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针对采用传统参数估计方法得到的模型拟合误差较大的问题,建立多重威布尔混合分布参数估计的非线性最小二乘模型,并提出基于模拟退火(SA)思想的自适应粒子群(PSO)算法进行求解。在PSO算法优化过程中,采用自适应方法调整惯性权重和加速因子,加快其收敛速度;引入模拟退火机制,根据Metropolis准则确定最优粒子的取舍,改善其全局搜索能力。将该方法应用到某型柴油机喷油器失效分布的参数估计中,并与图解法、基于Levenberg-Marquardt的非线性最小二乘法、标准PSO算法、自适应PSO算法求解的结果进行比较,分析所提方法的优化性能及精度。结果表明,该方法能够有效提高多重威布尔混合分布模型参数估计的精度和效率。 相似文献
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在X-Y工作台进行打磨、抛光等作业时,保证位置跟踪精度的同时对接触面需施加一定的控制力。基于X-Y工作台动力学模型的基础上,提出一种力/位置混合控制方法。在位置控制回路,采用常规的PID控制方法。在力控制回路,采用自适应模糊PID控制算法。将模糊控制与PID控制相结合,实时对PID参数进行整定,提高系统的鲁棒性和自适应能力。运用MATLAB中fuzzy工具箱,通过和Simulink有机结合,降低了自适应模糊PID控制算法的仿真难度。仿真结果表明该方案相较于常规PID控制方法,位置控制精度和力控制精度有明显改善,提高了系统鲁棒性。 相似文献
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针对在分层过程中,如何调节分层效率与成型精度之间矛盾的问题,通过对现有分层算法,分层过程中初始分层厚度确定、数据精简及轮廓线拟合等方法的研究,提出了一种基于点云距离变化的自适应分层算法。基于散乱点云模型,通过计算每层切片中各线段与最近点的距离,筛选出了距离的最大值;计算了相邻两层之间最大距离的变化率,然后与设定的阈值进行了比较,自动地调整了分层厚度;经过对斗齿点云模型的分层实验,验证了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够在一定程度上平衡分层效率和成型精度之间的关系,并且适应于高精度、型面较复杂模型的分层。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)对非合作目标成像时出现移位、散焦问题,根据逆合成孔径雷达(ISAR)利用目标本身运动成像特点,本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的非合作目标相位误差校正方法。首先,回波数据由SAR算法处理形成SAR图像,提取并恢复图像中选定的非合作目标数据作为ISAR处理原始数据;然后,采用自适应时间窗算法(Automatic time-windowing)以及图像对比度算法(ICBA)对非合作目标误差相位进行粗补偿;最后,利用相位恢复算法迭代求解实现对相位的精确补偿。该方法充分利用粗补偿得到的模糊图像信息作为相位恢复算法的先验条件,提高了算法的收敛性,仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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