采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究

针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.     

基于多参数摩擦模型的游梁式抽油机机构动力学分析

 论述了多参数摩擦模型中各参数的物理意义及其取值;分析了指数+双曲正切摩擦模型中,Striebeck速度与双曲正切函数中参数k的关系;建立了基于该模型的游梁式抽油机非线性动力学分析模型,并采用数值迭代法求解,获得了驱动力矩和机械效率的变化规律。理论计算与实际现象相符,说明在机构动力学仿真中,指数+双曲正切这一多参数摩擦模型较之库仑摩擦模型能更精确地反映运动副耗散力的影响。     

关于一个实数齐次核的Hilbert型不等式

通过引入多参数及估算权系数,建立一个具有最佳常数因子的核为实数齐次的Hilbert型不等式,它是一个经典的Hilbert型不等式的最佳推广,还考虑了它的等价形式,逆式及一些特殊结果.     

大城市中心城区环境监测分析与综合治理

根据构建的分布式多元函数模型，采用JSP、JavaBcan与MySQL建立起环境监测分析与综合治理系统，并提供多级安全控制以及每周空气污染指数的实时监测与预测。介绍了该系统的主要功能、特点、网络体系结构和主要开发技术。     

遗传算法在混合Weibull分布极大似然估计中的应用

在数理统计中，极大似然估计法是参数估计的重要方法之一，它的计算也一直是统计计算的一个重要研究方向。本以多参数Weibull分布为例，设计遗传算法来计算极大似然估计，得到了非常满意的计算结果。     

双曲型方程有限元方法的多参数分裂外推与并行算法

本文讨论二阶双曲型方程的初边值问题，证明其有限元解具有多参数渐近误差展式．从这一展式出发，得到二阶双曲型方程的高精度多参数分裂外推算法与并行算法．主题词     

深基坑施工风险的多参数评估方法

通过对深基坑在开挖过程中变形受力特性的力学机理研究,结合基坑施工中各参数指标间的力学相关性及其统计关系,定量确定多参数之间协调关系和所对应的风险情况,提出融合多参数的风险评估预警方法并编制多参数风险评估程序.该方法相对常规单参数风险预警控制方法,更能反映基坑支护结构及周围环境的内力变形情况.采用该方法对上海某地铁车站基坑工程进行多参数风险评估.结果表明,该方法能够判定出单参数方法所不能识别的基坑风险,有效弥补单参数控制的不足和漏洞,具有很好的实用价值.     

基于多参数正则化的高分辨率图像重构算法

根据完全重构滤波器的性质,提出一种基于多参数正则化方法的高分辨率图像重构算法。该算法利用多参数正则化方法,恢复图像的高频部分,然后将恢复的高频信号与低频部分叠加,得到重构的高分辨率图像。由于该算法沿不同滤波方向选取不同的正则化参数,因此有效地抑制了噪声对重构图像的影响,改善了图像在边缘部分的重构效果,从而弥补了己有方法的不足。对所提出算法的收敛性进行了分析,并通过数值实验验证文中所提出算法的有效性。     

工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

单个电涡流传感器多参数在线测量

通过对双回路并联谐振传感器施加稳定高频激励信号，并对传感器输出电压幅频特性进行分析，利用最小二乘法建立了数学模型，从而实现了对金属表面温度和位移的多参数在线测量。