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41.
交互式多模型粒子滤波优化重采样算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。 相似文献
42.
从湍流退化图像中有效地恢复出原目标图像,是空间目标成像观测亟待解决的问题。为解决强模糊实际观测湍流退化图像的复原问题,本文提出了多帧PML规整化图像复原算法。该算法主要利用非线性规整化项在点扩散函数和目标图像的估计过程中进行平滑。为验证算法的有效性,针对强噪声退化图像进行了恢复实验,实验结果证明,该算法对于强噪声湍流退化图像的复原是非常有效的。 相似文献
43.
44.
复合材料格栅结构的强度分析(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
复合材料格栅结构是由连续纤维缠绕的斜向及环向肋和蒙皮组成的结构。对ANSYS软件进行了二次开发,分别采用层合板和层合梁单元模拟复合材料格栅结构的蒙皮和肋。根据复合材料格栅结构的几何特征及其载荷分布特征,采用周期对称有限元模型,分别以最大应力准则、最大应变准则和蔡-吴准则和Chang刚度退化准则对轴压载荷作用下的复合材料格栅结构破坏过程进行了强度预测,计算结果表明采用蔡-吴准则预测并结合Chang刚度退化准则的计算结果与试验结果的一致性较好。 相似文献
45.
随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的导弹部件寿命预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决某型导弹部件的贮存寿命预测问题,提出了一种随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的寿命预测方法。针对产品存在退化失效与突发失效两种失效模式,利用Wiener、Gamma及Inverse Gaussian等随机过程模型拟合各性能参数的退化数据,并采用Copula函数进行相关性退化失效建模;利用随机环境应力冲击解释突发失效的机理,并采用非均匀泊松过程对突发失效建模;进而建立退化失效与突发失效竞争的贮存寿命预测模型。实例应用说明所提方法能够反映出导弹部件的失效规律,比传统预测方法具有更高的预测准确性,具有较好的工程应用价值。 相似文献
46.
基于随机参数逆高斯过程的加速退化建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了将随机参数退化模型应用于加速退化试验以提高可靠性评估结果的准确性,本文以逆高斯过程为例研究了基于随机参数退化模型的加速退化建模方法。利用加速系数不变原则推导出逆高斯过程各参数在不同应力下应满足的关系式,由此建立参数的加速模型,计算出加速系数,进而将加速应力下的退化数据等效折算到工作应力下。采用了随机参数的共轭先验分布,并且利用最大期望算法估计出随机参数的超参数值。仿真试验验证了所提方法的可行性和有效性,实例应用说明了所提方法具有较好的工程应用价值。 相似文献
47.
48.
产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度. 相似文献
49.
加速度计贮存稳定期分析 总被引:1,自引:1,他引:0
在石英挠性加速度计有限元仿真分析的基础上,得到了加速度计标度因数稳定性随温度及时间的变化数据,采用乘积型最小二乘曲面拟合方法对标度因数稳定性、时间、温度数据进行拟合,建立了标度因数稳定性的加速退化近似模型;考虑不同产品间的分散差异和试验测试误差,对加速退化近似模型进行随机化处理,基于一阶泰勒展开计算方差的方法,给出含置信度的加速退化近似模型;结合加速度计贮存条件,进行基于模型的贮存稳定期分析,得到贮存条件下给定稳定性判据时的加速度计稳定期;同时,也可以给出加速度计稳定性评价结果,判断某贮存条件下贮存一段时间后的稳定性是否能够满足要求. 相似文献
50.
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。 相似文献