应用多元性能退化量评估光纤陀螺贮存的可靠性

采用基于多元性能退化量的评估方法研究了光纤陀螺贮存可靠性.首先,采用协方差矩阵分析了量化多元性能退化量的相关性并利用联合概率密度函数表征产品失效概率密度,由此给出了基于多元性能退化量的产品可靠性评估的一般方法.接着,在对光纤陀螺进行特性分析的基础上选取零偏、零偏稳定性和标度因数作为性能退化参数,开展贮存试验并获取在一定...     

焊接过程电信号虚拟分析仪的研究

主要介绍基于Windows9.x操作系统、工控机和PCL1800数据采集卡,并利用VC++6.0通过编程实现焊接过程电信号的虚拟分析仪。该仪器将数据采集、数据分析以具有3D立体感的直观界面形象显示在计算机屏幕上。针对CO2焊的电信号,利用电流、电压概率密度分布图和U-I图来提取焊接过程稳定性的特征信息;并对该虚拟分析仪在点焊中的应用进行了试验。试验结果表明该系统功能完善、分析适应能力强且性能稳定。     

一种"全面"的自适应机动目标跟踪算法

基于截断正态概率密度模型建立修正的截断正态概率密度模型。利用该模型并结合速度估计自适应模型提出一种“全面”自适应机动目标跟踪算法(OAF)．此算法能够避免机动加速度最大值的预先设定,自适应调节目标跟踪算法中的机动频率。进一步运用神经网络方法,将机动频率与过程噪声方差进行融合,通过在线调节神经网络权值获得融合后的系统方差输出,降低现有算法因系统参数调整不当带来的精度损失。理论分析及仿真结果表明,与单纯的速度自适应模型算法相比,该算法跟踪机动目标和非机动目标时精度分别提高49. 61%和48.34%．     

基于CNN特征选择与QRGRU的电力负荷概率密度预测方法

针对一般预测方法难以提供负荷概率性信息,且难以兼顾负荷数据的时序性和天气、日类型等非连续特征的缺陷,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环神经网络分位数回归(Gated Recurrent Neural Network Quantile Regres...     

基于概率密度距离的无监督特征选择方法

在模式识别和数据分析中,经常会遇到数据特征的高维问题.为了有效地进行数据分析,特征维数的削减或特征降维就显得异常重要.针对特征选择这一问题,依据概率密度距离准则,提出一个新的无监督特征排序方法.基于交叉验证的实验结果表明,该方法与现有的方法相比更为有效.     

太阳日散射概率密度模型

太阳散射是太阳能系统分析的重要参数。在有太阳总射而没有散射的情况下，散射可通过总射估计出。在北京和成都实测数据基础上，建立了具有2个参数的日散射概率密度模型。该模型的参数通过迭代方法给出。模型基本反映了日散射的分布特征。给出了模型应用的一般方法。讨论了模型的通用性。     

基于联合概率密度的随机声疲劳寿命估算方法

针对燃烧室火焰筒结构随机声疲劳问题,根据有限带宽高斯白噪声载荷作用下结构振动响应功率谱密度得到雨流循环均值-幅值条件概率的计算式,结合雨流循环幅值概率密度Dirlik经验公式推导出雨流循环均值-幅值联合概率密度函数,克服了在疲劳寿命估算中只考虑幅值、忽略雨流循环均值影响的局限性。根据Miner线性累积损伤理论,运用获得的联合概率密度函数建立声疲劳寿命的估算方法。以某型航空发动机燃烧室火焰筒结构为例,利用耦合的有限元和边界元方法进行振动响应计算分析。基于应力响应结果,运用提出的方法对火焰筒结构进行疲劳寿命估算,并分析不同声压级的声载荷对火焰筒结构疲劳寿命的影响。研究表明,该方法对航空薄壁结构声疲劳寿命分析具有适用性。     

一种新颖的ADC非线性误差测试方法

提出了一种ADC非线性误差测试方法。首先采用正弦波概率密度直方图的积分值求解微分非线性(DNL)和积分非线性(INL),然后采用正弦波码字预测的方法检测ADC偶然转换错误,避免该错误引起的DNL、INL误测。与常规的正弦波直方图法相比,该测试方法无需估算正弦波的幅度和偏置,降低了算法引入的DNL、INL测量误差,解决了正弦波直方图法不能检测ADC偶然转换错误的问题。测试结果证明了该测试方法的可行性。     

熵原理及其在电力系统可靠性中的应用

本文详细阐述了熵最大原理及其与电力的密切关系,并根据熵最大原理和概率论的有关知识,构造了条件约下的增广熵函数。基于此,推导出一系列电力系统可靠性指标的计算公式。总结并指出熵原理在电力系统可靠性分析、检测、评估、优化和控制等研究领域的应用前景。