基于粒子群优化算法的 AR模型参数估计

利用粒子群优化算法对模型AR（ P）参数进行优化,提高了模型的预测精度。采用AIC准则判断出模型的最佳阶数。该估算方法优于传统的基于最小二乘估计和基于灰色理论估计,为此类模型的参数估计提供了一种新思路。     

基于广义逆矩阵的AR模型参数估计算法

AR(auto-regressive)模型是时序建模分析中常用的时间序列模型。在模型参数的最小二乘估计和定阶的过程中,要求线性方程组必须有解。针对这一问题,文中引入自相关系数矩阵对线性方程组进行化简,并提出基于广义逆矩阵理论的参数估计方法。该算法对线性方程组是否有解没有限制,无需事先判定,从而解决建模过程中线性方程组无解情况下的参数估计问题。实验证明该法可有效地对设备运行状态进行趋势预测,具有一定的工程意义。     

滚动轴承振动分析中的AR模型研究

将现代谱估计中的AR模型应用于包含广泛频率成分的典型的滚动轴承振动信号分析，采用Marple算法，FPE判阶准则，以样本长度的均方根作为定阶上界计算AR模型参数，求得AR谱。通过AR谱与经典谱的实际对比分析，验证了所建AR模型的正确性和对滚动轴承振动信号分析的适用性，为滚动轴承振动物理本质的研究提供了可靠的分析技术。     

基于AR模型的往复压缩机故障诊断

往复压缩机是一个非常复杂的机械系统,激励源多,因而所测的振动信号包含各种成分和干扰,属于典型的非平稳振动信号。将现代谱估计中的AR模型应用于该种振动信号的分析诊断中,通过相同结构的往复压缩机的振动信号的AR谱之间的对比分析,证实了AR模型分析法在其故障诊断中的有效性和对其振动信号分析的适用性,为往复压缩机故障诊断的研究提供了一种有效的方法。     

基于AR模型的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的重要典型零部件，本文将自回归（AR）模型应用于滚动轴承故障诊断，对其时域信号建立自回归模型，计算出其AR功率谱，并和经典功率谱进行比较，进而判断轴承的工作状态。实验结果表明，该方法能简单有效地识别滚动轴承故障。     

基于试验数据的魔术轮胎模型参数估计

为了准确估计魔术轮胎模型参数并构建可信的轮胎动力学模型,基于某型轮胎的纵向力及侧向力试验数据,以测试数据和模型拟合数据残差加权平方和最小为目标函数,采用麦夸尔特法（Levenberg-Marquardt）与全局优化法相结合的混合优化算法,分别对8个轮胎纵向力及10个轮胎侧向力模型参数进行估计.拟合优度统计检验结果表明魔术轮胎模型回归效果非常显著,拟合精度较高.纵向力及侧向力模型拟合曲线与试验测点拟合较好,纵向刚度及侧偏刚度测试结果与计算结果的最大相对误差分别只有8.48％和9.96％,具有很好的一致性,验证了参数估计的准确性.     

基于LS-SVM和AR模型的油液光谱数据预处理研究

油液光谱分析技术可以检测出机械设备润滑油中各种元素的成分和浓度,但光谱分析数据受噪声、补油和换油的影响严重,不能很好地反映出机械设备的磨损情况。对光谱数据进行提升小波分解,通过分析细节信号,检测出野点;用LS-SVM对趋势项建模,对各层细节信息建立AR模型,分别预测出补、换油后及野点处的值并进行叠加;为提高预测精度,用QPSO对LS-SVM的参数进行了优化。结果表明:该方法能有效修正原始数据,从而提高对机械设备磨损状态监测和故障诊断的精度。     

基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断

建立了一种基于AR与RBF神经网络结合的诊断模型,模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障,采用NI公司PCI-4472采集卡在LabVIEW7．1平台上开发了柴油机缸盖振动信号采集分析与诊断系统。首先,对利用该系统采集的缸盖振动信号样本建立AR模型并进行AR谱估计,从中提取5个特征参数,然后利用RBF神经网络进行故障模式识别。结果表明,该诊断方法具有较高的精度,便于故障在线监测与诊断系统的开发。     

基于AR模型的齿轮箱系统特性分析

利用AR模型求出齿轮箱系统传递函数模型,再得到齿轮箱正常、齿轮断齿、轴承滚动体磨损三组典型工况下的系统伯德图,对各种工况的系统特性进行分析。通过图形比较可以简单有效地判断故障状态。该方法对齿轮箱故障诊断有着重要的应用价值。     

基于AR模型和谐波小波的扭振固有频率提取

提出用谱估计的方法分析利用激光多普勒扭振测量仪获取的扭振信号。首次采用 AR模型和谐波小波分解相结合处理低信噪比的扭振信号。首先介绍了 AR模型对信号消噪、重构和谐波小波分解的原理 ,然后利用一组模拟信号来验证该方法的实用性。最后用来处理从实验台上获得的扭振信号 ,提取出了该转子实验台的扭振固有频率 ,与利用传递矩阵法计算的理论结果比较吻合。     

焊接模型的非线性方程组参数估计法

图像的标定就是确定世界坐标系和图像坐标系的几何关系。在透视光变换模型的基础上,运用非线性方程组参数估计中的牛顿法对焊接模型进行了重新标定。通过对非线性估计法实验数据的分析可以看出,当图像有干扰时,标定的参数值能够最大限度地接近真实值,用估计法求解降低了传统标定过程中因过参数化而导致的求解结果误差较大的问题,为进一步的自动焊缝跟踪提供了准确的焊缝尺寸信息。     

AR模型功率谱估计在金刚石研磨振动信号分析中的应用

在金刚石弹性浮动研磨过程中,研磨装置源自内部和外部的振动将导致金刚石与研磨盘产生多余的相对运动从而影响研磨质量。从加工过程采集的信号中识别出相关振动因素能够为改进研磨过程提供依据。本文针对有限采集数据,为有效识别振动信号,首先对采集的数据进行小波降噪处理,其次采用AR模型进行数据处理,通过功率谱估计提高识别精度,对研磨振动信号进行模型参数估计并识别出主要振动频率。     

直流无刷电机故障检测与诊断的仿真模型

利用Matlab建立了一种适合于故障诊断的直流无刷电机仿真模型。该模型结合直流无刷电机的常见故障，充分考虑了在故障诊断过程中对各路电流单独检测的实际需要，采取三相分开控制，将机械与电气部分进行了最大程度的分离，便于进行模块化故障分析。在此模型基础上，利用改进的模式识别方法辨识了系统参数，通过系统辨识的结果与系统参数的正常值及故障值的比较，便可发现系统故障并确定故障程度。实验验证了该仿真模型的有效性和算法的可行性，这为直流电机故障诊断提供了经济、可行的研究试验平台。     

基于参数模型的频响函数估计方法

针对传统的非参数频响函数估计方法不适用于短记录数据的情况,提出了一种基于公分母模型的参数化频响函数估计方法.该方法使用输入输出信号的快速傅里叶变换(输入输出谱)作为主要数据,通过最小二乘法求解参数,利用奇异熵技术对系统进行定阶.最后采用一个二层框架的仿真算例对所提出的算法进行了验证.仿真算例结果表明,通过响应信号的奇异...     

通风机性能参数的估算

在无法得知通风机性能参数的情况下,通过测得其几何尺寸,利用风机的基本理论知识,估算通风机的性能参数,从而更加合理高效地应用该风机。     

基于AR建模理论的汽车行驶姿态预测方法研究

采用AR模型开展了汽车运动参数预测研究,详细分析了其建模预测方法,并以侧倾角速度这一车辆行驶时的关键参数为例,讨论了AR模型在行驶安全运动参数预测中的应用,结果显示该模型取得了一定的效果。此外,AR模型仅利用自身的历史数据进行建模预测,故具有简便易行、通用性好、可操作性强的特点。     

基于超级电容模型的参数辨识及其仿真研究

研究和分析了超级电容三分枝模型建立的理论基础,阐述了参数辨识的概念和递推最小二乘法应用于参数辨识的基本原理,在此基础上结合Matlab,编写了递推最小二乘法辨识程序,实现了对超级电容三分枝模型传递函数的辨识,最后通过对辨识结果的分析和仿真,验证了三分枝模型的正确性。