一种考虑杠杆量测量的电力系统状态估计法

提出了一种考虑杠杆量测量的电力系统状态估计方法。该方法将状态估计与不良数据检测和辩识结合在一起，且采用改进的正交变换法，使其计算效率和数值的稳定性有了明显提高。经实例计算表明，该方法是可行有效的。     

广义离散随机线性系统的Bayes估计

广义离散随机线性系统的Ｂａｙｅｓ估计王玉振（泰安师专数学系）周文安（山东矿业学院系统工程研究所）摘要运用Ｂａｙｅｓ预测理论讨论了广义离散随机线性系统的状态估计问题，提出了一种简便的状态估计递推算法。关键词Ｂａｙｅｓ理论；广义离散随机线性系统；状态估...     

平面上正交变换的特征向量的几何意义

利用代数方法给出了平面上正交变换的特征向量的几何意义，即研究了平面R2上的旋转变换（正交变换），它无对应的实特征向量．同时研究了经过原点的直线的反射变换（正交变换）的特征向量就是该直线的法矢量和该直线的方向矢量，并且它们是互相垂直的．     

一种保留非线性状态估计新算法

在快速解耦的前提下，提出了一种保留非线性的状态估计新算法，该算法在保留量测方程非线性的同时又利用了改进的Givens正交变换法，从而大大减少了计算量，提高了计算速度。实例计算表明了该算法的可行性。     

带阻尼项非等熵流方程组解的大时间状态估计

利用能量估计的方法及压力函数ｐ（ｖ，ｓ）的性质，研究了带阻尼项非等熵流方程组解的大时间状态，证明了解在Ｌｚ模意义下的大时间状态收敛速度的衰减估计。     

基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计

为实现三元锂离子电池荷电状态（SOC）、能量状态（SOE）和健康状态（SOH）这3种主要状态的在线联合估计，并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题，提高锂离子电池在线估计的稳定性，提出了一种基于双自适应扩展卡尔曼滤波（DAEKF）算法的三元锂离子电池多时间尺度主要状态在线联合估计方法。在二阶RC模型基础上推导DAEKF算法的状态空间方程，用带遗忘因子的递推最小二乘法（FFRLS）进行在线参数辨识，以微观时间尺度进行锂离子电池SOC和SOE的在线估计，以宏观时间尺度进行锂离子电池SOH的在线估计，从而实现锂离子电池3种主要状态的在线联合估计。最后，以NVR18650B型三元锂离子电池的不同运行工况对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明：在两种验证工况下，文中方法都能够快速收敛辨识模型参数，微观时间尺度中SOC和SOE的估计误差均稳定保持在1%以内，宏观时间尺度中SOH的估计误差稳定保持在1.6%以内；与EKF算法相比，文中所提出的方法具有更高的估算精度以及更好的估计收敛性和稳定性。     

非等权观测的Householder参数估计方法

当设计矩阵Ａ“病态”（ 强复共线） 时，正则矩阵ＡＴＡ 亦“病态”，而且更为严重，导致参数的最小二乘解极不稳定。Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法，是用一镜像映射矩阵Ｈ（ 对称、正交） 对误差方程（ 等权） 进行正交变换，将Ａ变换为上三角阵Ｒ，直接解算参数，避免了ＡＴＡ 的“病态”性对参数最小二乘解的影响。本文解决了在非等权观测情况下，如何应用Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法进行参数估计的问题。因而，本文扩展了Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法，并使其在测绘数据处理中更具有实用价值。     

关于ξ（s）零点密度的局部估计

本文利用指数对，Ｈａｌａｓｚ方法及ξ（ｓ）的均值估计对ξ（ｓ）零点密度估计中的一部分零点Ｒ１给出了一个近似估计公式，并得到了ξ（ｓ）零点密度局部估计的新上界。     

基于多重预设广义频率响应函数模型的故障诊断方法

为了避免在基于非线性谱分析的故障诊断中估计被分析系统当前的广义频率响应函数（GFRF），提出了一种基于多重预设GFRF模型的故障诊断方法。该方法使用不同的预设GFRF模型来表征系统的各种工作模态，并根据各预设模型与系统当前状态的匹配程度来判定系统故障，应用这一方法对实际的车辆减震弹簧的故障进行了诊断，测试结果表明，该方法对于工程应用是可行的，且该方法能避免在线估计GFRF，具有在线计量小、便于用微处理器实现的优点。     

双光斑交叉目标跟踪方法研究

为了解决交叉目标跟踪中相关系数矩阵的多峰性引起的目标模糊对应问题，提高状态估计的精度，提出了一种通过估计双光斑交叉目标形状参数来辨别目标，进而完成目标状态估计的方法─ＯＤＡＭＣＦ（ＯｐｔｉｍａｌＤａｔａＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＭｅｒｇｅｄ－ｍｅａｓｕｒｅｒｎｅｎｔＣｏｕｐｌｅｄＦｉｌｔｅｒ）算法。实验表明，对于像喷气式发动机或导弹尾焰产生的红外高斯图像，形状参数估计的结果是精确的，能较有效地解决目标的模糊对应问题，提高了目标状态估计的精度；     

带未知时变噪声的非线性系统卡尔曼滤波器算法研究

针对带有未知时变噪声的非线性系统的状态估计问题，详细研究了基于有限差分和未知时变噪声估计器的扩展Kalman滤波器算法。仿真结果发现，该算法具有滤波精度高，数值计算稳定等优点，但系统状态估计对初始误差较敏感。     

广义离散随机线性系统的状态估计新方法

运用Ｂａｙｅｓ动态模型理论［２］讨论了广义离散随机线性系统的状态估计问题，提出了一种既简便又实用的状态估计新方法──线性贝叶斯估计（ＬＢＥ）．     

一类振荡函数的数值积分方法

目的研究型如∫π－πｆ（ｘ）ｓｉｎ（ωｘ）ｄｘ（ω为正整数）的振荡函数的数值积分问题．方法用Ｐｅａｎｏ核和Ｔａｙｌｏｒ公式．结果给出了这种类型数值积分的两个计算公式和误差估计．结论数值计算表明,该计算公式与常用的Ｌｏｂａｔｏ法和Ｆｉｌｏｎ法相比具有计算量小和求积精度高的特点．     

船舶使用寿命中无失效数据的分析

收集到某型号船舶寿命的一组数据，它是无失效的，假定船舶使用寿命服从Ｗｅｉｂｕｌｌ分布，ｐｋ＝Ｐ为船舶在τｋ前失效概率，取ｐｋ的先验分布为对数分布，即π（ｐｋ）＝－１ｎｐｋ，０〈ｐｋ〈１；或０，其他，运用Ｂａｙｅｓ方法得到ｐｋ的Ｂａｙｅｓ估计ｐｋ，然后通过诸点（τｋ，ｐｋ），用加权最小二乘法配一条Ｗｅｉｂｕｌｌ分布曲线，最后获得其参数ｍ和η的估计ｍ和η，并且得到该型号船舶可靠性的估计。     

激光微束在两种鱼受精卵上打孔技术研究（简报）

激光微束在鱼类受精卵上打孔,导入外源基因,是鱼类高新技术育种的途径之一。该技术与生物化学和显微注射方法比较,具有定位准确、操作简便、可对靶体进行选择等优点。我们以埃及胡子鲶（Ｃｌａｒｉａｓｌｅａｔｈｅｒ）和苏氏芒鲶（Ｐａｎｇａｓｉｕｓｓｕｔｃｈｉ）两...     

自回归语音信号模型参数的韧性估计算法及在共振峰检测中的应用

使用牛顿算法的韧性（Ｒｏｂｕｓｔ）Ｍ估计方法来估计自回归（ＡＲ）语音信号模型的线性预测参数，该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，能有效地抑制异常值（ｏｕｔｌｉｅｒ）的影响。使用所提出的韧性线预测算法来检测共振峰，获得了比使用常规线性预测方法更准确的结果     

DGS法应用于Cauchy-Riemann问题的收敛性和光滑因子

Ｃａｕｃｈｙ－Ｒｉｅｍａｎｎ问题在交错网格上的离散方程为超定方程组，用分布Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ松弛法（简称 ＤＧＳ法）作为多重问格法求解该问题的光滑器，本文证明了ＤＧＳ法的收敛性并给出了估计光滑因子的表达式和估值为０．５２１３。     

矩阵指数范数的新估计方法

放弃了稳定矩阵的指数范数的传统估计方法‖ｅ＾Ａｔ‖≤βｅ＾－ａｔ（ｔ≥０），而采用新的估计方法‖ｅ＾Ａｔ‖≤Ｃ＾Ｔｅ＾Ｂｔ（ｔ≥０）。新方法具有参数易于确定、估计精度高等优点，结合积分判据，它可应用在时变线性系统、大系统、时滞系统等问题中。     

广义LDL^T分解法

就具有对称不定系数矩阵的线性方程组，提出广义ＬＤＬＴ分解法．该方法具有ＬＤＬＴ分解法的优点，故运算量比广义Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解法少．     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。