针对结构易损场景监测的传感器优化布置方法

基于结构易损性指数和结构体系的损伤系数定义了结构失效指标,该指标可用来判断易损场景发生后结构体系的失效状态.在特征向量灵敏度分析的基础上推导了该指标在模态参数不确定性影响下的估计方差,并且以所有易损场景下指标的方差和最小为优化目标,提出了以监测结构易损场景为目的的传感器优化布置模型,以及基于凸规划的求解算法.采用该方法对一个平面桁架结构的数值模型进行了传感器布置,并且根据模拟的受损结构的模态数据,计算了不同传感器布置方案下结构失效指标的均值和方差.结果表明,与传统方法相比,该方法可以提高对易损场景发生后结构失效状态的评估精度.     

车辆质心侧偏角估计算法设计与对比分析

车辆质心侧偏角是描述车辆侧向运动状态的重要变量之一,同时也很难准确估计.为此设计了基于运动学的直接积分法,基于扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法和基于广义龙贝格观测器的质心侧偏角估计算法.对信号引入一定强度的噪声,通过多种典型工况对质心侧偏角估计算法进行调试与验证,分析不同算法的特点和工况适应性.直接积分法在长时间尺度下无可用性,但在极限工况下能较为快速地描述质心侧偏角变化趋势;卡尔曼滤波算法整体估计效果较好,但在一些动态工况存在估计偏差,且多为高估;龙贝格观测器算法在大部分工况都能获得良好效果,但在某些情况下存在估计偏差,且多为低估.     

机加工过程一类能耗估算模型的研究

针对机加工过程中的能量消耗,将机加工过程的能耗分为固定能耗、空载能耗和切削能耗三个部分,推导构建一类机加工过程的能耗估算模型,并通过实验完成能耗模型参数的确定.最后以实际铣削加工案例分析表明,在给定工艺参数情况下,该模型能够较为准确地计算机加工过程中的能耗,为后续的工艺参数优化及工艺决策奠定基础.     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

基于傅里叶系数插值的短波信道迭代频偏估计

针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.     

组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法

基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.     

UKF车速估计器的算法研究与仿真

为准确估计车辆的行驶速度, 保证汽车的安全性, 设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF: Unscented Kalman Filter）的车速估计器, 并与基于卡尔曼滤波（KF: Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台, 同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明, 当系统输入产生突变时, UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内, 比KF算法的误差率大约降低了3%, UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势, 相对于KF估计算法效果更佳。     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。