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461.
Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法 总被引:6,自引:1,他引:5
针对多目标跟踪(MTT),提出一种新的基于随机集的滤波算法,称为Rao-Blackwellized粒子概率假设密度滤波算法(RBP-PHDF)。算法运用Rao-Blackwellized思想,通过挖掘分析“混合线性/非线性模型”的结构,采用序列蒙特卡罗(SMC)方法预测与估计概率假设密度(PHD)迭代式中各个目标的非线性状态,并利用非线性状态粒子中包含的信息,使用卡尔曼滤波器(KF)对线性状态进行预测与估计。以更好地估计PHD进而提高各目标状态估计精度。分析与MTT仿真的结果表明,在相同的仿真条件下,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法(SMC-PHDF)相比,RBP-PHDF在降低粒子维数、减少计算量的同时,有效提升了估计精度。 相似文献
462.
463.
不确定性颤振风险定量分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小风险颤振定量分析,提出一种概率鲁棒颤振初步分析方法。该方法结合鲁棒颤振分析和概率颤振分析,针对不同层次风险和不确定性水平提供颤振边界特性全面信息,给决策制定提供更好参考。在鲁棒颤振分析中,采用振型迭代的方法,通过结构奇异值( μ )分析和特征值求解得到零风险的鲁棒颤振临界速度。在概率颤振分析中,采用标准蒙特卡罗模拟(MCS)方法得到较大风险时的颤振速度分布和概率临界速度。采用概率比较和二分法估计概率鲁棒颤振不确定度半径和概率鲁棒颤振临界速度,同时采用样本重新利用的随机方法估计颤振风险和不确定性定量关系。通过一个考虑集中质量不确定性的大展弦比双梁式机翼的颤振计算分析表明,确定型μ方法只能用于零风险颤振分析,标准的MCS方法只能用于较大风险颤振速度分布问题。概率鲁棒颤振分析结果表明增加1%颤振风险可以使不确定度半径增大62%或颤振速度边界增大5%,从而放宽了设计要求。 相似文献
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465.
测试程序集TPS(Test Program Set)诊断性能的评定是保证TPS质量的重要手段.针对TPS诊断性能的评定问题,研究了基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的综合评定方法,介绍了D-S证据理论的基本原理,提出了TPS评价验证的数学模型以及基于证据理论的TPS诊断性能综合评定的基本框架,定义了TPS诊断性能的基本概率分配函数(BPAF,Basic Probability Assignment Functions),并在此基础上提出了基于Kolmogorov-Smimov(K-S)检验的BPAF确定方法,给出了TPS诊断性能综合评定的步骤,最后对基于D-S证据理论的TPS诊断性能综合评定的有效性进行了实例分析,结果证明了该方法的有效性. 相似文献
466.
概率密度函数分析监测发动机气动不稳定征兆 总被引:1,自引:1,他引:0
对某型单轴涡喷发动机节流过程中的喘振故障进行了试验研究。在手工关闭放气带的情况下,该型发动机的共同工作线确定地穿越喘振区域,从最大状态收油门减速将会导致该型发动机进入不稳定工作。数据分析中发现压气机第一级静子机匣壁面静压对节流最为敏感,且静压脉动分量的概率密度函数分布随节流有规律地发生变化。定义了概率密度函数特征值θ来量化这种变化。进一步的数据分析表明,θ可以反映压气机第一级端部的流动分离情况,可以作为试验发动机节流过程中的气动稳定性指标。与直接检测模态扰动和短周期扰动相比,监测θ的变化可以为该型发动机提供较长的失速预警时间。 相似文献
467.
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469.
470.
本文以结构损伤容限分析和可靠性评估为基础,应用动态序列规划技术,并考虑到结构的检测费用、修复费用和可能失效损失的相互关系,建立了计算结构在剩余寿命期内的期望维护费用与期望损失之和的序列递推数学模型,进而提出了以总期望维护费用与总期望损失之和最小化来抉择航空结构最优维护策略的原则和步骤。 相似文献