脉宽调速系统模型辨识与不确定性

应用辨识对现场直流脉宽调整系统进行建模后，讨论模型的验证和参数估计值的不确定性问题。提出了采用参数估值的标准差，以９５％置信概率的置信区间来界定参数估计的可能变化范围，并参考用各参数变化的随机组合来表明由于模糊参数不确定性对模型输出响应的影响。     

ZR-250-7GD8真空钎焊炉数学模型的辨识

通过对ZR－250－7GD8真空钎焊炉受控对象的机理分析，确定其待辨识模型的形式，然后利用实验输入、输出数据，采用信息压缩矩阵的UD分解对系统数学模型进行了辨识，并对辨识获得的模型进行了验证。     

连续线性系统模型参数直接辨识中噪声模型处理方法

针对线性连续系统,利用hermite调制函数,通过对连续模型的数字调制积分得到直接以连续模型参数表示的离散等价辨识模型,在此基础上引入一种噪声模型,来替代表示输入和输出端的噪声.当系统含有有色噪声,用普通最小二乘法辨识无法得到较准确的辨识参数时,采用引入噪声模型的方法得到的辨识参数估计值仍有较高的精度.仿真算例表明了该方法具有一定的优越性.     

基于极值分布的离散选择模型尺度参数

为了准确把握尺度参数在模型建模、分析以及应用过程中的作用,以基于极值分布的Multinomial Logit模型和Nested Logit模型为研究对象,从建模的基础--误差项的分布形式入手,通过模型形式和误差项性质两方面研究了尺度参数在两种模型中的特性,并对其进行了对比分析.分析结果表明:尺度参数不仅限制了模型效用函数的尺度,而且也反映了误差项的方差水平,但对于以上两种不同的模型,其在尺度限制、误差项方差水平及独立性、自身取值范围等方面均表现出不同的特性,Multinomial Logit模型的尺度参数反映了有关整个效用确定项的误差项方差水平,而Nested Logit模型的尺度参数只是反映了与某一选择枝有关的部分效用确定项的误差项方差水平.     

基于AM-MCMC算法和Nash模型的概率洪水预报

贝叶斯理论不仅可与任一确定性水文模型协同工作实现概率洪水预报,而且还可以通过综合参数的先验信息和样本信息来研究指定参数的不确定性.由于难于求得参数的贝叶斯后验密度解析式,采用改进的基于自适应采样的马尔可夫链蒙特卡罗算法(AM-MCMC)求其数值解的方法.经实例应用,得到了长江三峡地区沿渡河流域Nash模型参数k,n的后验分布,实现了该流域的概率洪水预报,同时给出了各时刻洪水流量的均值和方差的预报值.     

GM(0,N)模型参数估计的新方法

从灰色理论建模特点出发，提出了GM（0，N）模型参数辨识的一种新方法-累积法，实例分析表明，累积法较传统的参数估计方法在预测精度上有很大的提高，而且计算量小。     

出行时间价值最大熵分布估计模型

为提高使用时间价值数据拟合其统计分布的精度,将最大熵原理分别与低阶(≤6)经典矩和概率加权矩相结合,建立了时间价值低阶经典矩与概率加权矩统计分布函数模型。仿真结果表明:在大样本量下,利用经典矩与概率加权矩对参数估计的精度相当,在小样本量下(<30),采用概率加权矩估计参数的相对误差在10%~35%之间,而采用经典矩估计参数的相对误差在20%~80%之间。可见利用概率加权矩克服了经典矩模型在小样本量下参数估计的大偏差问题,且利用其可以准确地预测交通方式分担率与分析交通定价政策对交通行为的影响。     

存在扰动和时滞的高速列车自适应制动控制

为了保障高速列车的安全可靠运行,文章以存在未知扰动和输入时滞的高速列车制动系统为被控对象,设计了新的高速列车制动系统模型参考自适应控制策略,实现了对给定速度曲线的渐近跟踪。首先,通过分析高速列车制动系统的原理和动态特性,建立了存在扰动和时滞的高速列车制动系统状态空间模型;其次,充分利用模型参考自适应控制善于处理系统不确定性和外界扰动的能力,结合状态预测,设计了状态反馈控制器,使其在存在未知扰动和输入时滞时仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪;最后基于CRH380AL型高速列车在济南—青岛段的数据开展仿真验证,仿真结果表明文章设计的高速列车制动控制系统具有理想的稳定和渐近跟踪特性,能克服未知参数和有界扰动的影响,具有良好的鲁棒性。     

复共线回归模型的病态分离算法

当线性回归模型的设计矩阵复共线时,称其列向量呈现病态.文中提出一种病态分离的交互投影算法,用该算法对复共线的一般线性回归模型作出参数估计,并证明了算法的收敛性.将此算法应用于复共线的线性联立方程模型,同时讨论了这种参数估计的渐近优良性质,并指出此算法的优越性.     

结构模型参数变点的非参数检验

对于结构模型参数变点的检测问题，利用秩统计量，给出了模型只有一个变点的检验统计量，并且给出了一个计算检验渐近临界值的公式。     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.     

灰色模型在中长期用水量预测中的应用

为实现供水管网经济、可靠、科学的规划改扩建,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法。该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程。通过对灰色预测方法建模机理的研究建立城市用水量预测GM(1,1)模型,并以东北某大型城市用水量为原始数据进行实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测。该预测方法应用于S市的中长期用水量预测,为S市供水规划改扩建提供有效依据。     

缺损钢筋混凝土梁桥模糊可靠性评价模型

结合模糊评价理论、层次分析法以及概率可靠度方法,建立了钢筋混凝土梁桥缺损状况模糊可靠性评价模型。通过建立模糊评价集,确定项目层、指标层模糊评价因素集和模糊评价因素权重集,构造概率型判断矩阵,经加权平均值法计算,得到梁桥缺损状况模糊评判得分,以目标可靠指标和最低可靠指标为界,将模糊评判得分转换为模糊可靠指标,实现在役梁桥缺损状况的模糊可靠性评价。采用该方法对一座使用25年的多跨简支钢筋混凝土梁桥进行评价,得到模糊可靠指标为3．769,满足最低可靠指标要求,与桥梁实际状况相符,表明该方法可行。     

不确定线性时滞系统的稳定性准则

针对带有非结构扰动和多参数扰动的线性时滞系统，利用著名的Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ型定理，导出了系统的鲁棒稳定性条件。这些条件与时滞有关，在很大程度上降低了现有结果的保守性。文末给出了用以阐明所给稳定性准则的应用算例，并与已有结果作了比较。     

基于最小修正量法的振系物理参数识别方法

在分析振型矩阵关于质量和刚度矩阵加权正交性的基础上,利用振动频率和振型数据识别系统物理参数的最小修正量,借助Lagrange乘子法,求解约束条件下的质量与刚度矩阵误差加权范数为最小的优化问题,提出了以实测模态参数为基准的振系物理参数识别的计算方法,推导了完整和非完整2种试验模态参数情形下的物理参数识别计算表达式,给出了迭代算法,并对4自由度系统进行了模态试验及数值分析.分析结果表明:刚度矩阵和质量矩阵与真值非常接近,最大误差分别为0.086%和0.34%,因此,提出的方法具有很高的可靠性.     

基于AVC最小的交通行为特征研究方法

为克服现有意愿调查（stated preference,SP）实验设计方法标定结果精度低的缺点,以Logit模型的渐进协方差矩阵行列式最小为目标,对选择枝属性水平组合进行迭代计算,得到相应的选择枝属性水平组合方案,设计了一种新的出行意愿调查实验设计方法.以某城市中心城区到卫星城新增地铁交通方式为例,通过分析拟合优度、参数估计标准差,对比了新方法与正交设计法的模型标定结果精度.算例结果表明,与正交设计法相比,采用本文方法得到的参数估计标准差最小,拟合优度达到0.15,提高了0.05,提高了Logit模型参数标定精度,且具有选择枝属性组合数量弹性选择的优点.      

Topological Expression Model of Satellite Gear Mechanism

By investigation of the topological characteristics of the kinematic structure of Satellite Gear Mechanism (SGM) with graph theory, the graph model of SGM is analyzed, and a topological expression model between input and output of SGM is established based on systematic design point. Meanwhile, the mathematical expression for SGM is deduced by integrating matrix theory and graph theory; thus, the topological characteristics of the kinematic structure of SGM can be converted into a matrix model, and the topological design problem of SGM into a matrix operation problem. In addition, a brief discussion about the measures for identification of isomorphism of the graph mode is made.     

基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

故障诊断动态阈值生成算法研究

阈值的确定是基于模型的故障检测过程中重要的一环,文中利用具有不确定性双线性系统作为误差系统来生成残数.将该残数与设定的阈值进行比较,该阈值由具有未知不确定上界作为参数的线性系统生成.而这些未知不确定性上界可由某些设计参数替代.基于这一观点,提出了一种算法来选择设计参数值,以使无故障时选定的阈值大于残数值.应用实例表明动态生成阈值可以极大减少故障的误报率,从而验证了该参数设计算法的有效性.     

基于变分模态分解和奇异值分解的结构模态参数识别方法

为了准确获得结构的固有频率、阻尼比与振型, 将变分模态分解与奇异值分解相结合, 提出一种新的结构模态参数识别方法; 基于已有时频参数识别方法, 根据测量的脉冲激励与加速度响应估计系统的频响函数, 对系统的频响函数进行反傅里叶变换得到脉冲响应函数; 对各测点的脉冲响应函数进行变分模态分解, 得到与结构固有频率对应的本征模态分量; 提取本征模态分量的固有频率, 利用与固有频率相近的本征模态分量作为行向量构造奇异值分解矩阵, 对所构矩阵做奇异值分解, 利用最大奇异值重构左、右奇异值向量, 识别结构的振型、固有频率和阻尼比; 通过四自由度质量-弹簧-阻尼模态仿真试验和车体横梁锤击模态试验, 验证了所提出的模态参数识别方法的有效性。研究结果表明: 在四自由度理论模型参数识别中, 系统固有频率和阻尼比的识别结果与理论计算结果的最大相对误差分别不超过0.025%和1.490%, 理论计算与识别的1~4阶振型的模态置信度分别为0.999、1.000、0.999和0.999;在车体横梁锤击模态试验中, 提出方法识别的固有频率和阻尼比与理论计算结果的最大相对误差分别不超过1.57%和1.47%, 且车体横梁的理论振型与识别振型趋势相同。可见, 提出的方法能有效识别结构的模态参数。