GPS定位数据的在线识别与预测

通过大量的ＧＰＳ定位观测数据的统计处理导出了一种对非平稳时序列建模或识别及预测的简单方法。该方法是 基于小二乘法和线性系统识别方法。并提出了与传统ＡＲＭＡ模型有所不同的模型，我们称之为准ＡＲＭＡ模型，用具时变参数的模型对ＧＰＳ接收机输出数据进行线识别与预测，证实了此方法有效方法。     

表面粗糙度的综合评定及混合谱模型

采用自回归谱分析结合改进周期图检验的方法，建立表面粗糙度的混合谱模型，以分离其中表现为离散谱的确定性谐波成分和表现为连续谱的随机性成分，并在此基础上提出综合评定表面粗糙度各种参数的方法，同时对AR模型的阶数与谐波成分识别给出较有效的经验判定方法．     

时序与主成分分析的钢框架模型损伤识别研究

针对结构健康监测中基于时间序列分析实现损伤识别的问题,提出了一种利用AR模型的均方差根误差(RMSE)与主成分分析(PCA)的结构损伤识别方法.首先对加速度数据建立自回归AR模型,并求得模型的均方根误差.然后,采用主成分分析获取载荷矩阵,通过标准化处理后提出结构损伤特征指标并定位损伤发生的位置.为验证本文提出方法的可行性,对不同损伤工况下的钢框架模型进行了振动试验,利用该方法对各种损伤状况进行识别,识别结果与预设损伤情况相一致.结果表明,使用该方法可以充分利用大量实测数据,克服外界干扰因素所带来的影响,对于结构的损伤诊断具有较高的理论价值和实用价值.     

用时序在线建模法进行加工尺寸的预报控制

本文基于AR模型参数的Livenson-Durbin算法提出了一种AR模型的在线建模算法,与已有的递推最小二乘法相比,具有相同的精度,而计算量要少得多.通过对精镗孔加工尺寸预报控制的模拟计算表明,应用本文提出的在线建模方法进行加工尺寸的预报控制是完全可行的.     

加工表面形貌的在线检测和识别

本文阐叙了一种基于光针法的表面形貌测量装置,它能在线测量加工工件圆周方向的波纹度和轴向表面轮廓形貌,其垂直分辨率为0.02～0.10μm,横向分辨率为30～50μm。切削试验表明,该装置还能够在线识别刀尖上的积屑瘤、切削过程中的颤振和刀具磨损对加工表面形貌的影响。     

油田产量预报的一种方法

本文提出一种含延迟的自回归模型。这种模型将传统的自回归模型作为其一种特殊情况,以期扩大最佳预报模型的选择范围,从而提高预报的精度。作者利用这种模型对某油田产油量数据进行了预报,并与自回归模型的预报结果作了比较,说明了本文方法的良好效果。     

复数域指数自回归模型的图形识别方法

一个二维任意封闭图形的轮廓在物理意义上可被看成是二维正交等周期非线性振动轨迹，并因此构造了复数域指数自回归模型。模型系数具备平移、旋转和比例不变性并与轮廓跟踪的起始点选择无关，另外图形轮廓的局部信息也包含在模型系数中。结果表明本文算法对相似图形和限制性手写体数字进行识别非常有效。     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

基于时间序列分析的纪特邮票发行量预测

在调查了国家邮政局在纪特邮票发行过程中的具体操作和分析了纪特邮票数据本身的特点后 ,采用社会统计学中的时间序列分析法分析了我国近 2 0年来纪特邮票预定量数据 ,提出了 3个纪特邮票预定量的数学模型 ,预测了今后几年纪特邮票预定量数据。通过对数学模型的求解 ,获得一些纪特邮票发行内在规律 ,而这些规律对决策结构在决策过程中有一定的参考作用。     

车床的在线识别

此文介绍在线识别法建立机床数学模型的研究结果。阐述了在线识别的原理、方法和过程。     

一种用于时间序列AR模型在线辨识的阶估计准则

用系统可观测输出与模型输出的方差作为最小方差指标函数，根据噪声的遍历性导出一种实用指标函数，给出了阈值计算公式及适用于在线建模的递推的阶估计准则。     

外圆磨削表面粗糙度的在线监测方法研究

通过理论分析和试验研究，找到了与磨削表面粗糙度有关的摩擦AE信号特征，在此基础上提出了基于神经网络的外圆磨削表面粗糙度监测方法，利用神经网络建立声发射信号特征信息与磨削表面粗糙度之间的非线性映射关系，仿真结果表明利用该方法可以实现磨削表面粗糙度的在线评估。     

微生物发酵乙醇浓度在线检测模型及其应用

利用半导体气敏传感器,结合气液平衡关系原理,提出了一种微生物发酵乙醇浓度在线检测模型的建立方法。该方法利用LM(Levenberg-Marquardt)算法对模型进行参数辨识,建立了液体乙醇浓度和测量电压信号两个物理量之间直观的非线性对数模型,并采用虚拟仪器技术实现了该模型算法。将模型应用于谷胱甘肽发酵中乙醇浓度的检测,实验与分析表明了该模型的有效性,检测绝对误差小于0.1%,重复性好,能够很好地满足微生物发酵工程应用需求。     

Active control of structural vibration with on-line secondary path modeling

An active control strategy with on-line secondary path modeling is proposed and applied in active control of helicopter structural vibration. Computer simulations of the secondary path modeling performance demonstrate the superiorities of the active control strategy. A 2-input 4-output active control simulation for a helicopter model is performed and great reduction of structural vibration is achieved. 2-input 2-output and 2-input 4-output experimental studies of structural vibration control for a free-free beam are also carried out in laboratory to simulate a flying helicopter. The experimental results also show better reduction of the structural vibration, which verifies that the proposed method is effective and practical in structural vibration reduction.     

高速铣削参数对铝合金零件表面粗糙度的影响

高速切削技术可以降低生产成本,提高零件的表面质量。笔者采用正交实验方法,研究硬质合金刀具高速铣削铝合金材料时,每齿进给量、切削深度、切削速度和行距等铣削参数对零件表面粗糙度的影响。通过对实验数据的直观分析和方差分析,得出了影响零件表面粗糙度大小的主次因素,并确定出较优的铣削参数。结果表明：每齿进给量、切削深度、切削速度和行距分别在0.06 mm/齿、0.6 mm、942.48 m/min和0.05 mm附近取值时,可获得较好的表面质量。该研究为指导企业生产实践提供了的参考依据。     

基于现场数据热工对象建模的可辨识性

为克服现有机理建模和试验建模方法的不足,从基本建模理论出发,研究了利用现场数据对热工对象进行建模的问题。基于现场数据建模需要对热工过程输入信号的可激励性、控制系统闭环可辨识性、多变量系统输入信号的无关性等进行判断。结果表明:在较大的机组负荷波动过程中采集的运行数据能够满足输入信号的可激励性;热工过程的大滞后现象对保证热工控制系统的闭环可辨识性有利;含有噪声的实测信号能够保证多变量系统的可辨识性。在满足以上条件的情况下,可以基于现场数据对热工对象进行建模研究。     

微机闭环在线辨识数学模型的一种方法

本文给出一种用微机闭环在线辨识数学模型的方法，及其一应用实例。     

System identification of channel roughness for Mid-Route Project of South-to-North Water Diversion

This paper presents a new method for the system identification of the channel roughness for the water di- version projects. According to the principle of hydraulics, the function relationship among channel roughness n, roughness height ks and hydraulic radius R is established, and then a linear model is deduced by means of the mathematical transformation to make use of the least square method for identification. Finally, based on the proto- type observation data from the South-to-North Water Diversion Project and considering the influence of channel lengths, cross-section shapes and bottom slopes, etc, a universal formula is obtained for calculation of channel roughness by the system identification.     

RBF网络在线辨识算法与应用研究

提出了一种确定RBF网络中心向量的动态递推算法 ,介绍了RBF网络线性层连接权值的递推最小二乘算法 ,利用这些算法对蒸发器过热度进行了在线辨识 ,同时对网络结构和算法的参数变化对辨识精度的影响进行了研究 .仿真结果表明该算法辨识速度快、精度高 ,可用于在线控制 .     

RLED机器人神经网络在线辨识及控制器设计

对考虑模型误差和外界干扰信号等不确定性因素在内的电驱动刚性机器人系统,运用神经网络和基于Lyapunov函数的逆向递推法提出一类自适应跟踪控制器.神经网络用于辨识机器人系统中包括电流一阶导数在内的复杂非线性项和不确定性因素;而基于Lyapunov函数的逆向递推法则保证了控制系统的鲁棒稳定性和干扰抑制性能.通过系统稳定性分析可以得到控制器参数的选取原则,以进一步提高控制系统品质.数值仿真结果表明所设计的控制器具有良好的鲁棒性和跟踪精度.