非等间距相关系数平稳序列分析方法

工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念,建立了非等间距相关系数平稳序列自回归模型,给出了非等间距相关系数AR(p)序列的精确极大似然估计和条件极大似然估计,能够高精度地确定非等间距序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。      

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

相关系数平稳过程时频分析方法

相关系数平稳过程是从非平稳过程中分离出的一类工程上常见且便于研究的随机过程,其均值和方差都可随时间变化,传统的平稳随机过程是它的一个特例。本文提出了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列的概念,建立了相关系数平稳过程的时频分析方法。该方法首先在时域进行全程分析,得到相关系数平稳过程的均值函数、方差函数和相关系数函数,然后可以对其进行傅里叶变换、短时傅里叶变换或小波变换,给出相关系数平稳过程的谱密度,同时提出了随机项谱密度和趋势项谱密度的概念。文中还讨论了线性系统对相关系数平稳过程输入的响应。     

非等间距相关系数AR(p)序列预测方法

针对非等间距时间序列预测中存在误差较大的问题,本文建立了非等间距相关系数AR(p)序列预测方法,详细讨论了非等间距相关系数AR(1)序列和AR(2)序列的预测公式和误差估计。大量计算表明,本文方法与通过插值将非等间距序列变换为等间距序列进行预测的传统方法相比,具有更高的预测精度。      

多样本时间序列的P-T曲线可靠性评估方法

提出一种用于评估固体火箭发动机内弹道压强—时间曲线(P-T曲线)的多样本时间序列方法.该方法可以综合利用单条样本曲线数据内的纵向信息和多条样本曲线数据间的横向信息, 提高固体火箭发动机内弹道性能曲线可靠性评估的精度.具体给出了等间距与非等间距情形下多样本P-T曲线模型参数的极大似然估计方法以及当给定压强满足可靠性要求的上、下限时可靠度的点估计与区间估计计算公式.文中最后给出了一个具体实例.      

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法

利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

基于 Gamma模型和加速退化数据的可靠性分析方法

为了对导弹连接器进行可靠性评估,提出了基于Gamma模型的可靠性分析方法。首先,以电连接器的接触电阻作为性能参量,通过温度、湿度双应力加速退化试验获取其性能退化数据;然后,利用Gamma模型描述样品的退化过程,使用广义艾林模型,描述了样品退化量与温度、湿度之间的关系;最后,使用极大似然估计的方法,估计出了样品在正常工作条件下的模型参数,并对该型电连接器的平均寿命进行了预测。     

一类非平稳随机过程未来变化趋势的多步实时预报

本文在回避建立过程加速度模型这一传统方法的前提下，提出了一类非平衡随机过程未来变化趋势的多步实时预报模型，并对高斯白噪声背景下过程变化的共性进行了研究。文中给出了算例与仿真计算结果。     

闭环气动参数辨识的两步方法

对于闭环控制飞行器动力学系统,如果输入输出数据中含有误差和噪声,将其直接用于辨识气动参数是有偏差的。针对这个问题,利用闭环控制飞行仿真数据,采用两步方法辨识飞行器的气动参数,并与直接开环辨识的结果及参数真值进行对比,表明两步方法辨识结果较直接开环辨识方法具有更高的精度,是一种有效的闭环气动参数辨识方法。     

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

考虑相关性的同级叶片系统强度可靠度分析方法

提出了考虑相关性的同级叶片系统强度可靠度分析方法.该方法包括同级叶片强度随机变量相关系数的数值模拟方法、同级叶片强度临界状态函数之间相关系数的确定方法.并给出考虑材料相关性的同级叶片系统可靠度计算二阶窄界限公式.讨论了考虑失效相关的同级叶片系统强度可靠度不同计算方法.最后通过算例表明所提出方法的有效性.      

直管式科氏质量流量计最佳测量点分析

根据振动理论，分析了直管式科氏质量流量计的最佳理论测量点；由于实际工程中必须考虑噪声条件，而在噪声环境中通常采用信号的最大似然估计算法，所以本文仿真了不同信噪比条件下的信号检测，结果表明最佳测量点同环境的噪声有关，并给出了不同信噪比条件下直管式科氏质量流量计最佳测量点。该结果同实验数据基本吻合。