第一章误差l*Error*1 1误差的背景介绍*Introduction* 1.来源与分类l*Source& Classification*1 从实际问题中抽象出数学模型 模型误差l*Modeling Error*1 通过测量得到模型中参数的值 观测误差l*Measurement Error*1米 求近似解—方法误差(截断误差 Truncation Error*1)米 机器字长有限舍入误差*Roundoff Error*1

研究了一类具有状态时滞的多采样率离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把所研究的系统转化成单一采样的扩大系统;然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器;再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的最优预见控制器.同时还对扩大误差系统的能控性和能观测性进行了讨论,并通过数值仿真说明了控制器的有效性

通过前几章的学习，我们掌握了角度、距离和高差的测量方法， 对测量过程和结果含有误差也有了一定的感性认识。本章集中讲述 有关测量误差的基本知识，包括衡量精度的标准、误差传播定律和 直接观测平差

在各种建筑物施工阶段所进行的测量工作称为施工测 量。其内容主要包括施工控制网的建立、实地测设、竣工 测量以及变形观测等。施工测量也必须遵循“由整体到局 部，先控制后碎部”的原则，以避免测设误差的积累。其 精度要求可视测设对象的定位精度和施工现场的面积大小， 并参照有关测量规范加以规定。一般来说，建筑物本身各 细部之间或各细部对建筑物主轴线相对位置的测设精度， 应高于建筑物主轴线相对于场地主轴线或它们之间相对位 置的精度

• 任务3-1 认识角度测量的原理和测角仪器 • 任务3-2 掌握全站仪的使用 • 任务3-3 掌握测回法测量水平角的方法 • 任务3-4 掌握方向观测法测量水平角的方法 • 任务3-5 掌握竖直角测量的方法 • 任务3-6 理解角度测量误差的来源

9.3.1预备计算 一、三角形闭合差与测角中误差 二、近似坐标——戎格公式

电压型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器的虚拟磁链矢量可以由电网电压矢量进行积分得到,实际中常用一阶低通滤波器代替纯积分环节来消除直流偏置误差和抑制高频次谐波干扰,但一阶低通滤波器的引入也会带来电网电压幅值衰减和相移,从而导致虚拟磁链观测不准确.为消除一阶低通滤波器对虚拟磁链观测的影响,本文提出一种基于矢量重构技术的观测方法,通过分析一阶低通滤波器的幅频特性和相频特性,分别对滤波后的电压矢量幅值和相位进行重构,可实现虚拟磁链幅值和相位的精确估算.该方法应用于虚拟磁链定向的电压型脉宽调制整流器直接功率控制系统.仿真和实验结果表明,与传统的一阶低通滤波器策略相比,该方法提高了虚拟磁链的估计精度,有效抑制了直流母线电压动态响应波动,更有利于滤除网侧电流谐波

5.3.1技术设计 1.布网原则 a).分级布网,逐级控制 常规城市控制网分二、三、四等4个等级,在四等 控制网下再布设一、二级导线。相应等级控制网的平 均边长分别为:9、5和2km;测角中误差分别为±1、 ±1.8和±2.5\;最弱边相对中误差分别

采用无水电解法提取不锈钢中存在的典型夹杂物，通过扫描电子显微镜观察夹杂物三维形貌，并根据元素组成对夹杂物进行分类和形貌分析，对具有相同化学成分但不同三维形貌的夹杂物进行了表征和归纳。利用FactSage 7.0热力学软件，对不同夹杂物的平衡状态进行了计算，研究了温度和钢液成分对于夹杂物平衡的影响，并得到相应的平衡相图。结果表明，无水电解可以有效地将不锈钢中夹杂物完整地提取出来，避免了金相法带来的误差，可以更加清晰的观测夹杂物的三维形貌；经扫描电子显微镜观察和测量，较大的氧化铝夹杂物表面较为容易出现钛元素的富集区域，且大部分夹杂物形貌主要为球状和表面较为光滑的多面体状，直径一般不大于5 μm。通过热力学计算得到，钢中夹杂物的生成与钢中元素质量分数密切相关，在1873 K时，Mg、Ti、Si元素质量分数的不同会导致生成不同的夹杂物

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性