多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

基于混合粒子滤波的载波估计算法

针对粒子滤波载波估计算法的高复杂度、粒子退化及贫化问题,提出了一种基于混合粒子滤波的载波估计方法.该方法引入多阶马尔科夫模型,采用多个非零均值高斯分布的加权和来近似重要性函数的最佳选择,并根据最大后验概率准则规范粒子的迭代计算.仿真结果表明,在非高斯噪声环境下,低轨卫星通信TDMA/DEQPSK(Time Division Multiple Address/Differential Quadrature Phase Shift Keying)数据帧非合作接收载波估计时,与基于经典粒子滤波的载波估计算法相比,提高了粒子"效率",在误码性能相当的情况下,有效降低了计算复杂度.     

最小费用最大流模型在航班衔接问题中的应用

针对单枢纽航线网络的特点，以所需同飞机数最少，航班在枢纽机场的过站衔接最紧凑为目标，提出了描述航班衔接问题的最小费用最大流网络模型：首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题并以各航班节在枢纽机场的到港，商港时刻为结点，建立了一个描述航班节衔接问题的单源汇网络，从而将航班衔接问题转化为该单源汇网络的最小费用最大流问题，利用dijkstra算法求该网络的最小费用最大流进而得到了一个需用飞机数最少，且过站衔接最紧凑的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。     

结构输出响应概率密度估计中分数矩求解方法

鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。      

IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

Statistical properties of variability of the quiet ionosphere F2-layer maximum parameters over Irkutsk under low solar activity

The statistical analysis of the quiet ionosphere F2-layer maximum parameters variability (deviations of NmF2 and hmF2 from the quiet medians, δn and Δh) under solar minimum at day (10–16 LT) and night (22–04 LT) hours based on data of Irkutsk station for 2007–2010 is presented. It is found that the experimental distribution (histogram) of δn can be approximated by a mixture of two normal distributions. The first and second components of the mixture characterize, mainly, relatively weak and strong fluctuations of δn which are presumably associated with the ionospheric effects of the atmospheric gravity waves and of the planetary waves and tides correspondingly. Deviation of the δn histogram from a single normal distribution is most considerable at night hours in winter and equinoxes. For these conditions the weak fluctuations of δn are mainly negative and the strong ones are mainly positive. The Δh histogram is a normal distribution except day hours in winter and equinoxes when a weak deviation of the histogram from the normal distribution occurs.     

轴承配置对转子轴系振动特性的影响

以三支承转子轴系为研究对象,采用有交互作用的正交试验法,分析轴承位置对转子轴系振动特性的影响,找出轴承位置的优选组合及对振动影响的主次顺序。将简化的转子轴系模型导入ANSYS Workbench中,分别对不同轴承位置下系统临界转速附近振动情况进行仿真分析,以前3阶中正涡动状态下的最小振动变形量为目标参数,得出了轴承位置变化同目标参数之间的关系。结果表明:轴承Ⅰ×Ⅱ的交互作用会对轴系的振动特性产生较大影响,轴承Ⅰ的位置对轴系的振动特性的影响最大,轴承Ⅲ的位置对轴系的振动特性影响相对较小。      

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。