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为了研究线性模拟电路的性能退化型故障诊断问题,通过构造比较电路,提出了一种基于节点电压灵敏度分析的故障字典建立方法,并结合网络撕裂法实现了多个故障元件的定位和故障参数的辨识。测量可及测试点的电压,计算原电路和比较电路的电压增量之比即可定位故障元件,求解节点电压增量方程可得到故障元件的参数漂移量。仿真结果表明,故障参数辨识的平均误差为7.76%,验证了本方法的有效性。 相似文献
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对网络中不同类型的数据流,应用自回归条件持续期模型(ACD),分析其中存在的时域微观特性,并研究ACD模型对网络数据流时序建模的适用性。使用ACD模型为具有随机到达过程的网络数据流时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到数据流的时域微观性质。在对实验数据集统计特性进行研究的基础上,得出数据包到达过程适用ACD模型的基本依据,采用ACD(2,1)模型对不同类型的网络数据流时间序列进行建模,结果表明其具有较好的拟合程度。 相似文献
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针对航迹探测领域中探测器获得的目标地理位置通常是同一帧下无法区分的多目标场景,需要利用目标位置信息还原各航迹并区分各目标的问题进行研究,提出采用深度强化学习复原目标航迹的方法。依据目标航迹的物理特点,提取数学模型,结合目标航迹的方向、曲率等提出轨迹曲率圆(TOC)奖励函数,使深度强化学习能够有效复原多目标航迹并区分各目标。首先描述多目标航迹复原问题,并将问题建模成深度强化学习能够处理的模型;结合TOC奖励函数对多目标航迹复原问题进行实验;最后给出该奖励函数的数学推导和物理解释。实验结果表明,TOC奖励函数驱动下的深度强化网络能够有效还原目标的航迹,在航向和航速方面切合实际目标航迹。 相似文献
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