粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式 —AR（p）与指数平滑最优组合法

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .     

非线性系统的神经网络逆模型控制

利用神经网络逼近任意非线性的能力 ,将其与非线性逆系统相结合 ,对非线性系统的逆模型进行建模 ,对实现的伪线性系统设计自适应控制进行综合 ,动态神经网络在线消除系统的近似逆误差和正向模型的辨识误差 ,设计权值调整规律为 w∧·=-λ·eTPbΦ(r ,r· ,v)‖e‖ p >E0‖e‖ p >E,仿真结果表明其有效 .     

考虑多公差耦合的几何要素误差建模及产品装配精度预测

为了准确有效地实现零件几何要素误差建模,提出了一种基于多公差耦合作用下的几何要素误差建模方法.该方法采用小位移旋量(SDT,small displacement torsor)描述公差,针对平动公差与固定公差耦合建立几何要素误差模型,通过利用约束方程的不合格率p,推导各个误差分量参数的实际的分布规律,建立几何要素误差模型.采用雅可比旋量模型将该方法扩展应用于复杂装配体的装配误差建模中,实现了装配精度的预测.以顶尖尾座装配精度预测为例,验证了该方法的合理性及可行性.     

半参数TBS模型的局部线性估计

研究了半参数多元回归模型E(Y|X)=μ(XTβ),其中X是维数为p的列向量,μ,β是未知参数.由于此模型不容易满足误差方差齐性和误差分布正态性,作者对该半参数回归模型两边同时应用含参数λ的Cox-Cox变换,使得变换后的回归模型满足误差方差齐性和误差分布正态性条件,然后应用局部线性技术及极大似然方法,通过两步迭代,对未知参数β,λ及未知函数μ(.)进行了估计.     

非参数AR（1）误差下AR模型定阶

对一类非正态误差的模型AR，在待定阶数p的情况下，给出误差项中未知实函数依概率有界的定理，可把非正态误差转化为正态情强，最后运用正态误差下AR模型的方法确定阶教和参数，井给出一个算例。     

一种典型的数字移动通信信道模型在语音编码中的应用

以Gilbert-Elliot数字信道模型(GE模型)作为数字移动通信信道模型,分析了该模型的突发误差(Burst Error)统计特性.用PCM及ADPCM编码方法,研究了在信道各种不同平均比特误差率p条件下的语音信号输出性能,以及使用不同交错(Intereaving)因子s条件下信道输出特性.同时还研究了产生统计独立误差的Bernoulli(BR模型)信道在上述语音编码条件下的输出特性.得出在较低信道平均比特误差率的条件下,两种信道模型有接近相同的输出信噪比。     

关于道义逻辑系统的一种布尔值模型

本文是为冯·赖特的一元和二元道义逻辑系统DT和DSR以及他1964年对DSR改造后的系统建立布尔值模型.因此,模态词O和P分别表示"应当"和"允许".为此,本文首先定义了模态公式Oα的布尔值‖ Oα‖和二元公式P(p/q)(或O(p/q))的布尔值‖ P(p/q)‖(或O(p/q)‖);其次证明在该定义下,道义逻辑系统DT和DSR等的所有公理的布尔值为1;最后证明集合论的ZFC公理系统的布尔值模型VB(B是一个完全的布尔代数)也是道义逻辑系统DT和DSR等的布尔值模型.     

纺织生产在线测试分析的集成模型及误差分析

针对纺织生产非电量检测与转换中,采用回归分析模型进行电测值与非电量值转换时存在较大误差的情况,给出了建立基于回归模型和灰色残差模型集成的思路.通过对实例建模过程的分析,发现集成模型的拟合精度远远高于单纯的回归分析模型.集成模型的拟合误差呈现递减的变化趋势,这符合灰色系统理论的"新息优先"和"新陈代谢"原理.由于利用集成模型可以替代人工测试分析和计算,将其应用于纺织生产过程控制,可以通过实时检测转换实现纺织生产自动化的目标.     

线性神经网络模型在新上证综指的预测

利用线性神经网络模型对"新上证综指(000017)"进行拟合预测,选取从"新上证综指"开始发行月份(2006年1月)开始到2011年6月的月度数据,共计66个,用前62个做训练组,最后4个数据做预测组,通过比较不同滞后窗口模型的误差平方和,选择适当的窗口数为最优模型,为了提高模拟的效果,对模型的初始数据进行优化,然后进行预测分析;结果显示,拟合效果很好,除6月份股市波动稍大,其他月份拟合误差不到3%,阐释了股票市场的短期可预测性。     

PTA废水的沉降模型分析、验证与应用

在精对苯二甲酸(PTA)废水沉降预处理过程中,对苯二甲酸(TA)悬浮颗粒的沉降模型是沉降装备设计和操作条件优化的技术基础.根据PTA废水中TA颗粒沉降的行为属性,在Stokes经典沉降理论基础上,结合实际废水的参数计算、推演,获得了PTA废水静沉降模型:ut=0.537 4d2p (ρp -ρ)/μ.采用重力沉降法实际试验进行验证,结果表明:模型计算结果与实际试验结果的误差在9％以内.将模型应用于实际的重力沉降试验中,建立了水力流速工艺条件与固体分离度操作目标之间的关联关系,为提升PTA废水沉降预处理生产装置的分离效率提供了技术依据.     

关于《大正藏》中“释门应用文范”抄录讹误的再研究

《大正藏》是日本《大正新修大藏经》的简称。由于传抄等诸多原因,《大正藏》中存在文字缺失、遗漏、标题与正文混同、正面文字与反面文字混同等问题,从而导致对佛教经典的理解上出现偏差。文章以《大正藏》第八十五册第2857条以及第2848条存有的讹误为例,对它进行了研究与勘误。     

回转类零件形位误差综合测量技术的研究

对形位误差的测量常采用三坐标测量机、圆度仪以及形状测量仪等。这些仪器有的价格昂贵,有的测量项目单一。本文分析了回转类零件形位误差的特点,提出了一种回转类零件形位误差综合测量方法。     

动态误差时间序列小波神经网络预测模型

基于现代误差修正技术,研究小波神经网络建立的动态测量误差预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足。文章介绍了建模方法,重点对大轴圆度误差测量过程中的动态测量数据进行实例分析,结果表明,该模型预测精度高,具有重要的应用价值。     

高速扫描三坐标测量机动态误差模型

用三坐标测量机进行高速扫描测量时,由于机体的振动全产生较大的动态误差。本文研究了扫描三坐标机在高速运动中的动态特性。找出了产生动态误差的根源。文中根据过程辩识原理,将三坐标测量机看作线性动力系统,用实验方法建立了动态误差的ＡＲＭＡ模型,并将Ｋａｌｍａｎ滤波器应用于模型之中,消除了测量噪声对参数辨识的影响,提高系统辨识的的精度。最后对一台移动知式三坐标测量机成功地进行了动态误差补偿,减小动态误差６０     

一种7-DOF机械臂的结构设计及其几何位置误差分析

基于双电机伺服驱动的关节设计制造了一种7-DOF协作机械臂,建立了该型机械臂末端执行器的几何误差模型,并且基于原始参数误差独立作用原理对参数误差进行分析与合成.基于数理统计大数定律,利用蒙特卡洛的方法对几何位置误差影响因素的灵敏度进行了数值仿真计算分析,找出对机械臂几何位置误差影响程度相对较大的参数误差.通过对机械臂末端执行器的几何位置误差计算分析,可知误差在工作空间内服从瑞利分布.经过实验测量,机械臂的重复定位误差不超过0.0591mm,并且绝对定位误差服从瑞利分布是显著性的,证明了双电机伺服驱动关节具有回差小、传动精度高的特点和误差分析的正确性,为机械臂的精度设计与应用提供理论依据.     

悬臂式结晶器坐标测量机的数学模型

为提高悬臂式三坐标测量机的测量精度,对其各项误差源进行了分析,使用齐次坐标变换理论建立了测量机的准刚体测量模型,并在其基础上建立了几何误差模型对影响测量机精度较大的21项几何误差进行补偿。以在不提高制造成本的情况下,提高测量机的整体精度。该数学模型为悬臂式三坐标测量机的误差补偿技术提供了理论依据。     

数控机床热误差的混合预测模型及应用

基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测模型预测精度高于时序分析模型和灰色系统模型,其优异的预测性能可使数控机床进行实时补偿更加有效,从而大大提高机床热误差的补偿精度.     

运用人工神经网络方法预报表层岩溶地下水动态

将人工神经网络的理论与方法应用到表层岩溶带地下水动态预报中,从不同角度建立了2个预报BP网络模型,A模型刻画水位与降雨量、蒸发量和泉流量之间的关系,相对误差为±2%;B模型刻画水位自身的变化规律,相对误差为±5%,均可用于预报水位.A,B模型可为表层岩溶水研究及开发利用提供依据.     

PMSM调速系统新型抗扰动模型预测控制策略

提出一种基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制方法。首先推导出模型预测控制系统中干扰量与输出误差之间的解析关系;利用系统已知输出误差建立稳定灰预测模型,预测系统未来时刻的输出误差;根据干扰量与输出误差之间的关系,采用反馈输出误差预测值的方法,实现对系统干扰量的前馈补偿控制。对模型预测控制PMSM调速系统进行仿真实验,选择出干扰观测器抗扰动方法中的最优干扰模型结构;对两种抗扰动方法比较分析得出,基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制不需要考虑干扰模型结构,简化了系统设计、提高了系统自适应性,同时能够获得与优化干扰观测器模型预测控制一样的性能。     

基于半参数模型的高精度GPS基线处理中系统误差的分离

基于半参数模型的GPS系统误差处理的关键之一是选择合适的正则化矩阵．本文根据系统误差的特性,应用一阶差分方程从理论上推导了一个正则化矩阵．通过算例,将本文选择的正则化矩阵与其它学者采用的正则化矩阵的效果进行了比较．结果表明：两种正则化矩阵计算结果的精度相当,都可以减弱系统误差对高精度GPS基线向量的影响,与LS技术相比,都可以得到高精度的基线向量．本文选择的正则化矩阵形式上简单,所以计算速度快．