一种新的软测量方法及其工业应用

软测量是一门新兴的工业技术，它通过数学模型计算得到工程上难以检测的变量值．本文提出了一种基于模糊神经网络的软测量新方法，运用模糊集合论的知识对非线性对象进行局部模型的划分，并采用趋化性网络进行建模和模型校正．经在某炼油厂精密精馏塔的推断控制系统中的应用，表明该方法能够比较精确地建立过程模型，有效地进行模型的在线校正，而且具有灵活、简明的特点．     

KPCA在凿岩台车控制系统传感器故障诊断中的应用

传感器状态对于凿岩台车的作业有着极其重要的影响,对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特征空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器4种常见故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障.仿真和实际应用结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.     

车速传感器的电磁兼容优化设计研究

针对某型车速传感器所面临的电磁兼容问题,分析了射频辐射产生的原因,提出了混沌神经网络电磁兼容优化设计算法。该方法采用多个待优化变量并行搜索的方式及反馈型的网络模式逐渐缩小搜索空间,直至找到全局最优解。实验表明,该算法能有效降低传感器射频能量的峰值,优化后的车速传感器电磁兼容性测试结果符合速度传感器通用技术条件的整体误差标准。     

基于软传感器技术的海水富营养化监测

藻类的繁殖生长状态很难用一种传感器在线、实时地直接测量出来。影响藻类生长的环境理化因子众多,这些环境因子之间又相互作用,海洋生态环境是一个高度复杂的非线性系统,很难用传统的机理建模方法来描述。文中用T-S模糊神经网络描述这种复杂的非线性系统,通过构造软传感器来测量藻类的繁殖生长状况。将叶绿素a的含量作为描述藻类生长状态的直接指标,并作为系统的输出变量,通过相关性分析,将影响藻类繁殖生长的主要环境因子作为系统的输入变量,通过对样本的学习训练,构造基于T-S模糊神经网络的软传感器模型。实验结果表明,这种软传感器模型能较好地描述可测环境因子与海水叶绿素a含量之间的非线性映射关系,验证了这种软传感器在监测海水水质异常变化时的有效性。     

基于互信息的辅助变量筛选及在火电厂NOx软测量模型中的应用

辅助变量的选取是软测量建模中重要的一步;但由于待选变量数目多、与主导变量非线性相关、信息冗余大等因素导致辅助变量的选择不够合理。在信息熵和互信息理论基础上,改进IBF和MIFS变量筛选算法,综合考虑了辅助变量和主导变量之间的最大相关性,以及辅助变量之间的最小冗余性。作为算例使用改进后的算法,筛选了某燃煤机组运行历史数据,建立了省煤器出口NOx浓度的GA-BP软测量模型。实验证明这种基于互信息的变量筛选方法可以有效提高模型的输出精度和泛化能力。     

关于正态随机变量函数的正态性

讨论了正态随机变量函数的分布性问题 ,给出了若干非线性函数 ,使得复合随机变量仍然服从正态分布。在某些特定条件下 ,给出了使得复合随机变量服从正态分布的充要或充分条件 ,对于更一般的情况 ,提出了若干未解决的问题     

可用交换变量位置法求解的几类非线性微分方程

运用交换变量位置法，研究几类非线性微分方程的可解性，并且给出这几类非线性微分方程通解的表达式。     

非线性时滞系统的鲁棒可靠控制设计

研究了一类非线性不确定时滞系统的可靠控制设计问题。所研究的系统中含有状态时滞 ,参数不确定性和非线性扰动。假定非线性项满足有界性条件 ,参数不确定性可以是时变的。本文的目的是基于系统传感器与执行器同时出现失误的情况 ,对系统进行可靠性设计 ,使得所设计的系统不仅在系统运行良好的条件下 ,而且在出现多种失误的条件下仍然能正常运行。基于Riccati不等式正定解的存在性 ,给出了基于观测器的动态输出反馈可靠控制器的设计方案。最后 ,以一个数值仿真例子进一步说明设计步骤 ,以及文中所提出的设计方法的有效性。     

A general pairwise key predistribution scheme for wireless sensor networks

This paper develops a general hypercube-based key predistribution scheme for establishing pairwise keys between sensor nodes using polynomials, which is parameterized by the dimension of hypercube and the Hamming distance threshold variables. The scheme addresses the weaknesses of existing key predistribution schemes, which have either worse security or lower efficiency. It exhibits a nice property--when the Hamming distance between any two neighboring sensor nodes is less than the pre-defined threshold, the pairwise key can be established directly. Extensive performance and security analysis shows that by increasing Hamming distance threshold value, we can trade off the resilience against node capture attack for higher probability of direct pairwise key establishment, so as to save the energy consumption which is the most important issue for sensor networks.     

一类关于两个积分变量的积分不等式及其应用

建立了一些新的关于两个独立变量的时滞型非线性积分不等式,研究了更一般的两个变量的时滞型积分方程解的有界性。     

基于切比雪夫最佳逼近的LVDT位移传感器信号处理

针对LVDT位移传感器两端输出信号的非线性问题,提出了一种基于切比雪夫最佳逼近原理的信号处理方法. 该方法将传感器有效量程自适应地分为线性和非线性区域. 线性工作范围和对应直线逼近函数利用切比雪夫一次最佳逼近自适应确定,非线性区域信号采用有理B样条函数进行线性化处理. 设计了基于MSP430单片机的信号处理器,搭建了基于步进电机直线台和标准激光传感器的试验平台,对该算法进行实验验证. 实验选用量程为85 mm的LVDT位移传感器,实验结果表明,该方法将传感器的非线性误差从2.47%降至0.30%,测量平均误差绝对值从0.64 mm降至0.12 mm,有效改善了传感器的线性度和精度,延展了其工作范围.      

航空发动机静电传感器温度漂移特性分析

高稳定性的传感器是传感器设计追求的目标,其中温漂是影响设计传感器性能稳定性的主要因素。采用ARIMAGARCH模型对传感器温度的线性和非线性漂移进行了建模,找出温度漂移数据的变化规律。对于线性漂移,滞后1阶的样本自相关系数大于2倍标准差,说明该温漂序列具有短期相关性。对于非线性漂移,残差平方的自相关系数2阶截尾,偏自相关系数1阶截尾,说明具有ARCH效应。研究结果表明,在不影响信度的情况下,提出的模型能够更加精确的预测置信区间,表明长时间的高温实验对传感器稳定性造成的影响能够控制在合理范围内。     

基于空气耦合非线性共振频率偏移的混凝土损伤评估研究

针对受损混凝土的整体损伤评估,提出并验证了基于空气耦合的非线性共振频率偏移法。首先通过对混凝土试件进行逐级加载实现了试件损伤的累积,之后利用空气耦合传感器代替传统的接触式传感器进行了试件振动信号采集。研究了距离对空气耦合漏泄波强度的影响;并对两种传感器采集信号的频谱特性进行了对比分析。最后构建非线性共振频率偏移损伤指标迟滞非线性系数对受损混凝土构件的损伤过程,进行了跟踪分析与刻画;并与以纵波波速和固有频率作为线性损伤指标的损伤评估方法进行了对比。实验结果表明,空气耦合方法可快速有效地进行试件振动信号采集;随着试件损伤的累积,非线性损伤指标和线性损伤指标均发生了变化,但迟滞非线性系数的变化更为显著。研究成果为混凝土损伤识别提供了新方法和新思路。     

一般非线性约束优化问题的信赖域法

通过引进松弛变量和极小化增广 Lagrange 函数的方法,将等式约束的非线性优化问题推广到不等式约束和一般约束的情形,同时将滤子技巧和信赖域法相结合,提出一种求解非线性约束优化问题的信赖域新算法,扩大了算法的适用范围,提高了算法的计算效率,并通过数值试验说明算法的有效性     

非线性系统不可测输入的一个可观测条件

在非线性系统可观测器条件的基础上探讨一般非线性系统不可测输入的可观测条件，给出在系统状态可测条件下的非线性不可测输入的可观测简化判据，并给出具体工业装置的应用实例。     

反射式光纤传感器接收光功率理论分析

反射式强度型光纤传感器可以有各种不同的结构,而利用被测物做反射面是其中最简单、容易实现的一种。文章从多模光纤组合光场的强度分布着手,推导出了光纤传感器接受光功率与测量距离之间的关系,而测量距离是由反射镜到接收光纤端面之间的长度决定的,其目的是为制作光纤传感器提供理论依据。     

Direct assimilation of satellite radiance data in GRAPES variational assimilation system

Variational method is capable of dealing with observations that have a complicated nonlinear relation with model variables representative of the atmospheric state, and so make it possible to directly assimilate such measured variables as satellite radiance, which have a nonlinear relation with the model variables. Assimilation of any type of observations requires a corresponding observation operator, which establishes a specific mapping from the space of the model state to the space of observation. This paper presents in detail how the direct assimilation of real satellite radiance data is implemented in the GRAPES-3DVar analysis system. It focuses on all the components of the observation operator for direct assimilation of real satellite radiance data, including a spatial interpolation operator that transforms variables from model grid points to observation locations, a physical transformation from model variables to observed elements with different choices of model variables, and a data quality control. Assimilation experiments, using satellite radiances such as NOAA17 AMSU-A and AMSU-B （Advanced Microwave Sounding Unit）, are carried out with two different schemes. The results from these experiments can be physically understood and clearly reflect a rational effect of direct assimilation of satellite radiance data in GRAPES-3DVar analysis system.     

一类非线性时滞系统的鲁棒可靠控制

基于系统传感器与执行器同时出现失误的情况,对不确定时滞系统进行可靠性设计,使得所设计的系统不仅在系统运行良好的情况下,而且在出现多种失误的条件下仍然能正常运行。基于Riccati不等式正定解的存在性,给出了基于观测器的动态输出反馈可靠控制器的设计方案。最后,以一个数值仿真例子进一步说明设计步骤,以及文中所提出的设计方法的有效性。     

非线性系统中非正弦振荡的稳定性

提出一种分析非线性系统非正弦振荡稳定性的方法，便于考察周期解高次谐波对稳定性的影响。文中指出，现有同类方法中关于线性化变分方程所有变量具有独立性的数学处理，容易导致错误结果。     

SOS压力传感器温度的补偿

分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·