Gompertz模型可靠性增长的分析方法

本文给出了Gompertz模型三个参数的最小二乘估计和极大似然估计,该结果弥补了文[1]所给出的方法的一个最大缺陷。最后给出了一些数值例以说明这些方法。     

AMSAA-BISE模型区间估计系数的补充与验算

AMSAA-BISE模型是应用颇为广泛的可靠性增长模型,工程上迫切需要其MTBF的区间估计系数,Crow给出了部分结果,但远不能满足工程实践的需要。本文补算了置信度Y=0.2,0.4,0.5,0.6的区间估计系数,同时验算表明Crow的表有两个点是错误的,六个点精度不够。     

正态分布失效率的区间估计

基于正态分布N(μ,σ~2)的完全样本,在μ未知,σ~2已知时,本文给出了正态分布失效率的经典限、Bayes限和Fiducial限;在μ,σ~2均未知时,给出了失效率的Bayes限和Fiducial限。最后我们顺便得到了对数正态分布失效率的区间估计并用实例说明了这些方法。     

基于快速平行因子分解的声矢量传感器阵二维DOA估计

将声矢量传感器阵列参数估计问题与平行因子(Parallel factor,PARAFAC)模型相结合,提出了一种基于快速PARAFAC分解的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法首先将接收信号构建为PARAFAC模型,然后在数据域对参数矩阵进行初估计,最后利用PARAFAC分解获得信号二维DOA估计。该算法能够应用于任意结构的声矢量传感器阵列,同时能够得到和信源一一匹配的仰角和方位角估计。借助于参数矩阵的初始估计,所提算法收敛速度较快,其计算复杂度大大降低。该算法角度估计性能接近于PARAFAC算法,同时优于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法和传播算子(Propagator method,PM)算法。     

基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法

提出了一种基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法。首先,利用随机维纳过程对产品进行性能退化建模与寿命预测模型建立;其次,利用性能退化试验数据,通过参数无偏估计方法结合最小二乘原理计算得出模型参数的估计;然后利用建立的模型对产品进行寿命预测与可靠性评估;最终以某齿轮为实例,验证了所提出的方法的适用性和有效性。     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

确定电子产品MTBF增长的经典分析方法

本文用经典分析方法研究了经历研制试验的电子产品失效率(或MTBF)的问题。假设研制规划由m个阶段组成,在每个阶段中受试的产品是类似的;此外,假设电子产品的失效率满足:λ_1≥λ_2≥…≥λ_m。我们得到了λ_i(i=1,2,…,m)的约束极大似然估计和λ_m的经典置信限。最后用数值例说明了这些方法。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

数传控制装备可靠性预计

分析了某型数传控制装置可靠性模型,采用应力分析法对该装置进行了可靠性预计,根据设备实际状况求得其各主要部件的失效率,评估了产品的可靠性,从数据分析得出了影响可靠性的主要环节,提出了改进措施。通过可靠性试验,对可靠性预计值进行了验证。     

多径信道中多用户检测和DOA估计联合处理方法

提出了一种基于三线性模型的多径信道中多用户检测和波达方向(Directionofarrival,DOA)估计联合处理方法。对阵列接收到的信号分析表明,阵列接收信号具有三线性模型特征。在分析单径信道中的三线性模型的基础上,研究了多径信道中阵列接收信号三线性模型,提出了一种改进的三线性交替最小二乘(Improvedtrilinearalternatingleastsquare,ITALS)算法,它可对多用户检测和DOA估计进行联合处理。该算法利用方向矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘法对方向矩阵进行重构和DOA估计。仿真结果说明,该方法具有较好的误码率性能、较快的收敛性能和精确的DOA估计性能。当DOA靠近90°时,DOA估计性能下降。     

考虑时变环境的基于设备退化的剩余寿命估计

进行剩余寿命估计时,需要考虑设备运行环境的作用。退化率模型是刻画外部环境对设备退化影响的一种重要模型,退化率模型分为两种:第一种是设备退化率只由外部环境状态决定,第二种是设备退化率是运行时间和外部环境的函数。本文总结了基于退化率模型的剩余寿命估计方法;指出了当外部环境用马尔科夫跳变过程描述时,利用第一种退化率模型进行剩余寿命估计中存在的问题,并举例说明;最后给出了用蒙特卡洛仿真计算基于第二种退化率模型的剩余寿命估计的方法,结果合理。     

单参数指数分布定时截尾步加试验TFR模型下参数修正的MLE

给出了单参数指数分布定时截尾样本场合下步加试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过模拟表明修正的极大似然估计的精度高于极大似然估计。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

快速Givens变换在参数递推最小二乘估计中的应用

本文根据Givens转动的特点,提出了一种快速Givens正交换算法,并将该方法用于数学模型参数递推最小二乘估计,为模型参数在线估计提供了一种快速算法。     

基于高斯混合模型和变量重构组合法的故障诊断与分离

提出了一种将变量重构与高斯混合模型结合的故障诊断与分离的方法。首先建立过程数据的高斯混合模型,解决了监控过程的测量数据不服从单峰的高斯分布所带来的问题,然后进行故障数据变量重构,估计未知参数并采用最大期望算法来估测均值与协方差矩阵。在此基础上建立统计模型进行故障的诊断与分离。与传统的贡献图分离故障的方法比较,通过田纳西-伊斯曼化工过程进行实验验证,本文提出的高斯混合模型与变量重构相结合对多状态过程进行故障的诊断与分离收到较好效果。     

用于C~3系统的可靠性模型和联系统

C~3系统的工作状态实际上有多种取值,仅用正常与失效两种状态的概率来描述其可靠性是不够的。因此它的模型不是“k/n系统”,而是“和联系统”,其可靠性,需按实际工作状态的特点进行描述而不用纯概率的可靠度进行描述。按此模型,可用模块框图的一般方法对含有C~3子系统的大系统进行可靠性预计、评估和优化设计。本文实例中,利用任务完成率R的概念,成功地算出了遥测地面系统接收站的最佳布局。     

基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计

针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。     

超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制

为解决超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制的难题，基于改进卡尔曼滤波器，通过一种三维插值方法实现超声速状态包线范围内的发动机部件蜕化参数估计。而航空发动机性能恢复控制是在常规内环控制转速的基础上增加了外环控制回路，该回路主要包括推力估计模型与外环控制器两部分。基于最小二乘支持向量回归机设计了一种推力估计模型，其输入采用特征选择算法筛选推力估计模型的最优输入，相比于传统的不经选择的推力估计模型，精度有较大提高。设计了外环模糊PI（Proportional integral）控制器自适应调节内环转速指令来实现蜕化发动机性能恢复的目的。最后通过超声速状态下的数字仿真，验证了上述发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制方案的有效性。      

IIRCT下对数正态和正态分布参数的MLE

在文「１－４」的基础上进一步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型。着重讨论了和正态分布参数的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出并证明了似然方程组解即参数的极大似然估计的存在唯一性定理，所得的结论对于正态分布也同样适用。