非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。     

基于CPSOGSA算法的威布尔参数估计及其在民机设备可靠性评估中的应用

为了解决小样本条件下民机装备可靠性模型参数的估计问题，本文提出一种基于收缩系数的粒子群万有引力搜索算法（Contraction factor Particle Swarm Optimization-Gravitational Search Algorithm,CPSOGSA）的参数估计算法。该方法提升了粒子群算法寻优性能，有效提升威布尔模型的参数估计精度。通过算例证明：该方法可以很好地用于民机设备的小样本可靠性参数估计，估计结果具有较高的精度，且耗时更短，表明了该方法的有效性和可行性。     

最小二乘影响系数法的优化改进

阐述了柔性转子高速动平衡的最小二乘影响系数法和加权最小二乘法的基本原理，在此基础上提出了基于遗传算法的最小二乘法，并对考虑平衡质量受限时的最小二乘法进行简化修改后得到了限制配重的最小二乘法。比较分析这几种方法的适用性，进行了算例分析。结果表明，在对平衡配重量及平衡后的残余振动值要求不同时，应该分别采用不同的改进最小二乘法。其中基于遗传算法的最小二乘法，综合了以上改进最小二乘法的适用性，使平衡配重量和残余振动值均达到了优化。     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。      

基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

飞机结构等效腐蚀损伤概率模型研究

为描述腐蚀对结构材料疲劳性能的影响,本文首先定义了等效腐蚀损伤的概念;其次通过结构件预腐蚀前后的疲劳寿命试验,得到了等效腐蚀损伤数据,并选取正态分布、从Gumbel第一型极值分布、Logistic分布、双参数威布尔分布及三参数威布尔分布等五种分布形式,对其进行了统计特征的研究。结果表明,等效腐蚀损伤较好地服从三参数威布尔分布。     

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。     

三参数Weibull分布参数的极大似然估计数值解法

利用降阶思想,给出了一种新的求解三参数Weibull分布参数的极大似然估计数值方法。该方法首先假定形状参数已知,将三元方程组转化为二元方程组,并用二分法求解该二元方程组的数值解,然后将尺度参数和位置参数表示成形状参数的函数,此时极大似然函数仅是关于形状参数的单变量函数,再次应用二分法即可得出形状参数的最优估计结果。该算法稳定,不需要赋予初始值,对样本数量没有限制。与其他方法相比,具有计算精度高、运算速度快的优点,便于工程应用。     

三参数Weibull分布参数的LS-估计

本文主要给出了三参数Weibull分布参数的非线性最小二乘方估计的一种方法。实例表明,结果是令人满意的。     

IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

航空发动机PID控制参数优化的改进遗传算法

提出一种基于参考模型特征指标的P ID控制参数寻优算法。采用遗传算法(GA)优化某型涡扇发动机P ID控制参数,以理想二阶系统作为参考模型,将其与实际闭环系统输出差值平方的时间积分作为系统的适应度函数。设计过程中只需选择二阶系统的自然频率和阻尼比就能准确地实现期望的动态和稳态性能。与传统的基于系统性能指标加权的适应度函数相比,新的适应度函数计算方法避免了加权系数与系统响应形式没有明确对应关系的缺陷。新方法所选参数物理意义明确,算法简单,易于实现。     

Weibull分布下恒定应力加速寿命试验分组数据的统计分析

对Weibull分布恒定应力加速寿命试验的分组数据,利用形状参数的线性无偏估计将分组数据转换为指数分布的加速寿命试验分组数据,建立相应的似然方程,求解得到加速模型参数最大似然估计,最后对某实例进行了分析。     

多旋翼无人机飞行控制自动调参技术

目前,多旋翼无人机控制器设计问题中存在着大量的依靠经验的调参工作。为了使调参简单而又可靠,本文基于控制器参数与控制系统性能响应存在的对应关系,提出了自动调参思想。在满足控制器各项性能指标的前提下,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)提炼出优化目标和约束条件。对被控对象进行建模并搭建非线性模型。然后,利用工程实践方法估算出参数范围,并利用粒子群快速优化特点自动寻找在约束条件下符合性能指标的控制器参数。最后,通过Matlab/Simulink对模型进行仿真验证。仿真结果分析表明,PSD可快速准确地对飞行控制进行自动调参。     

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。