动态测试的数据处理(九)

逐步回归分析法在动态测试中被测变量及系统误差的变化规律往往事先未能确切掌握。在采用回归分析方法识别动态测试数据中所含确定性成分时,常需设定由多种可能的组成函数构成的广义多项式,如式(7—8)或式(7—10)等,作为其数学模型。     

动态测试误差的系统建模与混合谱分析法

本文通过动态测试数据处理来分离测量结果、系统误差和随机误差。首先采用动态数据系统建模法(DDS)作预处理与预分析,然后主要应用逐步回归法和周期图检验法即离散谱分析法,提取非周期与周期的确定性成份,并分离出测量结果与系统误差。再对提取后的数据,应用DDS建模法作随机误差的相关分析和连续谱分析以分离其随机性成份,必要时可借非线性最小二乘法确定两者的组合模型,而对其参数作出精确估计。该方法的分辨率与估计精度均较高,适用性很广,可全部借微处理机进行实时动态数据处理及修正测试误差。     

动态测试的数据处理(十)

周期图分析与检验方法通常,采用前两讲所述的回归分析方法,已能同时识别动态测试数据 Y(t)中所含的非周期成分 d(t)和周期成分 p(t)。可是,当Y(t)中含有或仅含较多复杂的周期成分,且其周期或频率又均未知时,则采用周期图分析与检验方法来识别这些复杂周期成分更为方便、准确、可靠。同时,利用周期图检验法有助于分清确定性谐波与随机性成分的拟合谐     

浅议最佳测量方案

在计量检测中 ,当测量结果与多个测量因素有关时 ,采用什么方法确定各个因素 ,才能使测量结果的误差为最小 ,这就是最佳测量方案的确定问题。在表述最佳测量方案时 ,仅以考虑随机误差和未定系统误差对测量方案的影响 (因为已定系统误差可用修正方法来消除 )。为便于分析最佳测量方案确定的基本原理 ,只讨论间接测量中使函数误差为最小的最佳测量方案的各种途径。间接测量是通过直接测量与被测的量之间有一定函数关系的其它量 ,按照已知的函数关系式计算出被测的量。因此间接测量误差则是各个直接测量误差的函数 ,故这种误差为函数误差。在间…     

偶然误差最佳测量条件的确定

在机械零件的测量中,根据被测对象的特点,进行直接测量难以保证测量精度,或者无法测量时,可以采取间接测量。其测量误差是各个测量值误差的函数,即测量量与被测量之间存在一定的函数关系,根据函数关系可计算出测量结果的综合误差。由于被测结果往往与多个测量因素有关,为使测量结果的误差最小,必须分析影响测量精度的测量因素,确定最有利的测量条件。 函数误差可分为系统误差和偶然误差,由于系统误差一般可用修正法来消除,本文仅讨论偶然误差最佳测量条件的确定,以便提高测量精度。 函数的偶然误差是指函数y的标准误差与各测量值x1,x2……xn…     

动态测试数据处理(十七)

递推数字滤波方法一、概述数字滤波是指从所得到含有噪声的数字信号中,尽可能滤掉无需的噪声,而分离出有用的信号或得出其最佳估计的一种数据处理方法。在动态测试中应用滤波方法,可以对所测得的一列带有测试误差的动态测试数据,滤除或抑制其所含随机误差而得出被测变量的最佳估     

动态测试的数据处理(八)

回归分析方法前几讲分析表明,动态测试数据处理的主要任务之一是:在随机性成分扰动下,识别与提取其中所含的确定性成分。广义回归分析方法则是解决这一问题的基本方法之一。实际上,回归分析就是以已测得的成组数据为依据,通过适当的统计处理来分析某些变量之间的相关关系,并求得其数学表达式即回归函数或回归方程,以及其精度估计。同时,可对所得的回归方程的可信程度或回归效果作     

一种基于EMD的系统误差分离方法

现有的测量误差分离方法大多需要预先确定误差的变化特征和基函数,而基函数的选取没有明确的标准.该文提出了一种采用自适应分解的经验模态法对周期较大的系统误差进行提取和自相关分析与经验模态相结合的分解法对周期较小的系统误差进行提取的方法.通过实际仿真结果表明,自相关分析与经验模态分解法不需要确定误差特征就能够成功分离系统误差与随机误差,达到了预期效果.     

三测头同方位同步测量实时分离轴系回转误差

本提出的三测头同方位同步测量衬时分离轴系回转误差的新方法,能在一次测量过程中将系回转误差的系统误差和随机误差一并分离,可提高测量准确度几倍至几十倍。     

动态测试的数据处理(十一)

滑动平均方法实际上,在某些情况下并不知道函数形式究竟是什么样的。且因其变化规律比较复杂,难以选择某种多项式来表示确定性成分,或无需用函数形式来表达,而只要设法消除动态测试数据中的随机性起伏。这时可采用滑动平均方法,它是通常称为平滑与滤波的方法之一。     

抽象空间中微分系统弱解的局部存在性

考虑在抽象空间中，微分系统{x′=(x′/y′)={f1(t1x1y)/f1(t1x1y)}=f(t1x)x(0)=(x(0)/y(0))=x4=(x4/y4)弱解的局部存在性．其中f1f2分别满足弱紧性条件与弱耗散性条件．得到的结果包含了文[2～4，6]的有关结果．是上述结果的改进和更一般化推广。     

一类非Lipschitz条件的BSDE解的存在唯一性

本文讨论了倒向随机微分方程Yt=ξ+l∫tf(s,Ys,Zs)ds-l∫tZsdWs在f(t,y,z)满足(A)N＞0,(E)CN＞0,LN＞0,使得对任意y1,y2∈Rn,z1,z2∈Rn×d,当0≤|y1|,|y2|,|z1|,|z2|≤N时,有|f(s,y1,z1)-f(s,y2,z2)|2≤ CNK(t,|y1-y2|2)+LN|z1-z2|2的非Lipschitz条件时解的存在性和唯一性.2003年,王赢、王向荣证明了一类倒向随机微分方程解的存在唯一性,我们使用函数逼近法,得到一列满足王赢,王向荣文中条件的倒向随机微分方程,因而每个方程均有唯一解,然后通过取极限的方法证明我们所讨论的方程有唯一解(Y Z),从而推广了他们的结果.     

试验数据的统计处理和误差分析第六讲 误差分析（续）

2 .2　误差的表示方法如果我们对某被测量进行了ｎ次观测 ,得到ｘ1,ｘ2 ,… ,ｘｎ,共ｎ个观测值。现作两项假定 :在这次测量中没有系统误差存在 (或者是事先消除了系统误差 ,或是经过标定 ,知道了系统误差的大小 ) ;且被测量是直接测定量。在这两项假定下 ,如何来评价这次测量质量的优劣 ,即对于直接测定量 ,应用什么指标来评价其随机误差的大小 ,这就涉及到误差的各种表示方法的探讨。一般说来 ,误差的表示方法通常有下列四种 :(1)范围误差　范围误差的定义是指一组测量值中的最高值与最低值之差。用这个值来表示随机误差的范围 (大小 )。…     

条件密度双重核估计的渐近分布

设(X_1,Y_1),…,(X_n,Y_n)是从取值于R~1×R~1的随机变量(X,Y)中抽取的iid.样本,g(x,y)为(x,y)的联合密度函数,h(x)=Ig(x,y)dy是X的边缘密度,f(y/x)=(g(x,y))/(h(x))是给定X=x后y的条件密度(假定0/0=0)。为了通过样本对,(y/x)进行估计,由文献中给出了一类重要的估计是形如     

从“随机过程”的角度认识测量误差及其分类

测量误差作为“随机过程”具有统计特性,通过自相关函数、功率谱密度等特性参量对“随机过程”中各因素引起的误差分量特点进行分析,并得出结论:经典误差理论中系统误差和随机误差之分应该即是对此“随机过程”的实用分类,其实质是“自相关性”的两种极限情况,系统误差是自相关系数等于1的完全正相关,随机误差是自相关系数等于0的完全不相关。     

EDRS在滚动轴承振动信号盲源分离中的应用

确定性随机分离(DRS)是经典的滚动轴承振动信号盲源分离方法,但其仅适用于处理稳速工况的信号,无法有效分离变转速下轴承信号,且该方法未考虑信号幅值波动的影响,鲁棒性较差,为此提出扩展确定性随机分离(EDRS)方法解决上述问题。应用角域重采样技术将时域变转速信号转化为角域稳态信号,减少转速变化的影响;借助Z计分模型对角域稳态信号进行归一化处理,降低信号幅值波动;从归一化处理后的信号中提取确定性成分,同时得到振动信号随机成分。仿真分析和轴承故障试验证明EDRS能够实现变转速下滚动轴承振动信号盲源分离,从随机成分中能够有效提取轴承故障特征。     

基于频响函数的逆子结构方法误差分析

目的 通过分析随机误差在基于试验频响函数(FRFs)的逆子结构分析方法中的传递,得出随机误差对预测结果的影响规律,为基于逆子结构方法分析复杂结构的动态特性提供参考价值.方法 对获得的系统频响函数施加不同程度(1％,5％,10％)的随机误差,对比分析各个耦合系统频响函数对预测子结构频响函数的影响.结果 对耦合系统频响函数施加随机误差后,采用逆子结构方法对耦合系统解耦后预测的子结构频响函数严重偏离真实值,尤其是共振频率附近,所施加的随机误差在预测子结构频响函数中甚至被放大了数十倍,导致预测结果不可靠;且耦合系统耦合点处的频响函数对预测结果的影响最大.结论 通过分析明确了系统频响函数所携带的随机误差对预测结果的影响规律,且这些误差将随着矩阵的求逆运算被放大,且交叉耦合系统频响函数对预测结果的影响最为显著.     

动态测试数据的处理(六)

动态测试误差的分析与评定前几讲已述及动态测试误差的基本概念、分析的理论依据及其动态测试系统分析的基本知识。本讲在此基础上通过分析系统对随机过程输入的响应,进而述及动态测试系统的测试误差分析方法及其评定指标。 1.随机过程输入下系统的响应在难免有随机扰动或随机误差的影响下,动态测试数据表现为一随机过程,显然,其统计特性与输入测试系统的随机过程统计特性有关,因而,分析随机过程输入下系统的响应很有必要。通过分析测试系统的随机过程输入与输出之间统计特征量的关系,可得到其测试误     

设备故障诊断技术讲座(连载) 第四讲 机械设备振动特征分析

一、振动波形变换设备的振动监测与诊断,振动波形的分析,提取表征状态信息的特征量是最常用的有效方法之一。振动波形的分析主要有两种:一是时域分析,即将振动作为时间t(秒)的函数x(t)来观测。二是频域分析,即按傅立叶变换方法将x(t)变换成频率f(赫芝)的函数X(f)。这个变换关系和过程可用空间简图来表示,见图4.1。     

某类偏微分方程组的对称守恒性问题

变量u(x_i,t),函数f(u_0,x_i,t),坐标(x_i,t)。使用文[1]关于坐标x的高维高阶微分系统的符号及有关性质,另外引进关于坐标t的微分符号: