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针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。 相似文献
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利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。 相似文献
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Estimating failure time distribution and its parameters based on intermediate data from a Wiener degradation model 总被引:1,自引:0,他引:1
Instead of measuring a Wiener degradation or performance process at predetermined time points to track degradation or performance of a product for estimating its lifetime, we propose to obtain the first‐passage times of the process over certain nonfailure thresholds. Based on only these intermediate data, we obtain the uniformly minimum variance unbiased estimator and uniformly most accurate confidence interval for the mean lifetime. For estimating the lifetime distribution function, we propose a modified maximum likelihood estimator and a new estimator and prove that, by increasing the sample size of the intermediate data, these estimators and the above‐mentioned estimator of the mean lifetime can achieve the same levels of accuracy as the estimators assuming one has failure times. Thus, our method of using only intermediate data is useful for highly reliable products when their failure times are difficult to obtain. Furthermore, we show that the proposed new estimator of the lifetime distribution function is more accurate than the standard and modified maximum likelihood estimators. We also obtain approximate confidence intervals for the lifetime distribution function and its percentiles. Finally, we use light‐emitting diodes as an example to illustrate our method and demonstrate how to validate the Wiener assumption during the testing. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008 相似文献
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非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。 相似文献
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针对火炮身管上标记两个点检测调炮精度受制于单个空间点坐标测量精度的问题,提出通过增加身管上标记点的冗余数量来提高调炮精度的检测方法。应用最小二乘原理对多个空间点进行直线拟合,并采用Monte Carlo方法对身管指向的测量精度进行分析。结果表明:标记4个点、5个点、6个点和7个点与标记2个点(传统方法)相比,其身管指向的测量精度分别提高了约6%、18%、19%和21%。该方法适用于对调炮精度检测要求较高的场合,综合考虑工作效率和测量精度这两个因素,推荐标记5个点测量身管指向。 相似文献
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针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。 相似文献
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针对液体火箭发动机热试车过程中可能出现的无失效情况,在对寿命分布进行分析的基础上,利用配分布曲线-最小二乘法,采用经典估计和Bayes估计作为先验分布,对液体火箭发动机无失效条件下的可靠性进行了评估,并对评估结果进行了分析。计算结果表明,采用最小二乘法结合Bayes估计,可以较好评估液体火箭发动机在无失效条件下的可靠性。 相似文献