确定时间序列均值和方差函数的移动多点平均方法

为了提高有限样本或小样本情况下时间序列均值和方差函数的确定精度,以保证时序建模、分析和预测精度,提出一种确定序列趋势项的移动多点平均方法.该方法能够得到时间序列均值中非周期部分,结合样本周期图法得到的周期项,可综合得到其均值函数,并可进一步得到时序的标准差函数.Monte Carlo模拟对比结果表明:该方法不仅能够保证时间序列段内分析精度,而且能够有效提高时间序列的预报精度.      

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。      

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。      

非线性时间序列的动力学混沌特征自动提取技术

提出了一种非线性时间序列混沌特征的自动提取方法.该方法直接根据非线性时间序列, 依次计算出延迟时间、嵌入维数、相关维数、最大李雅普诺夫指数、相轨迹特征以及Poincare特征等混沌特征, 整个特征的提取过程自动完成, 毋须人工干预.最后用算例表明了该方法的有效性和正确性.该方法对于利用非线性混沌特征进行非线性系统故障诊断和趋势预测具有重要意义.      

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.      

支持向量机时间序列预测模型的参数影响分析与自适应优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善.本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法.最后,用太阳黑子数据和航空发动机油样光谱数据进行了预测分析.算例表明了本文算法的正确性.     

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。      

基于循环平稳时间序列的齿轮裂纹故障早期检测

在分析齿轮振动信号的基础上 ,结合其具有循环平稳性的特点 ,提出了基于线性几乎周期时变 AR模型的故障早期检测方法 ,推导了基于高阶循环累积量的模型参数辨识算法 ,具有抑制加性平稳噪声的优点。最后在某型直升机齿轮裂纹故障早期检测中进行了应用 ,结果表明该方法具有很好的预测能力 ,利用模型残差的峭度能够检测和预报早期裂纹故障 ,同时为根据正常样本检测旋转机械故障提供了一种思路      

不完全区间数据最佳线性无偏估计方法

建立了不完全区间数据秩统计量的概率密度函数和联合概率密度函数, 给出了其平均秩、中位秩和百分位秩以及不完全区间数据统计量的均值、方差和协方差计算公式.在此基础上, 针对位置-尺度分布族提出一种不完全区间数据最佳线性无偏估计方法, 得到了其百分位值的置信限估计, 并对工程中常见的极值分布、两参数Weibull分布、正态分布进行了详细讨论.      

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。     

不完全数据最佳线性无偏估计方法

针对工程上存在大量不完全数据的情况,本文建立了不完全数据秩统计量的联合概率密度函数,给出不完全数据顺序统计量的均值、方差和协方差计算公式,提出不完全数据最佳线性无偏估计方法,并对正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布进行了详细讨论。该方法能够充分开发利用试验数据中的不完全信息,从而提高不完全数据统计分析的精度。      

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。      

一种确定燃气涡轮轴发动机起动最小所需扭矩的工程方法

依据某型涡轴发动机冷运转试验数据,给出了发动机阻力矩和净力矩的计算方法。按照发动机在此温度条件下的最大允许起动时间,提出了确定发动机在该大气温度条件下起动时最小所需扭矩的方法,并通过试验表明用这种方法得到的计算结果和试验结果较吻合。      

疲劳裂纹扩展参数的寿命反推方法

为解决腐蚀疲劳条件下无法由断口判读获得(a,N)数据集以确定裂纹扩展公式参数的问题,提出了确定疲劳裂纹扩展参数的寿命反推方法。通过与用(a,N)数据集全部数据拟合结果的比较,证明该方法在指数b=1的情况下适用,而在b≠1时偏差较大;指定破坏概率的载荷循环数和裂纹长度的比较结果,说明该方法的结果可用于概率损伤容限分析。      

以已有核心机为基础进行发动机系列发展的初步研究

在已有的核心机基础上可发展出一系列发动机。部件匹配的约束条件将限制设计循环参数的选择。为了进行定量分析,建立了一个性能仿真模型。以发展大涵道比涡扇发动机为例,说明了约束条件对设计循环参数的限制。初步分析给出了循环参数和总体性能间的关系。