基于相似信息融合的固体发动机贮存寿命预测

为了解决发动机在现场小子样成败型区间检测数据下贮存寿命预测精度不高的问题,考虑到型号研制的继承性,可收集到大量相似型号发动机的贮存信息,提出了基于相似型号信息融合的贮存寿命预测方法.首先.利用配分布曲线法,将各来源相似型号成败型区间测试信息转变为相应的贮存可靠度函数;然后,根据对数似然准则,确定相似型号产品信息的可信度...     

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。      

多传感器数据融合中的数据配准研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。本文在研究了传统的最小二乘算法的基础上，提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法，解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真证明了此算法的有效性。     

极大似然法对比试验研究及其试验数据处理

 基于中值Ｓ－Ｎ曲线的三参数幂函数式，根据极大似然原理，分别给出了测定Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的单点试验、成组试验和单点－成组试验结果的Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线公式。并进行了对比试验，使用文中方法统计分析试验数据，发现单点法、单点－成组法及成组法测定出的Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线较接近。由于单点法能够大量节省试样，且能保证一定的精度；因此它适合构件和模拟件Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的测定     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。     

一种考虑传感器位置误差的改进源定位算法

在无线传感器网络的定位问题中,通过移动目标与传感器之间的到达时差(TDOA)与到达频差(FDOA)测量量可以估计目标的位置和速度。但是,当传感器自身信息存在误差时,传统的定位方法将失去精确的定位效果。针对带有传感器误差的源定位问题,基于极大似然(ML)法获取一个封闭的近似解。提出了一种改进的近似极大似然(AML)算法,更新带有传感器误差的代价函数,不仅能实现实时定位,而且保证全局收敛。仿真结果表明,本文算法在存在传感器误差场景下依然可以达到克拉美-罗下限(CRLB),比已有的改进两步加权最小二乘(2-step WLS)法更有效。     

独立指数分布期望参数的Γ极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Γ极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法,因而更切合实际.以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Γ极小极大估计做了讨论.本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Γ极小极大估计,同时讨论了两种特殊情况,即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Γ极小极大估计.     

多维相关系数平稳序列分析方法

相关系数平稳序列是从非平稳随机序列中分离出来的一类工程上常见且又便于研究的一类时间序列,其均值和方差都可随时间变化,因此,与传统平稳过程相比,它能更好地描述工程中的时间序列.在相关系数平稳过程的基础上,给出多维相关系数平稳过程的定义,建立了新的多维相关系数序列的理论和方法,给出了多维相关系数序列的极大似然估计.通过对时域的全程分析,能够充分利用样本信息对相关系数序列的均值函数,协方差矩阵函数和相关系数矩阵函数进行估计.在此基础上,对多维相关系数平稳序列进行高精度的频谱分析.     

DO 28非线性多点模型的建立及其参数估计

 本文建立了DO 28试验机的非线性六自由度多点数学模型。该模型考虑了飞机运动的高度非线性,螺旋桨、机翼、尾翼空气动力特性,改进的推力计算,风场干扰以及飞行试验数据一致性检验和校正。与一点模型相比,该模型能更准确地描述飞机的运动,更适合飞机的参数估计。