非线性时间序列相空间重构参数选取方法研究

基于非线性时间序列相空间重构的延迟时间和嵌入维数这两个参数的选取互不相关的观点,提出用互信息法确定时间延迟,用伪邻近点法和平均伪邻近点法相结合的方法确定嵌入维数的新思路。通过对几种典型的混沌动力学系统的数值验证,表明该方案能够确定出相空间重构的有效延迟时间和最佳嵌入维数,能够从时间序列中有效地重构原系统的相空间。     

基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量典型的非线性特征,应用相空间重构与支持向量机耦合方法进行预测。将矿井涌水量的时间序列作相空间重构,并以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,根据支持向量机原理建立矿井涌水量的预测模型。实例计算表明:与其他维数相比,当嵌入维数为4时,矿井涌水量的预测精度最高,说明引入最小嵌入维数是正确的。为检验该方法预测的可靠性,分别采用最小二乘法、指数函数法、相空间重构与支持向量机耦合法对实际矿井涌水量观测值进行回归预测。结果表明,非线性方法的预测效果比线性方法更佳。不同核函数预测结果证实RBF是最优的。     

基于相空间重构理论的水中混响特性提取

相空间重构理论是混沌和分形研究中常用的分析方法.由于水中混响具有一定的混沌特性,因此将相空间重构理论应用于水中混响的分析中,通过计算得到对水中混响数据重构所需的2个重要的参数时延和嵌入维.水中混响数据的重构参数进一步表明其混沌特性,可以用重构参数来表征水中混响的特性.由此证明了相空间重构理论应用于水中混响的可行性.     

确定相空间重构嵌入维数的研究

由于相空间重构是船舶机械系统混沌振动识别的重要基础,研究了确定相空间重构嵌入维数的新方法.首先应用相空间局部流形变化最小原理和互信息方法计算重构延迟时间,在此基础上提出无阈值计算嵌入维数方法.在嵌入维数过低的情况下,吸引子被压缩,在低维空间中产生了伪邻点,随着维数的增加,邻近点对之间的距离逐渐增大,伪邻点数逐步减小.研究发现吸引子上邻近点之间距离的变化速度随嵌入维数增加并不是无限增大,而是受一定条件的限制.通过定义指标G对邻近点对的演化行为进行定量刻画,当嵌入维数达到某一特定值时,G曲线趋向于饱和,吸引子结构最为有序,因而所对应的嵌入维数为最小嵌入维数.该方法在计算过程中不需要选择阈值,因而更具有客观性.通过对Lorenz以及Henon系统产生的混沌数据进行分析,证实了该方法的有效性,同时研究了数据长度、噪声以及延迟时间对该方法的影响.     

基于混沌时间序列的煤矿瓦斯浓度短期预测

利用混沌时间序列短期可以预测的特点,构建煤矿瓦斯浓度预测模型．根据Takens理论,重构煤矿瓦斯浓度相空间,分别采用伪近邻法确定相空间的嵌入维数m,最小互信息法确定相空间时延r．然后在重构相空间中,运用加权一阶局域法构建煤矿瓦斯浓度的预测模型．结果表明：混沌特性指数λ=0．35684的瓦斯浓度时间序列具有混沌特性,可以在最佳嵌入维数m=6,时间延迟r=6的情况下进行预测,得到的模型均方差为0．3188,预测结果与实际情况符合较好,表明应用混沌理论进行煤矿瓦斯浓度预测是可行的．     

相空间重构中的K-L变换

在对单变量输出时间序列用延迟坐标状态空间法进行相空间重构基础上，提出对重构后的相空间再作K-L变换的改进方法．采用这种方法后，在保留原信号绝大部分能量的前提下，能够完全去除重构相空间中各个向量之间的相关性，更好地恢复原动力系统的特征，更多地体现出原信号所携带的信息，同时该方法还可以减少重构相空间的计算量．     

基于混沌时间序列的Elman神经网络工业用电预测

针对电力负荷数据在多重因素相互影响下呈现非线性特性甚至是混沌性的问题,采用基于相空间重构的Elman神经网络方法进行全社会工业月用电量预测.利用小数据量法计算最大Lyapunov指数,判别负荷时间序列的混沌性,进而确定最优延迟时间及最佳嵌入维数进行相空间重构,以此确定Elman神经网络的拓扑结构,并将实测数据带入模型进行训练.通过对实测数据进行预测仿真,表明该模型达到了较好的预测效果,验证了提出的时间序列相空间重构与Elman神经网络结合的正确性与有效性.     

瞬变电磁法双参数优化小波降噪效果研究

小波基和阈值函数是直接影响小波去噪效果的重要参数,为进一步改善小波降噪方法在瞬变电磁法数据处理中的效果,在分析软、硬阈值降噪特点的基础上,分别采用自适应优选小波基和重构阈值函数的方法,实现对小波降噪方法的双参数优化。结合数值仿真,对瞬变电磁法感应电动势衰减曲线分别加入10 dB和20 dB的随机噪声,利用不同小波基和阈值函数对瞬变电磁法数据进行降噪处理,证明了小波降噪时需要同时优选合适的双参数才能达到理想的降噪效果。选择信噪比和最小均方根误差作为小波降噪效果评价标准,其中信噪比越大及最小均方根误差越小,表明降噪效果越好。分别将软阈值函数与db3小波基组合降噪方法和双参数优化降噪方法应用于瞬变电磁法探测烧变岩富水性的数据处理中,随机选择10个测点进行对比,前者信噪比平均值为101.117 5,最小均方根误差为0.074 2;后者信噪比平均值为117.067 7,最小均方根误差为0.033 6,表明双参数优化降噪效果更好。结合直流电阻率法探测结果和钻孔验证情况,进一步证实了双参数优化后小波降噪方法在瞬变电磁法数据处理中具有较好的应用效果。研究表明：双参数优化后的小波降噪方法能同时提高瞬变电...     

基于相空间重构和最小二乘支持向量机的滑坡预测

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型.试验结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的.     

硅微陀螺漂移混沌特性分析及预测

硅微陀螺漂移具有混沌特性,可以通过相空间重构对漂移进行预测.计算出硅微陀螺漂移序列的Lyapunov指数为0.000529,估计出随机漂移可预测的时间尺度为1890,求出相空间重构所需的延迟时间、关联维数和嵌入维数分别为57,7.042和15.以相空间重构后的漂移序列为输入变量,提出利用RBF神经网络和陀螺阵列技术,对...     

基于运动跟踪的快速交互式视频抗误码方法

提出了一种基于运动跟踪的快速交互式抗误码算法。首先由解码器检测定位出误码位置,并将误码位置信息反馈给编码器,编码器在编码后续帧时采用运动跟踪的原理定位出受误码影响区域,并对区域内的宏块数据进行相应的处理,以防止误码进一步扩散。实验结果表明,使用该交互式视频抗误码方法能够快速有效地抑制误码的扩散,保证恢复视频质量。     

基于经验模态分解的目标特征提取与选择

经验模态分解(EMD)是一种新的非平稳时变信号处理方法,可以自适应地将信号的局部特征逐级分解出来。提出了基于EMD的舰船噪声特征提取与选择方法,将本征模态函数(IM F)分量及其瞬时频率作为特征,并选择其判别熵作为特征向量的可分性度量。数值仿真和实际噪声数据处理的结果表明IM F分量和频率可以充分体现目标的特征,具有良好的类别可分性。     

改进的兼顾"功能性"与"均衡性"综合评价方法在管理者绩效考核中的应用

针对管理者绩效考核结果之间差异小而导致企业决策困难的问题,开展了综合评价方法的研究。兼顾“功能性”与“均衡性”综合评价方法对“功能性”评价与“均衡性”评价均选择相同的无量纲化方法和赋权法,使得评价结果之间差异较小。在利用MATLAB及SPSS进行仿真运算、用EX-CEL进行仿真分析的基础上,提出了改进的兼顾“功能性”与“均衡性”综合评价方法,它对“功能性”评价与“均衡性”评价分别合理地选择不同的无量纲化方法和赋权法。仿真算例表明,改进的兼顾“功能性”与“均衡性”综合评价方法具有评价过程透明、评价结果之间差异大且更符合实际等特点,为企业对管理者绩效评价提供了一种更加合理的考核方法。     

应用等效电路模型的频率选择表面有效分析

给出了一种基于等效电路模型的频率选择表面(FSS)快速分析方法。对任意形状单元的FSS结构,采用并联组合形式的LC等效电路,并通过全波模式展开分析,采用线性最小平方拟合和线性代数方法求得到其等效电路参数。对三极形单元夹嵌FSS结构实例的分析表明,文中方法与全波分析结果的一致性非常好,并便于FSS结构的最优化设计,可扩展到多层FSS结构的分析。     

跨音速三维操纵面嗡鸣数值方法研究

在非结构化动态网格耦合欧拉方程求解跨音速非定常流场的基础上,考虑了翼面-操纵面系统的缝隙间网格运动问题。采用中心有限体积法进行空间离散和双时间方法进行时间推进求解非定常欧拉方程。通过与气动力方程的联立求解,在时域内用四步龙格-库塔方法求解结构运动方程。数值分析研究了NA SA三维操纵面嗡鸣标模算例——全翼展操纵面NA SP(N ationalA eroSpace P lane)基本型机翼-操纵面嗡鸣现象,并和风洞实验结果进行了对比,取得了一致的结果,说明了该方法的正确性。     

高空飞艇总体设计方法研究

高空飞艇与目前的低空飞艇相比构型有很大区别,其外形、结构、推进动力和能源系统等设计与分析和总体方案密切相关,导致在初步参数设计过程迭代次数过多,甚至在参数求解中需要使用复杂的优化技术。在研究高空飞艇总体设计方法时,引入了一种能量平衡方法用于解决高空飞艇的再生式能源系统的设计和分析问题,它可以减少这种迭代次数,使高空飞艇总体设计工作简化。应用此方法,确定一种高空飞艇方案的初步总体参数,并对飞艇抗风性能进行了初步分析,得出此高空飞艇一年内抗持续风速30 m/s的包线。     

镦粗成形工艺的类等势场分析法

以镦粗成形工艺为例提出了一种新的适用于实时控制的快速模型构建方法。通过对镦粗件初始形状和终了形状电极的缩放,形成一个完整的静电场,并获得按照一定规律渐变的介于2个导体形状之间的等势线。根据其分布规律确定出坯料内部的流线和等势线以及坯料内部质点的流动情况,进行了相关场变量的分析计算,最后将计算结果与有限元法分析结果进行了比较,分析表明,该方法可行、计算结果可靠、计算过程快捷。     

无工质微波推进的推力转换机理与性能计算分析

无工质微波推进属于新概念,具有无烧蚀、性能不受环境影响、推力功耗比宽的特点。文章从普朗克能量子假说和爱因斯坦的光量子理论出发并结合微波理论给出了该装置的推进机理,又从经典电动力学理论出发解释了推力产生的机理。采用有限元数值求解方法对圆台型推力器腔体内的Maxwell电磁方程组进行了数值模拟,获得了模态和1 000 W功率下腔体内的电磁场分布,并分析了不同模态、不同腔体结构下的具体特征。结果表明,在TE011、TE012、TE111和TM0114个模态中,TE012模品质因数和推力最大,其次是TE011针对1 000 W微波功率输入,以黄铜为腔体材料,基于经典电动力学理论计算出TE011和TE012模产生的最大理论推力值分别为411mN和456 mN。     

小波分析在发动机早期故障识别中的应用研究

在对飞机发动机早期故障进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和小波分析相结合对发动机早期故障进行识别的原理与方法。文中对如何从检测信号中提取早期故障特征信号和对早期故障特征信号进行分离、放大、识别等进行了分析和研究,并通过实验证明了所提方法的有效性。结果表明,虚拟仪器强大的图形化功能与小波分析良好的多分辨率时频局部化特性,能够从复杂的微弱信号中提取出早期故障特征信号,并能有效地消除噪声,对早期故障进行快速识别。     

基于遗传编程的线性鉴别分析及其在故障诊断中的应用

针对线性鉴别分析在提取非线性特征时不能取得很好效果的问题,提出了基于遗传编程的线性鉴别分析方法。首先利用遗传编程对传统的时域指标进行特征提取,得到更能反映信号本质的复合指标,然后通过线性鉴别分析提取最佳特征向量,作为识别特征输入多类支持向量机,实现了对机器不同类型故障的识别。实验表明,经过基于遗传编程的线性鉴别分析提取的特征对轴承的故障具有很好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性。