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基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具... 相似文献
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感应电动机正常使用时一般具有长寿命高可靠性,为在较短时间内预测感应电动机的寿命,提出了一种简单易行的感应电动机加速退化试验方法:在电动机转轴上偏心安装圆孔叶片模拟电动机负载工作时承受的不平衡载荷,并且通过改变叶片偏心安装孔的位置模拟增大不平衡载荷。进行了3种应力形式的试验研究,以试验中测得的电动机轴心轨迹面积值表征电动机的性能退化指标,建立了轴心轨迹面积相对变化的漂移Brown运动和幂律加速退化模型,利用无偏估计法和最小二乘法得到模型参数的估计,外推获得叶片无偏心安装状态下的不平衡重力矩,以该值作为电动机正常工作时承受的不平衡载荷,预测和分析了电动机正常工作寿命和可靠性,验证了加速退化试验方法的可行性和高效性。 相似文献
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基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。 相似文献
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潜在电路分析中的拓扑模式识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在网络树拓扑识别理论的分析方法与算法基础上 ,推导出网络树特定的五种基本拓扑模式识别的工程算法 ,以解决计算机对电路网络树进行自动拓扑识别问题。 相似文献
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分隔贮箱内液体晃动问题可以用一个两自由度非线性阻尼系统予以描述。本文采用等效线性化方法处理非线性阻尼参数,给出了一种利用稳态正弦基础激励晃动试验技术确定分隔贮箱内液体晃动等效力学模型的参数识别方法。方法通过引入晃动模态的频响函数剩余影响的拟合项实现两阶晃动模态的分离识别。数值仿真计算表明,这一方法给出的参数识别结果可以满足工程应用的精度要求 相似文献