一种新的PID参数自整定算法及其应用

本文从湖北化肥厂合成氨装置DCS系统中PID参数需手动整定的实际出发，应用系统辨识的原理，推导出一种新的HD参数自整定算法。在湖北化肥厂原DCS系统的基础上，增加一台操作站，该操作站用于下装PID参数自整定软件和基于OPC的数据接口软件，实现PID参数自整定功能。本文将这种PID自整定算法在湖北化肥厂DCS系统中进行实验，得出了HD参数自整定前后PV趋势对比图，验证了这种PID自整定算法的可行性。     

基于微分进化算法的磁性目标参数估计方法

根据磁场数据来获得磁性目标参数相关信息的方法称为磁探测技术,其在民用和军用领域都有着重要的应用价值。以磁性探潜为背景,首先基于磁场采集数据将磁性目标参数估计问题简化为一个非线性数学模型,进而选择简单有效的微分进化算法求解上述数学模型,以实现磁性目标磁矩和位置参数的估计,并通过仿真试验对方法有效性进行了检验。仿真计算结果表明,该方法能够准确、快速地优化出磁性目标三分量磁矩和空间位置坐标参数,具有一定的实用意义。     

基于循环谱包络的共信道多信号参数估计

为解决通信侦察中非协作接收机接收的信号受共信道信号干扰的问题,提出了一种基于循环谱包络的多信号载频、码片时宽估计算法.该算法不需要伪随机码等先验信息,可实现对时频重叠的多循环平稳信号参数的盲估计.由于该参数估计算法是在非零循环频率上进行搜索,故可以有效地减少平稳噪声和干扰的影响,适用于低信噪比的情况.仿真实验表明,当双信号功率比为1∶1且信噪比为-9 dB时,该算法对载频估计的正确率可达100%;当信噪比为-4 dB时,对码片时宽估计的正确率可达99%.     

垂直相关仪测量高速目标深度的仿真分析

高速运动目标产生结构振动噪声,其多普勒效应对相关信号处理的参数估计造成影响。双阵元垂直相关仪主要测量目标俯仰角,并对目标深度进行估计。由带通型限带白噪声的相关特性分析,推导了多普勒容限的理论计算公式,在积分时间较短的条件下可避免互相关损失。浅海多途信道将导致相关峰出现多峰现象,沿深度方向高速运动目标有助于抑制交叉峰。仿真结果表明,信号多普勒容限与理论分析一致,垂直相关仪的时域相关峰结构与实际目标及其界面镜像空间分布规律一致,因而有利于识别直达声信号,且目标深度测量误差控制在10 m内。     

用于AR参数估计的一种神经网络新方法

提出一种用于估计ＡＲ参数的神经网络新方法和相应的递归预测误差算法，其优点是网络结构简单，估计结果准确。使用作者所提出的方法在估计ＡＲ功率谱时具有频率偏移小，无谱线分裂等优点。仿真模拟结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。     

基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型

特殊地区风雨联合作用下高速铁路桥梁和车辆的气动特性会发生改变，进而影响列车安全舒适运行。为了全面描述风雨联合分布规律和时空关联特征，基于兰新高铁自然灾害监测系统的长时气象监测数据，提出基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型。首先选取Gumbel、Clayton和Frank Copula函数建立混合Copula函数。然后采用非参数核密度估计方法估计出日极值风速和日极值雨强的边缘分布函数；根据贝叶斯模型加权平均方法以及离差平方和最小准则分别估算出混合Copula函数的权重参数和相依参数；利用K-S法以及最小距离法对混合Copula函数进行拟合优度检验。最后以兰新高铁沿线日极值风速和日极值雨强的监测数据为例，建立基于不同Copula函数的风雨联合概率分布模型，并比较不同模型的拟合优度。研究结果表明：基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型能够更加准确地描述日极值风速和日极值雨强之间的多种相关关系；基于Gumbel、Clayton和Frank三种混合Copula函数的风雨联合概率分布模型是描述日极值风速和日极值雨强联合分布规律的最优模型；兰新高铁沿线基站监测的日极值风速和日极值雨强之间存在下尾相关为主、上尾相关和对称相关为辅的相关关系。     

岩土参数统计特征的贝叶斯估计

岩土参数的统计特征，如平均值、标准差对于岩土参数设计分析的可靠性至关重要。准确估计这些统计特征通常需要较多岩土参数的试验数据。实际工程中，由于工程预算、工程周期等原因导致具体场地所得岩土参数数据相对较少。试验数据的相对稀疏以及在工程设计中对岩土参数统计特征的需求经常使得工程师在工程实践中陷入困境。为了解决这一问题，利用贝叶斯估计的方法，将工程经验和少量的试验数据系统地耦合起来，进而帮助估计岩土参数的统计特征。同时以工程实例加以说明，并以模拟数据进行验证。     

基于粒子滤波器的高铁走行部参数估计研究

引入基于参数估计的方法,描述了高速列车走行部简化模型的构建和使用粒子滤波器对其进行参数估计的研究。结果表明,粒子滤波器能很好地估计出高速列车走行部的关键参数。