基于威布尔分布的金属化电容器寿命数据分析及参数估计

针对金属化电容器寿命的可靠性分析,常用的参数估计法人为因素影响大,精度差,而且在现场使用不便,提出联合利用最小二乘及平均秩次估计威布尔分布参数的方法解决了上述问题。结合实际试验数据进行计算,与传统方法比较,有效提高了参数的精度。     

光谱Neugebauer模型的抗差最小二乘优化

Yule-Nielsen修正光谱Neugebauer模型是一种用来预测彩色网目调印刷品颜色的重要光谱预测模型。为了提高Neugebauer模型预测精度,在分析光谱Neugebauer模型和抗差估计理论的基础上,提出了将抗差最小二乘法用于计算模型参数网点面积率和基色光谱反射率。常用的抗差估计方案有:Huber估计和IGG估计。实验表明,当存在粗差的情况下,与传统的最小二乘法相比,抗差最小二乘法的光谱Neugebauer模型的预测精度更高且更为稳定。     

基于部分岭估计的Zernike模式法人眼波前像差重建

为了提高自适应光学系统中人眼波前像差的重建精度,进而提高自适应光学图像中的点扩散函数重建精度,提出了一种基于部分岭估计的Zernike模式前重建算法。首先,基于Zernike模式波前重建模型,分析了常用的模式系数求解方法;其次,在最小均方误差意义下,将部分岭估计的概念引入到自适应光学系统的波前重建算法中,通过确定最优岭估计参数来改善最小二乘估计的奇异性,从而抑制波前探测中测量误差的进一步被放大;最后,讨论了在波前斜率误差的影响下由两种算法所产生的误差大小。仿真实验结果表明：在波前重建算法中引入部分岭估计可有效减小模式系数的均方误差,相对于奇异值分解法减小了8%~10%,在波前探测测量误差增大的情况下,部分岭估计的波前重建精度要高于最小二乘估计法,有利于自适应光学后期中基于波前探测的图像复原研究。     

辨识参数带约束的最小二乘法估计

通过讨论系统输入输出的极限形式,给出了系统参数的一个约束条件。在此约束条件下讨论系统的参数估计问题,给出了系统参数约事条件的最小二乘估计,由于在约束条件中随机干扰的影响几乎可以忽略,因此可以较准确地反映辨识参数间线性关系,仿真例子表明,这种带约束的最小二乘估计比最小二乘估计具有更高的辨识精度。     

三维坐标转换精度及其影响因素的研究

为了对大空间组合测量中的三维坐标转换精度进行分析,指导现场测量公共点的布置方案,通过对坐标转换参数的最小二乘不等精度估计,建立了坐标转换精度在空间中分布的数学模型.通过模型可以得到空间中任意被测点的转换精度,并且转换精度受到公共点的测量点位误差及其几何分布的影响.最后结合多个公共点三维坐标数据分析了转换精度影响因素.实验表明,通过改进公共点坐标测量精度及几何分布能够有效地提高三维坐标转换精度.     

PC准则下生长曲线模型回归参数阵岭估计的优良性

将 PC准则推广应用于生长曲线模型参数阵的最小二乘估计和岭估计优劣性的比较 ,给出了岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件     

模态参数的一种统计识别方法—极大似然函数估计法

本文论述了振动系统模态参数的一种统计识方法——模态参数的极大似然估计法。文中详细叙述了该方法的理论背景,参数识别的方法及程序,参数识别精度的比较,以及该方法在一个实际的轻型、高速、大阻尼转子上的应用。该方法的特点是它认识到实际观测数据的随机性,并充分运用观察数据的统计信息,从而能充分考虑各种外界的随机干扰及非线性误差的影响,使参数识别的精度提高。文中还对极大似然估计法与最小二乘估计法进行了比较。理论计算及实际结果表明,该方法比目前常用的最小二乘估计法更有普遍意义,具有更高的估计精度,特别是在信噪比较低,干扰较大的情况下,更为优越。     

PC准则下生长曲线模型回归参数阵岭估计的估计优良性

将ＰＣ准则推广应用于生长曲线模型参数阵的最小二乘估计和岭估计优劣性的比较,给出了岭估计在ＰＣ准则下优于最小二乘估计的条件。     

半参数回归模型的泛补偿最小二乘估计

本文首先提出泛补偿最小二乘法：接着,使用该法考虑半参数回归模型,得到了参数及非参数的估计。然后,将泛补偿最小二乘法与补偿最小二乘法进行了比较;最后用模拟的算例说明了该方法的有效性。     

一种天线转向精度标定方法

随着技术的发展,天线被广泛应用于各个领域。天线的转向精度直接应影响探测的准确性。提出一种基于激光跟踪仪的天线转向精度标定方法,通过测量定位点得到坐标值,建立空间圆方程并用最小二乘法求解;利用坐标系转换算法分离轴向跳动;分析了影响圆拟合精度的因素并给出了优化方案。现场标定实验证明了方法可行性。     

低轨卫星精密定轨算法研究及初步结果分析

卫星的精密定轨指的是从观测数据中获取指定预报开始时刻的高精度参数轨道。由于GPS观测数据中不可避免的带有随机误差和系统误差等非线性影响因素,因而不可能确定一条能够精确地拟合所有观测值的轨道,所以需要利用大量的观测数据使用统计学原理对航天器轨道状态进行估计。本文以低轨卫星为研究对象,分析了精密定轨的基本理论方法,包括摄动力模型以及最小二乘估计法。最后分别通过批处理和递推算法对GRACE-A卫星数据进行计算,实现了低轨卫星的定轨,并达到了一定的精度。     

大型刚体惯性参数识别的三线扭摆系统实验方法改进研究

精确获取汽车动力总成刚体惯性参数是发动机悬置系统设计的重要前提之一。利用三线扭摆法测量刚体单轴转动惯量精度较高的特点,基于表面固定点确定刚体方位的三点定位方法和测量6个~9个不同方位的多次测量原理,发展了一套适合于大型复杂刚体的惯性参数识别方法。关键技术有:(1)选取刚体表面三个定位点定义一个刚体随动坐标系以描述刚体方位;(2)通过测量刚体定位点至托盘表面参考点(定义一个整体坐标系)的距离,计算出定位点在整体坐标系下的坐标和两个坐标系之间的转换关系;(3)求出各组实验中在动坐标系下的刚体转轴方位和转动惯量;(4)运用最小二乘原理,求解多个转轴的最优交点得到动坐标系下的刚体质心坐标,求解由转动惯量转轴定理导出的线性方程组得到刚体惯性矩阵。实验方法中容易引起误差的环节较多,但是可以根据最小二乘原理进行逐级误差估计和控制。通过误差分析、长方体质量块实验验证和大量的汽车动力总成惯量参数识别实验,证明了该方法的实用性和可靠性。     

基于极大似然估计的多参考点模态参数识别方法

在考虑随机噪声的情况下,实现了一种基于极大似然估计的多参考点频域模态参数识别方法。该方法采用频响函数的右矩阵分式模型,通过噪声的协方差矩阵对误差向量加权,使用离散时间域中基函数改善数值求解性态。模态参数的估计过程分为两步:首先由基于最小二乘估计的polyLSCF算法获取迭代初值,然后通过Gauss-Newton方法对极大似然函数进行迭代优化,得到精度更高的模态参数识别结果。采用GARTEUR仿真算例对所给出的方法进行了验证,结果表明:在高噪声情况下,利用噪声信息的极大似然估计方法能够显著提高模态参数的识别精度,特别是阻尼的识别精度。     

固体发动机磁悬浮试验系统自校正控制器研究

本文首先介绍了固体发动机磁浮试验系统的工作原理．然后用自校正PID控制算法实现对磁浮轴承的控制．并采用递推最小二乘估计法估计磁浮试验系统参数，依据估计出的系统参数设计PID控制器参数，克服系统参数的变化对控制系统的影响，实现了磁浮转子的稳定悬浮，最后与常规的PID控制进行了比较。     

基于稀疏约束的DCD滑动窗RLS水声信道估计算法研究

水声信道具有稀疏性的特点,因此高精度低复杂度的稀疏信道估计算法对水声通信具有重要意义。基于自适应滤波算法的信道估计问题本质上是线性回归模型参数的求解问题,传统的最小二乘（Least Square,LS）、最小均方（Least Mean Square,LMS）及递归最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法在估计稀疏信道时不仅复杂度较高,而且在求解线性回归模型时,因忽略自变量的多重共线性而使稀疏信道估计精度降低。针对上述问题,首先,在经典RLS算法的代价函数中加入信道系数的范数对其进行约束,从而提高了稀疏信道估计的精度,然后,采用滑动窗的方式对其代价函数进行处理以减少算法的计算量。在此基础上又引入二分坐标下降（Dichotomous Coordinate Descent,DCD）算法搜索单次迭代中使代价函数最小的解,进一步降低了算法的复杂度。仿真结果表明,文中所提的算法相较于经典算法在估计精度和复杂度方面具有一定的优越性。     

基于最小二乘法的GPS多天线测姿及精度分析

阐述GPS测姿基本原理和采用多天线测姿方法,针对影响GPS测姿精度因素进行分析,提出应用最小二乘法进行载体姿态参数计算和动态模糊度解算的方法.比对试验和精度分析表明,使用最小二乘法进行载体姿态确定是最优的,使用最小二乘搜索法进行动态模糊度解算是非常有效的.     

气动肌肉的最小二乘支持向量机迟滞模型

针对传统迟滞模型存在的待辨识参数多、参数辨识过程复杂和辨识精度低等问题,采用最小二乘支持向量机对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究。通过非线性映射将原始数据空间映射到高维空间,将原系统的非线性问题变成高维空间中的线性问题,借助于最小二乘法求解该线性方程组,从而提高其求解速度及收敛精度。在气动肌肉迟滞特性实验的基础上,采用所建数学模型,与经典的PI模型进行对比。结果表明,采用最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的建模精度,均方差和平均误差相比PI模型分别减小了99.21%和99.1%,该方法可为后续气动肌肉的迟滞补偿控制提供有效的手段。     

多元线性模型回归系数的主成分估计

本文对多元线性模型回归系数提出了主成分估计，并证明了主成分估计优于最小二乘估计。进一步，对最小二乘估计的任一线性变换，给出了均方误差的一个无偏估计，并应用极小化均方误差的无偏估计的方法，给出了确定偏参数的公式。     

回归系数的局部根方有偏估计

线性回归模型中回归系数β的估计常用最小二乘估计(LSE)．当自变量间存在多重共线性关系时，最小二乘估计就失去了它的优良性．文提出了一种局部根方估计．证明了它的种种优良性．如容许性、相合性、Ф优良性、优效性及其对最小二乘估计抗干扰性的改进．结出了在均方误差(MSE)准则和Pitman靠近准则下该估计对通常根方估计和LSE改进的范围。     

确定飞机最大抖振设计载荷的长期极值估计方法

确定飞机在抖振工况下的限制载荷是现代飞机动强度设计分析的关键步骤之一。运用次序统计和长期极值估计理论的极值Ⅰ型分布和Ⅲ型分布,在风洞试验数据基础上,分别应用最小二乘法和最大似然估计法进行极值模型的参数估计,并根据预设的重现期指标进行了某型飞机尾部结构抖振设计载荷的极值估计。探讨了极值分布概率模型、估计方法和样本数量对抖振载荷极值估计结果的影响。提出了实现准确有效极值估计的样本数量基本要求的指标,根据该指标可以确定最小振动响应采集时间,以指导测试方案和数据处理方法的制定。实例分析结果表明:极值Ⅲ型分布能够较好地估计抖振试验数据的极值(相对误差在±5%以内),且进行分布模型的参数估计时,最大似然法的精度略高于最小二乘法。对比分析的结果也表明,应用传统的3σ准则进行随机振动结构的限制载荷设计可能偏危险,不适于工程应用。