小波变换在MEMS降阶建模中的研究

获得系统的宏模型是MEMS系统级建模与仿真的关键．提出将小波变换的方法应用于MEMS降阶建模．介绍了小波变换的理论基础，提出了运用小波变换的方法对MEMS进行多尺度降阶建模的基本思想和算法的基本原理．针对最常见的静力学问题．建立了有限元求解方程．采用小波变换的方法提取出系统的几个不同阶次的降阶模型．算例表明：利用该方法通过适当的降阶次数。提取降阶模型可以大幅度地减少计算时间、降低计算复杂度．特别适合MEMS这种大系统的降阶建模．     

基于二阶Krylov子空间投影法建立MEMS宏模型

利用宏模型对MEMS系统进行系统级仿真是求解MEMS耦合问题的有效方法。对大规模系统方程通过矩阵子空间投影实现自由度缩聚来建立宏模型的方法得到了广泛应用。常用的Krylov子空间法只能对状态空间描述的一阶系统进行降阶处理。本文介绍了二阶Krylov子空间理论,运用Arnold i算法直接对大规模二阶系统进行自由度缩聚来生成宏模型。将此方法与有限元数值分析结合对电热驱动微夹钳进行了宏建模。对电热微夹钳宏模型的仿真结果表明此方法建立的宏模型可以准确反应系统的动态行为,满足精度要求,同时极大地降低了计算复杂度,提高了计算速度。     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

支持系统级仿真与优化的流场模型降阶技术

为降低仿真对计算机软硬件系统的要求并提高计算速度,设计了基于降阶模型的系统级仿真与优化流程,并将本征正交分解(POD)方法应用到流固耦合仿真的流场降阶建模过程中,提高了仿真数据的重用度。在理论研究的基础上,对一个在空气中振动的微梁进行分析,并构建其降阶模型。结果表明:基于POD的降阶建模方法在保证计算精度的前提下,能有效减少流场自由度,加快流固耦合仿真的速度。该方法可用于加速产品系统级仿真和优化过程。     

BP网络对小波变换轮廓术中提取相位的校正

在小波变换轮廓术中,采用一维小波变换去解调变形结构条纹包含的物体面形分布时,小波处理所带来的误差分布同被测物体的面形分布及其变化率存在联系.为了减小小波变换轮廓术中相位提取的误差,从小波变换的相关实质出发,提出了利用神经网络的强大学习能力和函数逼近功能来校正相位.该方法以提取相位的一阶和二阶差分、小波尺度因子等相关计算量作为多层前馈型反向传播网络的输入,通过对复杂样本的训练,实现了输入与误差之间的非线性映射.计算机模拟和实验验证了用神经网络校正相位方法的有效性.     

基于系统脉冲响应奇异性检测的模型阶次辨识

在分析了系统脉冲响应的Lipschitz指数与线性系统阶次之间的关系的基础上,提出了利用连续小波变换进行线性时不变系统脉冲响应信号奇异性检测的模型阶次辨识的新方法,理论分析和仿真实验说明了该方法的有效性.     

金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法

研究小波变换方法在金融时序分析中模型变点探测的应用,对金融时间序列采用连续小波变换,通过分析小波变换模极大值线对应的时间序列样本点的小波系数特点,提出了金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法,并对广义自回归条件异方差均值模型(GARCH-M模型)进行了仿真计算,其结果验证了此方法的实用性和有效性.该方法更能准确定位金融资产收益率波动所发生的具体时刻,有利于金融资产价格异常时点的正确识别与统计建模分析和资产收益率波动的预测.     

分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法。首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法。其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度。此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换。最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中。实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征。     

基于改进灰色模型的MEMS陀螺仪零偏温度补偿

微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)陀螺仪的零点漂移是影响陀螺仪测量精度的主要因素.针对MEMS陀螺仪零点漂移随温度变化的非线性问题,以MEMS惯性传感器为试验对象,采用小波变换对MEMS陀螺静态实验零偏数据进行滤波,结合改进灰色预测模型估计零偏随温度变化趋势,获得基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型.与常规补偿模型算法比较表明,基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型均方根误差和平均绝对误差更小,MEMS陀螺仪零点漂移的均方根误差和平均绝对误差分别减少到0.025 0和0.018 0,验证了该补偿模型的可行性,对提高陀螺测量精度具有较好的理论意义和工程应用价值.     

受限机械臂的自适应小波滑模位置/力混合控制

针对终端运动受约束的机械臂位置/力混合控制问题,提出了一种自适应小波滑模控制算法.该控制方案将滑模控制的鲁棒性及自适应调整能力与小波神经网络相结合,根据坐标变换得到降阶位置/力模型,针对降阶模型采用小波神经网络在线学习系统未知动力学模型中的非线性部分,同时引入滑模控制自动调整小波网络权值参数,从而对神经网络的固有逼近误差进行有效补偿,达到期望的跟踪性能.二自由度机械臂的仿真结果表明该控制器能保证系统快速有效跟踪指定参考信号.