基于改进进化策略的线性参数估计方法

针对线性回归模型,在最小二乘意义下,提出一种基于改进进化策略的线性参数估计方法并用仿真实例检验其有效性.该方法是将进化策略与最小二乘法相结合并且对算法中的变异算子作了相应改进.算法参数估计精度较高,收敛速度快,自适应性强,能有效处理线性回归参数估计问题.     

基于粗糙集理论与最小二乘法支持向量机的绝缘子等值附盐密度预测

气象因素和绝缘子的污闪过程存在密切的关系,由于气象因子对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确的数学模型,本文提出了一种结合粗糙集理论的最小二乘支持向量机的等值附盐密度的预测模型,首先对多种气象因子进行属性约简,去除了冗余因素,将对等值附盐密度影响最大的因子找出来,并作为模型的输入。实例表明该方法法建模速度快,预测精度高,是一种新型的有效算法。     

A study on equivalent circuit model of lead-acid battery for electric vehicles

A 100Ah@42V lead-acid battery package for electric vehicles are used for study. The hybrid pulse test is applied to the battery package to acquire enough data, by which the partnership for a new generation of vehicles (PNGV) equivalent circuit model parameters are identified by the least square method. Then, the PNGV model is verified under two conditions, i.e., the composite pulse excitation and the constant-current respectively. The corresponding maximum relative errors of output voltage are less than 3% and 3.5%. Results show that the present PNGV equivalent circuit model and verification method is effective, which can satisfy requirement of simulation of power system of electric vehicles.     

喷油式螺杆空压机润滑油含水问题的解决

首先介绍了喷油螺杆式空压机润滑油中含水的故障发现,然后结合空压机的原理和系统组成．对造成润滑油中含水的故障进行了详细的分析,找出了故障原因,并进行了整改,避免了压缩机螺杆和轴承的提前失效。     

半参数回归模型中参数的Bayes估计

导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.     

基于纵向力分配的轮边驱动电动汽车稳定性控制

采用层次化整车稳定性控制方法和加权二乘法优化分配算法,通过纵向力在约束范围内的合理分配形成直接横摆力矩,改善车辆的行驶姿态.实车试验结果显示,控制器根据各轮状态实现了四轮纵向力有效分配,车辆横摆角速度能够很好地跟踪参考横摆角速度;通过控制,降低了车辆横摆角速度与侧向加速度,提高了车辆的操纵稳定性.     

加权约束最小二乘法计算等效静力风荷载

基于平均风压与脉动风压根方差相组合的分布模式,利用加权约束最小二乘优化方法计算等效静力风荷载,在计算时通过约束条件来限制等效荷载的大小,并通过引入权值因子确保等效荷载作用下典型响应的正确性.算例分析结果表明,该方法可用于计算大跨结构的多个目标峰值响应,克服了传统方法仅能等效单个响应的缺陷,对绝对值较大的目标响应等效精度较高,并且典型响应的等效精度要大于一般响应;同时可以有效控制等效荷载的大小,计算得到的等效荷载变化比较均匀,没有出现风压大小及方向剧烈变化的情况.     

一种利用不可行解的贝叶斯网学习算法

现有的基于打分搜索的贝叶斯网学习方法都是利用满足有向无环图的可行解进行学习.在搜索过程中遇到不可行解时,这类算法简单地去除不可行解或将不可行解转化为可行解.然而,有的不可行解中往往蕴含着有价值的信息.本文提出一种新的贝叶斯网学习方法ISEC,同时利用可行解和不可行解学习贝叶斯网络,并提出针对不可行解的选择策略,在学习过程中可以有效地利用不可行解中的有用信息.实验结果表明,ISEC能够比仅利用可行解的方法更快地学习到更优的贝叶斯网.     

大变形测量数字图像的种子点匹配方法

针对数字图像相关方法中的大变形测量难题,提出了一种数字图像的种子点匹配方法.对于连续变形的图像系列,将图像子区划分后,选取其中任一子区作为种子点并进行相关匹配,根据相邻状态变形的连续性,提出了一种改进的整像素搜索方法,可保证种子点在大变形情况下仍能匹配成功.当种子点匹配完成后,根据同一状态相邻点变形的连续性,利用种子点的相关参数计算其4个邻近点的相关参数初值并完成匹配,按照同样的方法依次向外扩散,直至所有的点匹配完成.通过刚体旋转和单向拉伸实验表明,对于40°旋转图像的位移场以及高达113%的钢试件大变形,测量结果良好,具有较高的精度,证明了该方法的有效性.     

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性.