基于AR多变量模型的半球谐振陀螺温度漂移建模

在半球谐振陀螺工作过程中,环境温度的变化是不可避免的.温度的变化影响陀螺的结构和谐振频率,导致陀螺产生温度漂移,为了提高半球谐振陀螺的精度,根据温度漂移和温度变化的相关性,本文利用时间序列中的AR多变量模型对温度漂移数据进行分析,建立了漂移和温度的两个变量的随机数学模型,为温度补偿打下了基础.     

热应力试验预测谐振陀螺寿命的研究

为了研究某型陀螺仪在长期存储期间的可用性,需要对其存储寿命进行预测和评估,确定其存储寿命和可靠度.对谐振陀螺仪在高温试验箱中进行672h的热应力试验,记录其性能参数退化数据;利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理多元小样本数据方面的优点,在对热应力性能退化试验数据进行SVM训练学习的基础上,拟合回归出高温条件下陀螺仪的寿命模型;将室温储存条件下的参数作为输入,得到陀螺对应此参数的可靠度,此可靠度所对应的时间就是陀螺在正常储存条件下的寿命.根据以上方法预测出在20℃的条件下该陀螺仪的储存平均无故障工作时间等于5.4 ×104h,并与用LS估计的结果进行了对比,证明了用LS-SVM预测陀螺寿命的可行性.     

基于灰色关联度的小波图像压缩

小波变换在数字图像的压缩中起着极其重要的作用。本文结合小波分析理论和灰色关联分析原理．提出了一种新的图像压缩方法（GID—Mean法）,并与Matlab中已有的方法进行比较。实验结果表明。无论是从压缩比还是失真度等指标来衡量,GID—Mean法压缩后的图像效果都明显得到了提高。     

温度效应造成的半球谐振陀螺振幅和测角误差因素分析

在半球谐振陀螺工作的过程中,环境温度的变化是不可避免的。温度的变化影响谐振子尺寸变化,导致陀螺产生热漂移。根据振幅检测原理,推导温度效应误差的数学表达式,分析它对测量结果的影响,这对选择合适的补偿算法以消除温度效应误差有一定的指导意义。     

基于改进灰色预测模型的半球谐振陀螺在线故障检测

针对基于半球谐振陀螺的导航系统故障检测的实时性要求高、数据变化缓慢等特点,提出了一种改进型的灰色预测模型,将移动窗口初值优化的灰色预测模型和最小二乘结合,对该类惯性传感器的故障进行实时在线检测.对处置优化的灰色预测模型的残差信号进行建模,提高了预测的精度,从而实现了利用少量的历史数据对下一时刻数据的准确预测,达到对半球谐振陀螺实时故障检测的目的.详细描述了改进型灰色预测模型的建模方法和步骤,并针对半球谐振陀螺的3种故障形式,与普通灰色预测方法进行了对比仿真研究.结果表明该方法可以准确、有效地进行在线故障检测.     

基于灰色Verhulst-小波神经网络的装备故障预测研究

针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力,克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷。实验结果表明,与相关研究方法比较,所提出方法具有较高的预测精度,对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义。     

半球谐振陀螺的漂移机理分析

本文主要介绍了漂移的分类,分成系统漂移和随机漂移。对非对称阻尼漂移、剩余正交振动漂移、非线性影响下产生的固定偏置漂移、环形电极的不对称性产生的附加漂移、参数激励系统在非最佳调试状态时产生的漂移情况进行了研究分析,建立了半球陀螺的漂移误差模型,为下一步的误差补偿打下了基础。     

基于小波分析的激光陀螺信号处理

随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声主要是白噪声。利用小波变换理论对激光陀螺数据进行消噪处理是小波的一个最基本的应用。选用Daubechies小波函数作为小波基,采用软阀值方法去除噪声。对某型号的激光陀螺的滤波结果表明了该方法的有效性。     

基于灰色小波的网络流量组合预测模型

为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法.该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型.首先对分解后的时间序列分别进行平移预处理,然后对预处理后的序列数据进行预测并重构,从而得到原始时间序列的预测值.对实际的采集数据进行仿真实验,仿真结果表明,该方法预测效果良好,优于一般小波预测方法.     

全角模式半球谐振陀螺的信号检测

半球谐振陀螺由于制造工艺和其它因素的影响,其结构难免出现误差,会对测量结果产生影响,同时漂移的存在也会降低测量结果的精度.通过对结构误差和漂移的分析,介绍了一种全角模式下半球谐振陀螺的信号检测方法.这种方法可有效地使输出信号精度得以提高.     

基于最优小波包理论陀螺信号处理方法

小波变换具有良好的时频率局部化特性,基于小波变换的陀螺信号消噪方法在实际应用中取得了较好的效果.小波包具有比小波更为细致的时频划分能力,因而具有更强的时频局部化特性.笔者将基于Shanon-weaker熵准则的最优小波包基应用于陀螺信号的去噪,并给出了去噪算法.此外,还将CS-ARS微机械陀螺的实测数据在MATLAB中进行了数值仿真,仿真结果表明,本文所介绍方法对陀螺信号的去噪效果优于小波变换方法,具有广泛的应用前景.     

基于灰色模型和自适应过滤的网络流量预测

提出一种新的网络流量预测方法。该方法根据网络流量历史值用灰色模型GM（1,1）进行预测,并用自适应过滤法对GM（1,1）预测时产生的残差进行修正,从而达到较高的预测精度。该方法综合了GM（1,1）预测所需原始数据少、方法简单等特点,具有较高的应用价值。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于灰色预测理论的恒加试验寿命估计

本文首先介绍了目前恒加试验中,求正常应力水平下特征寿命点估计的数据统计分析方法及其不足.而后针对恒加试验的特点和所需解决的问题,基于灰色预测理论模型,给出了一种新的进行特征寿命点估计的方法.最后给出了应用实例,证明了本文所给出的方法确实可行.     

基于灰色预测理论的恒加试验寿命估计

本文首先介绍了目前恒加试验中,求正常应力水平下特征寿命点估计的数据统计分析方法及其不足。而后针对恒加试验的特点和所需解决的问题,基于灰色预测理论模型,给出了一种新的进行特征寿命点估计的方法。最后给出了应用实例,证明了本文所给出的方法确实可行。     

基于小波分析的交通流量预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通流量，根据交通流量的特点提出了在小波分析的基础上利用离散Kalman滤波进行预测的方法。这种方法可用于动态数据预测的各个领域，如网络流量的预测、经济信息的预测以及其它非线性系统的预测。实验表明，采用这种方法可以有效地减小数据预测的误差。     

基于残差灰色马尔科夫模型的危险天气影响范围预测

在通航飞行过程中可能遇到的情况里,最为普遍可能遭遇的就是降雨天气,降雨导致的危险天气对于飞行安全也是一个需要重视的隐患.为了保障通用航空器顺利安全地抵达目的地,对于危险天气的预测也是需要重视的环节.文章通过对一小时内降雨范围的边界最大最小值处理,借助残差灰色马尔科夫预测模型,通过少量数据,对危险天气范围进行预测.     

谐振子偏心对半球陀螺精度的影响

为了获得谐振子偏心对半球陀螺测量角速度的影响,首先基于谐振子径向位移动力学方程,得到了反馈激励幅值与输入角速度的关系。然后给出了谐振子偏心产生的原因,从传感器和激励器的角度分析了谐振子偏心的影响,利用等效输入角速度的思想建立了谐振子偏心的误差模型,仿真计算了谐振子偏心对陀螺测量的影响结果。最后设计实验,给出了基于二轴转台的6位置误差系数标定方法,标定结果验证了误差模型的真实性。     

基于灰色预测模型的某型导弹贮存寿命评估方法

科学地确定导弹的贮存寿命对提高部队装备保障能力和战斗力具有重要的现实意义。本文着重描述具有"少数据建模"特点的灰色GM(1,1)预测模型的建模方法及残差精度检验方法,最后应用此模型解决了某型导弹贮存寿命评估的问题,结果表明该方法是有效的,具有较高的使用价值。     

基于灰色卡尔曼的排水离心泵剩余寿命预测

为了提高排水系统的运行效率,针对排水离心泵剩余寿命预测,建立了排水离心泵加速寿命试验平台,并对检测数据采用灰色卡尔曼模型进行排水离心泵剩余寿命预测.研究结果表明:灰色模型达到了较大的误差,介于-1.243～-1.195范围内;以卡尔曼滤波模型进行处理的误差介于-0.216～+0.803范围内,相对于灰色模型达到了更低的...