基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计

为解决传统基于蒙特卡洛模拟的稳健性优化方法计算效率较低的问题,提出一种基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计方法。首先,利用泰勒展开方法将函数在随机输入参数均值点展开;然后,利用一次二阶矩方法求解函数的均值以及标准差;最后,结合分位数区间方法建立稳健性优化模型并进行优化求解。优化结果显示,与基于蒙特卡洛模拟方法相比,提出的稳健性优化方法在保证计算精度的情况下,计算时间仅为其1%左右,更加适合工程稳健性优化计算。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于分位数回归的多期金融风险测度

金融风险的准确计量有利于合理地制定金融风险管理策略,多期金融风险测度的误差往往随着持有期的增加而增大.基于一个稳健的统计分析工具：分位数回归,给出了多期金融风险VaR与CVaR的测度方法,并对上证综指进行了实证研究,将其测度效果与传统方法进行了比较.实证检验结果表明基于分位数回归的多期VaR和多期CVaR风险测度效果显著优于传统方法.     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

基于均值漂移无味粒子滤波的地面运动目标变结构交互多模型跟踪(英文)

为了跟踪地面运动目标,本文提出在变结构交互多模型基础上使用均值漂移无味粒子滤波的算法。模型滤波中,通过均值漂移将无味粒子滤波产生的采样粒子向目标状态最大后验密度估计方向移动。"停止"模型基础上,提出了"遮蔽"模型:出现地形遮蔽时,使用上一时刻的预测代替下一时刻的测量,且保持道路模型与遮蔽前一致。仿真实验采用地面运动目标指示雷达,考虑地面运动目标的三种常见场景:进入或离开道路、经过道路交叉点以及无测量值。使用了RMSE和ANEES两种评价指标,实验结果表明本文算法有效地提高了目标改变行驶道路时的跟踪精度;且目标速度过低或被遮蔽时,可以避免轨迹中断。     

一类适用于多星测控调度问题的模型及求解算法

多星测控调度是一个复杂的NP—hard问题,其模型和算法的研究一直是求解的关键和难点。本文从组合优化角度对问题进行描述,建立了多星测控调度问题的数学模型,并利用启发式调度算法予以求解。最后,将算法应用于一个6站10星的调度问题,进行了数值仿真研究。仿真表明,算法能在较短时间内求得任务支持率高且资源使用相对均衡的解,具有较好的寻优能力。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。     

临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

基于自回归模型的自适应阈值算法

提出一种基于自回归模型的自适应阈值检测算法用于监测液体火箭发动机地面试验的稳态过程,该算法由两个阶段组成。第一阶段的检测算法阈值由不同试车台次的稳态参数测量值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算,第二阶段的检测算法阈值由稳态过程的参数均值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算。用某大型液体火箭发动机的地面试验数据进行验证,结果表明该算法能有效可靠地监测发动机的运行状态。      

引入神经网络的交互式多模型算法

在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。     

总体均值估计量最小方差的改进

在简单随机抽样中,样本均值是总体均值的无偏估计.其他复杂的抽样方法常以简单随机抽样为基础,对于相同的样本容量条件下不同的抽样方法来说,总体均值估计量的方差就成为衡量各种抽样方法的有效程度的重要标志.对文[1]中给出的求有限总体均值估计量最小方差的几种方法进行了讨论,并对其求解方法进行了改进.     

遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用

将求解发动机非线性模型转化为一优化问题，提出一种用遗传算法(GA)来求解非线性模型的方法。与传统的N-R法相比，用GA法对初猜值的精度没有要求。对猜值缺少先验知识的非线性方程组的求解，GA法可大大提高求解非线性模型的收敛性。将GA算法与N-R法适当地组合应用，可进一步提高收敛速度。     

竞争风险模型下变环境的发动机叶片可靠性分析

针对航空发动机转子叶片的恶劣工况导致其存在多种故障模式,各种故障的失效与使用环境紧密关联,给航空发动机转子叶片的可靠性分析或风险控制带来了难度这一问题,从转子叶片的磨损和裂纹两种主要故障模式特点出发,研究了变环境下的转子叶片磨损故障模型和疲劳裂纹故障模型,提出了一种基于竞争风险模型的转子叶片可靠性分析方法,并给出了求解算法;以某高压涡轮转子叶片为例进行了分析研究.结果表明:在可靠性分析中采用单个故障模型比竞争风险模型风险更大;且在竞争风险模型下,如果不考虑推力环境的影响,以不可靠度要求0.1为例,相应风险增加了33%,验证了所提方法的实用性.      

一种车窗定位算法的设计和实现

利用均值色度函数，结合提色块算法，对车窗定位的算法进行了研究，提出了一种均值色度函数和提色块方法相结合的车窗定位算法，并在车型识别系统中利用，取得了一定的实验效果。     

基于差分和局部积分均值的EMD算法

针对经验模态分解中无法分离频率相近信号的问题,提出一种新的经验模态分解算法。该算法将局部积分均值的"筛分"算法和差分经验模态分解算法的思想结合在一起。仿真结果表明,该算法的频率分辨率比基于局部积分均值的经验模态分解算法要高,分解效率要比基于差分的经验模态分解算法要高,同时在一定程度上抑制了边界效应。     

模糊C均值算法在机载PD雷达杂波跟踪中的应用

介绍一种适用于机载PD雷达的杂波跟踪技术，结合机载PD雷达杂波分布特征和模糊C均值算法的特点，将模糊C均值算法用于杂波跟踪，给出了相应的算法流程，并提出了一种确定初始模糊隶属度的方法，经仿真数据验证，取得了满意的结果。     

基于Event改进模型的交叉航路碰撞风险评估

通过对原有Event碰撞风险模型的改进研究,建立了交叉航路碰撞风险评估模型。用椭球形碰撞模板代替传统的长方形碰撞模板,并用广义帕累托分布对误差较大的尾部导航数据进行描述,推导出该条件下的碰撞风险计算模型,最后用改进后的Event碰撞风险模型对交叉航路的水平重叠概率进行计算。算例表明:采用广义帕累托分布的椭球体Event碰撞风险模型可行,且对交叉航路的碰撞风险评估比原Event模型更精确。     

装配式建筑PC构件采购—运输—库存成本控制方法

为节约装配式建筑建造成本，提高施工企业经济效益，将PC构件采购—运输—库存流程视为一个过程系统，基于JIT理论和零库存管理理论，从承包商视角对其成本构成进行系统分析，构建PC构件采购—运输—库存成本控制模型。针对模型特点，提出一种基于高斯变异的自适应樽海鞘群算法。结合实际案例，运用改进的樽海鞘群算法对模型求解，确定最低成本及其对应的采购方案，证明模型及改进算法的有效性与实用性。