基于灰色递阶预测的动态插值生成方法

根据灰色系统白化插值生成理论和建模机理 ,分析动态测量中灰色模型插值的可行性。并将动态测量数据建立白化插值生成灰色模型 ,进行动态测量插值预测 ,验证其可行性。由于动态测量特性和灰色模型预测的局限性 ,对模型的测量准确度提出较高要求。因此 ,提出改进白化插值生成灰色模型 ,采用基于灰色递阶预测的动态插值生成方法 ,以保证长期预测插值的动态测量特性。     

动态测试实时误差的灰色预测及其精度估计

将灰色预测应用于可重复动态测试过程,根据可重复动态测试的特点,采用统计方法有效地减小随机误差的影响,用其平均值建立预测模型,并对产生预测误差的各种因素加以分析,采用统计所得的各点方差值建立预测值精度的估计模型。实例证明,误差预测模型及精度估计模型都具有较好的效果。     

基于灰色模型的故障预测方法研究

随着人们对系统发生故障所带来财产损失、人员伤亡以及危害性的无法承受,故障预测与健康管理（PHM）技术应用越来越广泛。介绍了灰色模型,并利用某型号发控设备压控振荡器电路检测积分器输入信号检测的历史数据作为研究依据,验证了灰色模型在故障预测中的应用是可行的,准确度能够达到要求。     

灰色灾变预测模型及其应用

灰色系统是信息不完全系统,不少论文提出了"灰数"、"灰平面"、"灰色统计"等一系列全新概念,为不确定性,信息不完全的数的研究提供了一种新的分析处理方法.灰色方法即是对一些离散的原始数据采用累加生成及其逆进行处理,使之转化为适合用微分方程等方法来建模的有序数列的新方法.本文使用双向差分方法建立了一种灾变预测的灰色预测模型,并对某地区历年来的旱、涝灾数据进行灰色处理,进一步预测到旱、涝灾情将再发生的时间.最后分析了灰色预测模型的拟合精度.     

用灰色模型预测卫星太阳电池阵输出功率

研究了GM（1，1）模型的建模方法，建立了太阳电池阵输出功率的GM（1，1）预测模型，针对电池出输出功率具有随季节波动的变化趋势，提出了采用实时在线的方法，建立动态新息GM（1，1）预测模型，经实例预测验证，动态新息GM（1，1）模型可明显地提高预测精度，且能对电池阵输出功率的波动趋势正确预测。     

基于距离信息修正的自由段弹道预测法

雷达具有测距精度比测角精度高的特点,充分利用这种测量的不对称性,提出一种基于距离信息修正的自由段弹道预测法.该方法是在雷达观测的弹道导弹自由段运动数据的基础上,采用滑动窗口中点平滑法处理观测数据,再次利用距离信息对轨道根数进行动态微分修正,提高观测数据的利用率和弹道预测的精度.仿真试验表明,该方法明显优于基本椭圆弹道法,大大提高了弹道预测的精度.      

异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制

针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.     

压力传感器动态校准不确定度评定

压力传感器动态校准不确定度是表征其测量精度的重要指标.提出一种用于压力传感器动态校准不确定度评价的灰色方法.首先,使用正弦压力发生器产生标准的正弦压力信号驱动被校传感器,获取传感器特征输出;然后采用灰色关联分析处理传感器特征数据,得到权重数列;之后建立灰色模型并计算出各校准频率点的灰色偏度;最后采用加权最小二乘法去拟合以得到的工作频率范围内所有频率点的不确定数据,建立起被校压力传感器的动态校准不确定度模型.设置了幅值变化及不变两种情况下的实验验证方案,使用本文所提灰方法及黄方法分别对各方案下的数据进行处理;实验结果的对比表明:两种方案下所得动态校准不确定度曲线模型具有一致性;其中幅值变化情况下,两种方法在指定校准频率点所得校准不确定度的相对误差优于6%,在测试频率点相对误差也小于10%;幅值不变情况下,在大部分频率点处所得相对误差普遍小于5%,部分优于0.018%.实验分析证明,所提灰方法能很可靠地评估压力传感器动态校准不确定度.      

基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法

确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一.由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据,不能指导加速试验设计,因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法.针对工程中强化试验数据少的特点,选取可以处理少数据的灰色预测,给出了一致性判定的新方法及流程.该方法通过将灰色预测中的GM(1,1)和等维新息模型相结合,找出强化试验数据的趋势改变点,在加速试验之前得到机理一致性变化的条件.通过在加速度计中的应用案例,验证了该方法的可行性.     

基于灰色模型和ARIMA模型的钟差预测

由于多种因素的影响,原子钟运行情况十分复杂,为了有效地进行钟差预报和更好的反应原子钟的特性,提出一种基于灰色模型和ARIMA模型的组合模型来实现钟差的预报,并给出了灰色模型和ARIMA模型进行原子钟钟差预报的基本思想和预报模型。利用组合模型更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好的逼近钟差序列。为了验证该组合模型的可行性和有效性,利用原子钟钟差数据进行钟差预报分析,结果显示该模型具有较好的预报精度。