基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

Nonlinear pricing with consumer satiation

In various scenarios, consumers may become satiated with products, and the degree of satiation is directly associated with their prior experiences. Confronted with consumer satiation, the seller is unable to either identify consumers who have a higher likelihood of being satiated ex ante or distinguish satiated from non‐satiated consumers ex post. Therefore, the seller should address dynamic selling, valuation uncertainty, and quantity decisions, all of which are important operational issues. We consider a two‐period problem in which consumer types are influenced by their prior consumption experiences. Faced with these consumers, the seller intends to optimize quantities and adjust the prices of the products in each period to maximize revenue. We find that the seller may reduce ex ante production quantity as some consumers become satiated. Moreover, the ex ante quantity is first decreasing and then increasing with regard to the satiation rate. Furthermore, two‐period information asymmetries may provide a rationale for upward distortion in quantity when consumer preferences are highly sensitive to first‐period consumption. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 386–400, 2016     

柴油机缸盖振动信号关联维数的影响因素分析

柴油机缸盖振动信号的关联维数是柴油机健康状况评估的重要参数。在实际工程应用中,关联维数的计算面临着重复性差的问题,通过分析振动信号的截取方法、信号成分以及工况等因素对关联维数计算的影响,较好地解决了关联维数计算重复性差的问题。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

Lipschitz非线性系统状态观测器设计新方法

针对Lipschitz非线性系统状态观测器,提出了一种以极小化条件数为目标准则的新的设计方法。运用梯度下降法和Slyvester方程,计算极小化条件数,优化增益矩阵和最大允许Lipschitz常数,完成观测器设计。通过同其它文献的算例比较,结果发现按文中方法设计的观测器具有迭代次数少、优化结果好的特点。     

采用终端滑模控制实现交会对接逼近段姿态跟踪

针对交会对接逼近段追踪器的姿态控制问题,采用反馈线性化理论推导了非线性姿态动力学方程的相变量模型.基于导出的姿控模型,引入模型误差和随机噪声,结合终端滑模控制理论,给出了能够在有限时间内完成姿态跟踪,并使状态跟踪误差收敛的控制律的设计方法.对具有扰动项的系统,仿真结果仍能满足交会任务对时间的要求,且姿态角跟踪误差趋于0,说明控制律对相变量系统的姿态跟踪控制具有较好的鲁棒性.