法采用由SKF和RKF构成的双模型自适应估计（DMAE）策略，根据各时刻新息协方差通过条件概率自适应选择两个滤波器。具体而言，DMAE既能抵抗测量噪声干扰，又能充分利用有效信息。相比SKF和RKF方法，DMAE在参数估计的补偿精度和鲁棒性方面表现更优。采用该方法补偿后，各分量误差分别从502nT、613nT、493nT降至3.9nT、2.1nT、23.9nT，同时实现了总场的理想精度。
作者： Ting Li，Jinsheng Zhang，Shicheng Wang，Zhaoxing Lu，Zilong Tan，Zhifeng Lyu
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过提出一种基于鲁棒M估计和双模型自适应估计（DMAE）方法的新方案，以解决噪声不确定性下的磁干扰补偿问题。

研究成果

建立了一种新的磁补偿模型，并提出了一种不依赖高斯噪声假设的DMAE方法。双模型滤波器中的RKF负责故障检测、隔离及执行所需的自适应过程，而双模型滤波器中的KF则处理测量中的常规噪声。通过计算条件概率来选择两个滤波器，从而在不损失大量有效观测值的情况下有效控制噪声。实验结果表明，该方法具有良好的抑制测量噪声能力，且性能优于KF和RKF方法。

研究不足

要实现百分之百成功消除异常观测结果是一项极具挑战性的任务。通过选择适当置信度确定的稳健参数无法覆盖所有情况。此外，对有效信息赋予错误权重或未能抑制噪声这两种情况虽无法完全避免，但可以降低其影响。

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