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一种简化递推偏最小二乘建模算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在已有的偏最小二乘相关算法基础上,提出一种简化的递推偏最小二乘算法,即直接采用自变量主元的2个回归系数矩阵来取代残差矩阵进行递推计算,进一步简化了递推计算过程,在保证建模精度的同时,使计算速度提高了近一倍.并以数控铣削加工过程中切削合力峰值在线建模为应用实例,对切削过程z传递函数的参数进行了在线辨识计算,由估计模型重构了切削过程的输出,其结果与实验测量值是一致的,且误差很小.仿真和实验结果表明,该简化递推偏最小二乘建模算法是正确和有效的,并且具有计算量小、辨识速度快、建模效率高等特点,适用于数据量较大、建模速度要求较高的研究对象的在线建模. 相似文献
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本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。
相似文献
相似文献
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基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。 相似文献
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Testability plays an important role in improving the readiness and decreasing the lifecycle cost of equipment. Testability demonstration and evaluation is of significance in measuring such testability indexes as fault detection rate(FDR) and fault isolation rate(FIR), which is useful to the producer in mastering the testability level and improving the testability design, and helpful to the consumer in making purchase decisions. Aiming at the problems with a small sample of testability demonstration test data(TDTD) such as low evaluation confidence and inaccurate result, a testability evaluation method is proposed based on the prior information of multiple sources and Bayes theory. Firstly, the types of prior information are analyzed. The maximum entropy method is applied to the prior information with the mean and interval estimate forms on the testability index to obtain the parameters of prior probability density function(PDF), and the empirical Bayesian method is used to get the parameters for the prior information with a success-fail form. Then, a parametrical data consistency check method is used to check the compatibility between all the sources of prior information and TDTD. For the prior information to pass the check, the prior credibility is calculated. A mixed prior distribution is formed based on the prior PDFs and the corresponding credibility. The Bayesian posterior distribution model is acquired with the mixed prior distribution and TDTD, based on which the point and interval estimates are calculated.Finally, examples of a flying control system are used to verify the proposed method. The results show that the proposed method is feasible and effective. 相似文献
随着使用环境的变化,研制阶段制定的初始备件方案常常无法满足装备部署部队后的保障要求。针对该情况,引入了相似系统理论(SST)和Bayes方法,根据相似系统理论初步确定备件的初始失效率,依据装备在使用中的寿命分布类型,取出对应的共轭先验分布,利用最大熵方法求取超参数,运用Bayes理论得到后验失效率,综合初始失效率和后验失效率确定初始备件需求。算例结果表明该方法满足实际应用要求,是初始备件需求预测可靠而有效的方法。 相似文献
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讨论了在熵损失下定时截尾数据的Bayes估计问题,将无失效数据看作逐次定时截尾试验的结果,进而得到无失效数据的Bayes估计,利用相关定理证明该估计是容许的。通过数值例子,进一步说明所得估计的合理性。 相似文献