序列运算离散化过程中的误差成因及补偿

为了减少序列离散化过程导致的误差,提出几种概率补偿的方法。由误差的成因入手,分析了离散化过程的误差机理,将利用随机变量的概率分布函数离散化后所得序列,分别以修正公式、平均补偿法及比例补偿法进行补偿,推导出各种误差补偿方法下序列期望值及方差的误差估计公式。结果表明:经误差补偿后,算例中序列期望值误差下降为原误差的8%以下,而方差误差至少可降为原误差的91%。     

离散雅可比多项式序列预报控制理论与算法

本文提出一种用于微机加工误差实时预报控制的新方法;构造了离散雅可比多项式序列的计算通式及其递推格式;证明了其离散正交性;开发了用于微机在线预报与控制的递推公式及算法.本文所提出的理论与算法对加工误差的实时补偿控制是适用有效的.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

机床热误差的检测与建模方法

热误差作为影响机床加工精度的主要因素,通过误差补偿可以对其进行有效控制.在误差补偿法中,获得机床热误差并建立热误差模型是整个补偿过程的核心与关键.综述了机床热误差的检测方法和建模方法,包括直接、间接检测法,和多元回归分析法、人工神经网络法、支持向量机法、灰色系统理论法及贝叶斯算法.并结合目前的研究现状,展望未来的发展.     

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。     

循环平稳过程与其离散化后过程统计量的关系

探讨了连续循环平稳过程的离散化问题,详细推导了其离散化后过程的时变统计量及循环统计量的表达式,比原有表达式更为简单和明确。根据这些表达式所得到的样值序列统计量和原连续过程统计量的定量关系,在满足不发生混迭的条件下,可由离散过程的统计量得到连续过程的统计量,在实际中有着较好的应用价值。     

突变参数过程最小均方误差预报的外插演算

本文研究一类突变参数过程｛Ｘ，｝其中｛ｅｔ，｝是ｉ．ｉ．ｄ．白噪声序列，Ｚ是整数集．得到计算最小均方误差预报Ｘｔ（ｌ）的外插公式，并导出预报误差的条件方差的递推演算公式．     

应用模糊推理的计算机辅助位置误差补偿

提出一种基于模糊推理的计算机辅助位置误差补偿方法。该方法根据实验规律和人的经验总结出语言规则,构成模糊推理机。将伺服机构的位置误差和位置误差变化率作为模糊推理机的两个输入变量,把模糊推理机的输出变量作为误差补偿校正量,并把校正量经直线拟合生成误差校正曲线,利用脉冲合成误差补偿法对伺服机构的位置误差进行补偿。误差校正曲线的生成具有学习功能。实验及应用结果证明该补偿方法具有可行性和良好的效果。     

一种感应电机直接转矩控制

根据感应电机直接转矩控制的特点,对低速下磁链观测误差产生的原因进行了分析,给出了一种磁链观测的改进方法--低通滤波器补偿法.这种方法在采用低通滤波器代替纯积分环节的基础上,根据定子磁链的实际值与估计值之间的关系,推导出估计磁链的补偿公式,给出了原理框图,并对观测结果进行了仿真比较.仿真结果表明,采用低通滤波器补偿法,直接转矩控制系统的低速性能有十分明显的提高,证实了该方法的有效性.     

正则q-树根图的可靠性研究

对根图的顶点的幸存概率进行了期望值研究,得出一个重要的定理,即减-缩边公式.由此,得到一些特殊根图的期望值计算公式及正则q-树根图和正则q-树整子根图的期望值计算公式.讨论了根图的均值和方差的后验计算公式,以及整体优化的思路.     

有限元可靠度分析中随机场离散方法

用随机场模型描述随机结构参数的空间变异特征 ,讨论了可靠度随机有限元分析中随机场的离散方法。提出了选择随机场离散方案的 4个基本要求 ;利用线性回归理论建立基于优化的随机场离散方法。该文采用的离散方法独立于有限元的单元离散过程 ,并适用于非正态随机场。分析表明 :线性回归理论建立的随机场离散方案比其他方法有更大的灵活性和更高的效率     

面向轮廓精度控制的误差补偿方法

在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法--几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分--轮廓匹配和误差预估,推导出效率很高的轮廓匹配公式.仿真结果表明:所提方法可以减小轮廓误差,提高轮廓精度,并能实现高精度轨迹控制.     

抛物型问题的不连续Galerkin方法

应用基于时间空间上的有限元离散的不连续Galerkin方法对抛物型问题进行了离散近似研究。解析半群方法具有对发展方程长时间积分而不积累误差的性质 ,文中应用解析半群方法推导了不连续Galerkin近似的先验误差估计和后验误差估计。     

分数阶控制器离散方法的评估策略研究

针对分数阶控制器数值计算和应用难的问题，提出了分数阶微积分算予数字实现方法的评估策略，分析了分数阶微积分算予的多种数值计算法的机理和实现步骤．引入一个位置控制系统作为分数阶控制对象，将Mittag-Leffler函数的全记忆长度分数阶控制系统作为评估基准，提出了一种离散算法的近似性能函数，通过时域误差分析以及近似性能分析，对比研究了分数阶微积分算子的数字实现方法．研究结果表明，幂级数直接离散法得到近似离散模型需要记忆长度为100方可获得较好的近似，而连分式直接离散法近似离散模型为10阶时就可以获得较好的近似，因此连分式直接离散法比较适合于分数阶控制算法的实际工程应用．     

变长码的抗误码扩散能力分析

给出了一种基于离散无记忆信源模型的分析变长码抗误码扩散能力.该方法通过分析序列中某一时刻某个码字出现的概率,以及该码字发生错误后正好变成与该码字同码长的另一码字的概率,得到该时刻不发生误码扩散的概率.而整个序列不发生误码的概率为该概率的序列长次幂.模拟计算结果显示,该方法可在不增加平均码长和码方差的情况下,选择出抗误码扩散能力最好的码组.     

基于Tustin变换的分数阶微分算子近似离散化

分数阶微分算子的离散化是分数阶控制器数字化实现的关键。对基于Tustin变换的分数阶微分算子直接离散化方法进行了研究和比较。概述了分数阶微积分及其离散化,介绍了用于Tustin算子展开的幂级数展开法、连分式展开法和Muir递归展开法;并给出了展开方法的算法表达式。定义了误差指标函数,举例比较了以上三种分数阶微分算子离散化方法的优缺点。仿真比较表明:连分式展开法在较宽频带内对分数阶微分算子具有最好的近似特性,但计算复杂度大;幂级数展开法和Muir递归展开法近似效果相当,但前者具有较大计算效率优势。在分数阶数字控制器实现过程中应根据具体情况选择合适的分数阶算子离散化方法。     

大齿轮齿形测量中补偿安装偏心的理论分析

针对大齿轮齿形测量时安装偏心不易消除的特点,采用误差补偿的原理消除安装偏心产生的测量误差.分析了安装偏心与齿轮传动时啮合线增量的关系,提出了实时和非实时的误差补偿方法.实时误差补偿的核心思想是坐标变换,结合齿形的各种测量方法,给出补偿安装偏心产生的测量误差的数学模型;非实时误差补偿是在测量结束后利用计算机辅助计算补偿安装偏心产生的测量误差,推导了啮合线增量法和微分法的数学模型.实际测量时,可根据实际情况选择合适的补偿方法.     

一维非线性奇异抛物方程全离散解的误差估计

本对一维非线性奇异势物方程全离散问题作了讨论,分别使用Ｅｕｌｅｒ－Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法和Ｃｒａｎｋ－Ｎｉｃｏｌｓｏｎ－Ｇａｌｅｒｋｉｎ方法,在加权Ｌ２模意义下,给出了全离散解的最佳误差估计。     

噪声环境下语音识别方法研究

研究了6种噪声背景下与说话人有关的孤立词语音识别方法。它们是：线性预测误差法,单边自相关线性预测法,语音前端声学处理法,正则相关分析的谱变换补偿方法,特征综合法和同模极点增加法。实验结果表明,这6种方法都有效地提高了噪声环境中语音识别率,其中较好的方法在强噪声环境中(信噪比为0dB)的语音识别率达到80%以上,为信噪比较低的噪声环境中自动语音识别展现了美好前景。