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。     

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。      

鲁棒递推阻尼最小二乘算法

递推最小二乘法是工程上自校正控制中常用的参数辨识方法,收敛速度快,但是存在着长期运行协方差矩阵容易爆发的问题。工业上通常采用死区等保护手段,但是会对精度产生一定的影响,并且参数调试困难。本文根据目前计算机的处理能力,提出了阻尼最小二乘法的有限时间窗口批处理递推算法,解决了传统递推最小二乘算法存在的难以克服的参数爆发现象,仿真结果验证了这个算法的有效性。     

考虑时滞影响的柔性悬臂梁的离散最优控制

 对考虑时滞影响的柔性悬臂梁的离散最优控制进行研究。首先给出包含有时滞项的控制模态方程,然后将控制模态方程离散化和标准化;连续时间形式的性能指标也离散成标准离散形式,则最优控制律可按离散最优控制理论进行设计。所得出的时滞最优控制律中,除了包含有当前的状态反馈,还包含有前若干步控制的线性组合。因在由控制模态方程推导时滞最优控制律的过程中无近似处理,所给控制方法易于保证控制系统的稳定性。还给出了从实际测量中提取模态坐标和将模态控制力转换成实际控制力的方法。最后通过数值仿真对所给控制方法的可行性和效果进行了验证。     

增益幅度不同时信号二维方向角和多普勒频率的盲估计

 在各阵元增益幅度不一致的条件下,提出了一种起伏目标的二维方向角和多普勒频率盲估计的新方法。此方法在各阵元增益幅度不一致的条件下,仍可获得很好的估计性能,并能应用于各个信号的频率相同的场合。且具有对噪声不敏感,不需进行谱峰搜索,适用范围广等特点。仿真结果表明了此算法的有效性。     

多监视数据融合时间对准问题分析

在总结了时间片技术和同采样起点2种常用时间对准技术的基础上，提出了一种基于民航监视特点的时间归一化外推数据对准算法，可以在保证实时性的前提下完成一、二次雷达数据、ADS、VHF系统的数据融合处理。     

PowerBuilder7．0环境下实现上机考试中的倒计时及定时关闭窗口的功能

本文介绍了在PowerBuilder7．0环境下利用窗口的定时事件（Timer）和系统的定量函（Timer())相结合的形式实现倒计时功能，以及调用Windows函数实现自动关闭窗口重新启动计算机的方法，并应用于上机考试软件中。同时论述了在上机考试过程中，当出现死机现象时，实现累计倒计时的方法。     

基于支持矢量机的旋转机械滑油金属含量预测

对滑油系统进行监控和技术诊断,可提前发现旋转机械系统的内部故障,为预测系统部件使用寿命和可靠性提供有力依据。对某大型旋转机械滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了基于支持矢量回归的时间序列预测模型,并根据该模型对该系统铜元素含量变化趋势进行了预测分析,取得了较好的效果。     

改进的酚-溴化氰法合成酚醛型氰酸酯及其表征

采用改进的酚-溴化氰法合成了酚醛型氰酸酯单体树脂,并用红外、凝胶实验及热失重分析(TGA)对其进行了结构和性能的表征。与传统的酚-溴化氰法相比,改进的酚-溴化氰法得到了性能稳定的合成产物,该产物在200℃时的凝胶时间为6 5min,在凝胶时无冒烟、发黑现象,固化树脂在800℃时氮气氛下的残碳率为63 6%。