基于复数FastICA算法的盲多用户检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于复数FastICA的盲多用户检测算法.该算法首先利用复数FastICA算法的快速收敛特性来提高多用户的分离速度,同时利用信号的相关函数对复数FastICA算法引起的幅度不确定性和相位不确定性进行了修正,最后将所提出的改进算法与复数自然梯度学习算法(CNGLA)进行仿真比较.结果表明,相比于传统的自然梯度算法,所提算法不仅收敛速度较快,而且具有更低的误码率,另外随着接收天线的增多,信号的分离效果会更好.     

因地制宜发展绿肥生产

利用冬闲的田地,以压青油菜作为我县绿肥作物种植,旱作绿肥种植模式,绿肥翻压还土量500～600公斤/亩,亩可节省化学氮肥4kg～5kg、磷肥5kg、氯化钾肥3kg～4kg。冬闲田水旱轮作模式,绿肥翻压量1000～1200公斤/亩,亩可节省化学氮肥5kg～7kg、过磷肥6kg、氯化钾5kg～8kg。     

基于数据特征的加热炉钢温预报模型

针对加热炉工业过程具有复杂、非线性、时滞性的特点和钢坯出炉温度预报问题,提出了一种基于数据特征的改进主元回归(PCR)加热炉钢温预报模型的建立方法.首先通过对原始数据进行同步化处理来解决各数据变量间存在的时间滞后问题;然后提取生产过程中各批次钢坯的统计特征和熵特征,并依据一定顺序将这些特征排列组合,构造等长的数据特征向量;最后通过PCR方法建立过程变量的数据特征和钢坯出炉温度之间的回归预报模型.本文以某钢厂加热炉工业过程为背景进行实验仿真,采用实际生产数据求取建模参数,并对钢坯出炉温度预报进行了测试.实验的校验与误差分析表明,该方法在预测钢坯出炉温度方面具有更好的性能,且预测误差满足工业应用的精度要求.     

执行器故障检测的神经网络观测器方法

针对一类非线性系统,提出了一种用于执行器故障检测的神经网络观测器方法·这种非线性系统具有未知非线性函数,不需要满足结构匹配条件,并且不要求系统状态可测·观测器利用神经网络器逼近系统中的未知非线性项,提高了状态估计的精度·估计的残差提供了故障检测的手段,另一方面利用自适应律进行故障的识别·基于李亚普诺夫方法,从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零·最后,仿真结果表明该方法的有效性·     

基于CVA-ICA与CSM的故障诊断方法

针对工业过程的故障诊断问题,提出了一种基于规范变量分析与独立元分析(CVA-ICA)的动态过程故障检测方法,在此基础上,结合连续字符串匹配(CSM)算法,提出了一种改进的基于完备故障库的故障诊断算法.该算法首先用CVA方法求出观测数据的规范变量,然后对规范变量进行ICA分解,最后运用CSM算法对ICA分解后的数据进行故障诊断.通过对TE过程的仿真研究,验证了所提出的改进算法的可行性与有效性.     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

基于独立分量回归的加热炉钢温预报模型

轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特性,钢坯出炉温度的预报模型一直是个难题。仍然采用统计建模的思路,利用独立分量分析方法不依赖分布假设的优点,建立了钢坯温度变量和过程变量之间的独立分量回归预测模型。基于轧钢厂实际生产数据进行了建模与验证实验,误差比较分析表明,该模型能较好地预测钢坯出炉温度,且预测误差指标优于基于改进PCA的预报模型。     

基于独立源分析的过程监测及故障诊断方法

多元统计过程控制(MSPC)要求观测数据服从正态分布,而实际的工业过程数据大都不满足正态分布条件。独立源分析(ICA)是近几年才发展起来的一种新的统计方法,可以克服对数据分布的依赖。为此以ICA算法为核心,引入一种新型的过程监测及故障诊断方法。应用ICA提取独立源,利用I2图,Ie2图和SPE图进行故障检测,将变量重构图用于诊断故障。以三水箱系统为背景进行的实验研究,验证了该方法的有效性。