基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

跟踪机动目标的雷达波形选择新方法

针对多项式预测模型描述的机动目标,提出了一种新的雷达波形选择算法。由于机动目标的运动方程满足多项式的规律,以运动目标的多项式预测模型作为状态方程,Kalman滤波器可以很好地跟踪目标的位移和速度信息,并得到估计误差以及其预测。利用跟踪器得到目标状态估计误差的预测误差椭圆为基准,通过分数阶傅里叶变换来旋转测量误差椭圆,以使得雷达的测量误差椭圆与目标跟踪算法对目标状态的估计误差的预测的误差椭圆正交,从而得到了最优的波形选择。仿真结果表明,所提出的算法在性能上优于对比算法。     

带有初始误差的机械手轨迹跟踪的快速迭代学习控制

针对具有非零初始误差的多关节机械手的轨迹跟踪控制问题,首先采用降阶变换的方式将原系统转化为低阶系统,再对低阶系统重新变换设计,该方法消除了Kawamura方法在学习过程中要求每次学习初态与期望初态一致或迭代初态固定的限制.然后提出一种新型快速迭代算法对变换后的机械手系统模型进行学习控制,充分利用了系统已存的有效信息,使系统的输出能尽快地收敛于期望轨迹.该算法相对于P型算法具有较快的跟踪收敛速度,相对于PD型算法计算过程简便易行,避免了微分运算给系统带来的不稳定影响.仿真结果表明了所提控制方案的有效性,提高了系统的实时性.     

基于改进花朵授粉算法的风电预测神经网络模型

针对常规Elman神经网络容易陷入局部最优、泛化能力不足等缺点，提出一种将花朵授粉算法和Elman神经网络相结合的风电预测新方法。采用逻辑自映射函数构建混沌序列，将混沌变量映射到问题的解空间，使缺乏变异机制的花粉粒集具有较强的自适应能力，有效地防止算法后期最优解趋同的现象；利用变换系数动态收缩自变量范围，降低算法陷入局部极值的概率，使算法的搜索效率得到有效提高。结合预测需求和网络特征，对花粉粒参数进行编码，确定Elman神经网络的最佳权值和阈值。算例分析表明，所提出的风电预测神经网络模型在保证概率预测精度的条件下能达到较好的预测效果，为短中期风电功率预测提供了一种可行的解决思路。     

广义双曲分布族及其在金融中的应用研究

在回顾了广义双曲分布，尤其是其具有良好卷积性质的正态逆高斯分布的特征后，使用期望折现方法对普通欧式看涨期权定价问题进行了研究，并利用调和分析中的积分逼近理论提出了普通欧式看涨期权的渐进解析表达式.为了解决参数估计和解非线性方程（组）的问题，笔者提出将模拟退火算法和遗传算法混合，对于解决像包含Bessel函数这样复杂、具有大量局部最优解的优化问题，具有很现实的意义.对于解非线性方程（组），可以通过把问题转化为最小化误差函数，直接使用这种算法.分析证明，这个算法可以在合理的时间内以任意精度逼近解.     

三阶离散chirp傅里叶变换研究

多项式信号的参数估计是信号处理领域的重要问题,利用三阶离散chirp傅里叶变换可以对三阶多项式信号进行参数估计。研究三阶离散chirp傅里叶变换。给出了三阶离散chirp傅里叶表达式,分析了三阶离散chirp傅里叶变换和三阶连续chirp傅里叶变换的关系。提出了把三阶离散chirp傅里叶变换分解为频率线性chirp率平面、频率二次chirp率平面、线性chirp率二次chirp率平面的方法。利用此方法分析了三个平面内的主瓣、旁瓣的大小。讨论了不同采样率对三阶离散chirp傅里叶变换性能的影响。计算机仿真结果证明了分析的正确性。     

考虑结构误差的导弹可靠性仿真研究

提出了在结构误差的影响下进行导弹飞控系统可靠性分析的方法。建立了四种结构误差即弹体质量分布不对称、弹体不同轴、翼面安装角误差和舵面机械零位误差的扰动模型,给定了各种结构误差的随机变量的分布形式,并采取数字仿真和统计分析的方法进行了结构误差对导弹飞控系统可靠性的影响分析。文中给出了可靠性仿真的算法流程、具体实现途径和相关可靠性指标的计算公式。最后以某型导弹飞控系统为案例验证了该方法的可行性。     

基于SMP状态空间等值的智能变电站保护系统短期可靠性评估

电气设备短期可靠性为电力系统风险评估提供数据支持,状态空间法中传统转移频率守恒等值算法基于稳态指标定义,不适用于短期可靠性评估,故需进行改进.本文研究等值条件,首次证明满足等值条件的系统等值后仍为马尔可夫过程,暂态状态概率可由矩阵相乘得到.不满足等值条件的系统,提出用半马尔可夫过程描述.确立等值前后转移率及分布函数的关系,推导半马尔可夫核矩阵与等值后转移率、分布函数的关系,以矩阵描述形式求得暂态状态概率和灵敏度指标.运用所提算法对一智能变电站保护系统进行短期可靠性评估,结果表明传统算法低估系统可用率,暂态灵敏度的峰值和出现时间也存在误差.初始状态影响系统暂态可用率以及暂态灵敏度的收敛速度.     

非马尔科夫可修公共备用系统可靠性数字仿真

给出了任意非马尔科夫可修公共备用系统可靠性数字仿真的数学模型,仿真算法,通过仿真可以获得非马尔科夫可修公共备用系统的任意瞬态可靠性指标。本文给出了多种仿真实例,并对算法进行了检验。     

考虑相关输入变量的Sobol'指数计算方法和应用

全局灵敏度分析研究不确定性在模型中如何传播,并辨别对模型输出有重要影响的因素.针对高维随机空间或“黑箱”类型的输入、输出关系,使用蒙特卡罗方法计算Sobol’指数会难以负担;同时,输入变量之间的相关性会使独立性假设下提出的分析方法不再适用.因此,本文考虑由高斯copula关联的输入变量,提出基于稀疏多项式PCE (polynomial chaos expansion)的全局灵敏度分析方法.首先,将相关输入转换到[0,1]~n上独立的均匀分布,以使用调整的Legendre多项式基函数对其进行分解:其次,在自适应建模过程中,藉由Sobol’一阶展开项的方差收敛来确定最优的样本量,通过模型近似误差来确定PCE中的Sobol’一阶、二阶展开项各自的多项式展开阶数;最后,由模型项的系数计算Sobol’指数.针对解析算例和汽车制造过程中的真实工程问题来计算Sobol’指数,不仅显示了稀疏多项式PCE方法在基于方差分解的灵敏度分析中的有效性,还讨论了相关性大小与Sobol’指数、PCE模型形式之间的关系.     

基于多目标的含风电场动态环境经济调度

在倡导大力开发新能源的政策下,含风电场发展迅速。但其出力调度问题很复杂,需要综合经济和环境因素,针对风电功率预测误差大,在研究含风电场动态环境经济调度时,在发电成本中考虑了旋转备用成本,在约束条件中考虑风功率预测误差对旋转备用容量的需求,以发电总成本最小、污染物排放总量最小、购电总费用最小为目标,建立含风电场动态环境经济调度模型。采用非支配排序遗传算法III对模型求解,以获得多样的解集和良好的收敛性。在含有1个风电场的5机电力系统算例中的仿真研究验证了所提出的基于多目标含风电场动态环境经济调度方案的合理性。     

广义线性系统鲁棒极点配置分离原理

针对广义线性系统,提出了基于全维观测器的控制系统设计的鲁棒极点配置分离原理。基于矩阵灵敏度理论证明了如下事实:与状态反馈系统相同的闭环系统极点具有和状态反馈系统极点相同的极点灵敏度。与观测器系统相同的闭环系统极点具有和观测器系统极点相同的极点灵敏度。于是全维观测器的状态反馈控制器中具有最小灵敏度的鲁棒极点配置,可以通过求解两个分开的鲁棒状态反馈极点配置问题实现。     

基于自适应参数回归的非局部图像滤波算法

针对图像加性高斯白噪声,提出一种优化的自适应参数滤波算法。该算法以非局部欧氏中值(non-local Euclidean medians, NLEM)滤波算法为基础,根据含噪图像梯度幅值在一定噪声范围内服从Rayleigh分布这一特性,求得以梯度幅值和噪声标准差为自变量的二元自适应滤波参数,并将它引入到邻域的权值计算中。其次,噪声的变化影响着l_p范数回归的选择,在一定范围内以噪声标准差为自变量对参数p进行多项式拟合,得到自适应l_p范数回归。在自适应滤波参数基础上,用自适应l_p范数回归进一步改进NLEM滤波算法的l₁范数回归。所选图像的实验结果表明,本文算法在一定噪声范围内不但获得满意的去噪效果,而且有效地减少人机交互程度。     

具有多维诊断参数系统的检测策略研究

研究具有多维诊断参数系统的可靠性和检测策略问题.为了判定系统是正常还是异常,每隔一段随机时间对系统检测一次,检测结果有可能出现错误,而诊断参数是多维随机变量.系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布,系统的修理时间是连续型随机变量,检测周期为任意随机变量.利用概率分析、补充变量和最优化方法,导出了系统的可靠性指标和最优检测策略.     

大型变速风力发电机组的自适应模糊控制

控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键。风力发电机组是复杂多变量非线性系统,具有不确定性和多干扰等特点。本文提出使用模糊逻辑推理系统得到低风速时的发电机参考转速,该方法无需测量风速,避免了风速测量的不精确性。根据机组的运动方程,采用最近邻聚类学习算法建立发电机电磁转矩自适应最优模糊控制,低风速时获得最大风能利用系数。算法综合考虑风力发电机组的机械特性和电气特性,系统辨识作为控制算法的一部分自动执行。高风速时,变论域自适应模糊控制器控制桨距角,机组能准确地保持在额定功率发电。仿真结果表明了本文提出方法的有效性。     

Nonlinear Sampled-Data Systems with a Generalized Hold Polynomial-Function for Fast Sampling Rates

It is well-known that such non-conventional digital control schemes, such as generalized sampled-data hold functions, have clear advantages over the conventional single-rate digital control systems. However, they have theoretical negative aspects that deviation of the input can lead to intersample oscillations or intersample ripples. This paper investigates the zero dynamics of sampleddata models, as the sampling period tends to zero, composed of a new generalized hold polynomial function, a nonlinear continuous-time plant and a sampler in cascade. For a new design of generalized hold circuit, the authors give the approximate expression of the resulting sampled-data systems as power series with respect to a sampling period up to the some order term on the basis of the normal form representation for the nonlinear continuous-time systems, and remarkable improvements in the stability properties of discrete system zero dynamics may be achieved by using proper adjustment. Of particular interest are the stability conditions of sampling zero dynamics in the case of a new hold proposed. Also, an insightful interpretation of the obtained sampled-data models can be made in terms of minimal intersample ripple by design, where the ordinary multirate sampled systems have a poor intersample behavior. It has shown that the intersample behavior arising from the multirate input polynomial function can be localised by appropriately selecting the design parameters based on the stability condition of the sampling zero dynamics. The results presented here generalize the well-known notion of sampling zero dynamics from the linear case to nonlinear systems.     

任意分布的冷备表决系统可靠度求解

k/n: M(G)冷备表决系统包含n个工作部件, M个冷储备件, 至少有k个部件工作时系统工作。然而, 现有对于k/n: M(G)冷备表决系统的研究集中在同型指数分布的情况, 缺乏针对其工作部件非同型且服从任意分布的情况的研究。本文研究了k/n: M(G)冷备表决系统的可靠度, 系统部件服从任意分布, 冷备件服从同一分布。对k=n的情况, 给出了M取任意值时部件同型和非同型情况下的系统可靠度解析式。对于k＜n的情况, 考虑了两种不同的冷备件替换策略, 给出了部件同型情况和非同型M取特定值情况下的系统可靠度解析式。蒙特卡罗仿真实验证明了所提方法的准确性。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性，提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先，采用加速寿命试验(accelerated life test，ALT)技术，建立广义Eyring-Weibull可靠性模型，假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同，且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次，给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation，MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵，构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后，通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

多元随机误差对频率选择表面电磁特性的影响

针对频率选择表面(frequency selective surface, FSS)加工中存在随机误差的问题,基于多元正态分布建立了存在随机加工误差的FSS分析理论模型,给出了FSS传输系数的数学期望计算公式,以及矩形面积等效、基于误差函数级数表达式的密度曲线积分和随机样本均值3种求解方法,并采用多维自适应采样方法加速的谱域矩量法分析了随机误差对FSS电磁特性的影响。以缝隙型圆环单元为例验证了算法的准确性和收敛性,详细分析了加工误差对FSS传输性能的影响。结果表明,随着随机误差标准差的增大,FSS的电性能变差,单元尺寸和介电常数的随机误差是影响结构性能的主要因素。