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1.
威布尔分布参数估计新方法研究   总被引:13,自引:1,他引:12  
郑荣跃  严剑松 《机械强度》2002,24(4):599-601
由样本估计威布尔分布的三个参数是工程中的一个重要问题。应用改进的一阶灰色微分方程模型直接建模方法,可以导出不经迭代就估计出威布尔分布三个参数的灰色估计方法。用这种方法估计参数先得到形状参数,不用迭代,简单明了。实际数据计算和大量的蒙特卡洛模拟试验表明,对形状参数大于1的分布,拟合优度好,精度较高。  相似文献
2.
累积法的基本原理及其在测量数据处理中的应用   总被引:13,自引:1,他引:12  
基于累积算子及其算法,论述了累积法的基本原理;以传感器误差修正为例,介绍了该方法在测量数据处理中的应用.这种新颖的数据处理方法具有简单、直观、不直接处理模型的误差项等特点,特别适合于多元、高次或多项式模型的参数估计以及时序数据分析.  相似文献
3.
质量控制图在线智能诊断分析系统   总被引:8,自引:2,他引:6  
在计算机集成制造系统环境下,为了有效实现工序质量控制,提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架,它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中,采用了一种适用于模式识别与分类的新型神经网络模型——局部有监督特征映射网络,将其应用于该系统的控制图模式识别和参数估计中。仿真实验和应用实例表明,识别和分类结果与实际相符,并可以保证实时性。  相似文献
4.
基于改进PSO算法的发酵过程模型参数估计   总被引:7,自引:2,他引:5  
建立准确的非线性机理模型是发酵过程优化调控的关键.提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO, particle swarm optimization)的发酵过程模型参数估计方法,并将该方法用于青霉素发酵过程建模.改进的PSO算法通过引入粒子群能量对粒子进行自适应分群以防止粒子陷入局部最优,从而保证收敛于全局最优解.实验结果表明,该方法可以有效地实现青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足发酵过程的状态估计和控制需求.  相似文献
5.
基于Matlab的AR模型参数估计   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于Matlab用时间序列的最小二乘估计和FPE、AIC、BIC准则对AR(n)模型进行参数估计。用实例说明运用Matlab进行AR(n)参数估计,编程简单,分析直观  相似文献
6.
基于遗传算法的最大似然参数优化估计   总被引:6,自引:1,他引:5  
用最大似然法进行参数优化估计时,为了避免常规优化算法由于受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点,文中采用遗传算法,不再需要估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优解。建立以似然函数为目标,求其极大值点即可确定参数最优解的优化模型。为了更好地确保遗传算法获得全局最优解,在传统遗传算法的基础上采用尺度变换适应度函数、并行操作、保留最优个体等方法,进一步保证方程解的精度。最后以威布尔分布为例进行参数估计,结果表明,改进的遗传算法可以在求解效率和收敛性能上达到较好的平衡,能更好地将优化方法与最大似然估计法相结合。  相似文献
7.
预测控制的预报误差校正法研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
基于时间序列方法对模型误差过程建立模型,用递推最小二乘法估计模型误差过程的参数,由最小方差预报原理给出模型误差的预报,在上原理的基础上,对误差预报校正器进行了设计,并在动态知控制(DMC)中,用预报误差校正代替一般的误差校正,经过系统仿真比较,可以看出误差预后和误差预报校正的结果令人满意。  相似文献
8.
基于调制函数法的线性连续动力学系统参数模型估计   总被引:4,自引:0,他引:4  
贺尚红  钟掘 《机械工程学报》2003,39(12):129-134
提出了构造单分辨和多分辨高斯调制函数的新思路。基于数字积分原理,推导了调制积分滤波器的结构,得到直接以线性连续系统模型参数表示的等价辨识模型。利用离散模型辨识的研究成果,建立了连续动力学系统模型参数直接估计的最小二乘法和辅助变量法。研究了调制滤波器参数与辨识精度的关系,并以此得到调制函数参数的设计依据。成功辨识了某轧机液压AGC压力闭环系统的连续动力学参数模型,验证了方法的正确性。  相似文献
9.
自适应卡尔曼滤波在无刷直流电机系统辨识中的应用   总被引:4,自引:3,他引:1  
魏彤  郭蕊 《光学精密工程》2012,20(10):2308-2314
为了有效抑制量测噪声特性变化对系统辨识精度的影响以获得准确的无刷直流电机模型,提出了一种采用自适应卡尔曼滤波算法的无刷直流电机系统辨识方法。通过计算新息理论方差的极大似然最优估计,并将其引入卡尔曼滤波算法中修正滤波增益来抑制量测噪声特性变化对辨识结果的影响,使该滤波算法实现对模型参数的准确估计,提高辨识精度。实验结果表明,在量测噪声特性变化的情况下,该算法能够准确跟踪实际量测噪声特性的变化,参数估计平滑,相对于目前系统辨识广泛采用的带有遗忘因子的递推最小二乘算法,输出误差的均方根值减小了73.5%。该算法简单易行,计算量小,辨识结果可以很好地描述系统行为,便于在工程实践中应用。  相似文献
10.
FFT+FT离散频谱校正法参数估计精度   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究用FFT谱连续细化傅里叶变换分析法进行离散频谱校正时的参数估计误差。分析无噪声情况下频率﹑相位﹑幅值的估计误差随细化倍数的变化规律,估计精度随细化倍数的增大而提高,当细化倍数大于40时,最大估计误差几乎可忽略不计。在高斯白噪声的影响下,细化后频谱序列最大值找错的概率随细化倍数的增加而增加,综合考虑频率分辨率对频率估计精度的影响及频谱序列最大值找错的概率,提出用归一化频率估计综合误差和归一化频率估计最大可能误差两个指标评价此校正法对频率的估计精度,并基于此给出不同信噪比条件下的最优细化倍数。采用非线性最小二乘拟合法对噪声影响下的FFT谱连续细化傅里叶变换分析校正法进行改进,通过仿真模拟验证改进后该校正方法具备更高的校正精度和抗噪能力。  相似文献
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