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1.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
2.
3.
4.
5.
研究马尔可夫跳变系统(MJS) 鲁棒故障检测滤波器(FDF) 的设计与优化问题. 基于观测器构建残差发生器, 将相应的FDF 设计问题转化为H∞ 滤波问题, 以LMI 的形式得到并证明了FDF 存在的充分条件及求解方法. 为进一步改善故障检测系统的性能, 采用一种时域优化方法对其进行优化, 并以矩阵Moore-Penrose 逆的形式给出了该优化问题的最优解. 数值仿真表明该方法具有较好的检测效果. 相似文献
6.
针对不同工业对象,控制器的组态多种多样,建模和仿真时要对每种组态重新建立传递函数模型,过程繁琐,易出错;对于纯滞后环节,通常采用近似方法,导致仿真误差较大.针对以上问题,提出一种矩阵连接法,它将整个闭环系统用各个模块的状态空间参数矩阵表示,当各个模块发生变化时,只需改变方程中相应的参数矩阵,而无须重新整理整个闭环系统的传递函数;对于纯滞后环节,采用"输出移位"的方法,提高仿真精度;在大部分工业现场中,过程状态的一阶导数、二阶导数都不为0,而传统的传递函数法并不适用这种情况,采用矩阵连接法可以对状态进行辨识,所以可以不考虑数据的状态,甚至可以不做测试,只利用操作数据就可以对模型辨识,这在实际工业现场中是很方便的. 相似文献
7.
8.
汽车的电子化程度是衡量一个国家汽车工业发展水平的重要标志。随着汽车业的发展,电子控制设备急剧增加,汽车自动化程度也越来越高。ECU是一计算机设备,负责控制执行部件运行;诊断并记录执行部件故障,获取执行部件运行状态。ECU与被控制设备配套工作在生产线完成。现以发动机ECU为例说明ECU与发动机配套生产过程。 相似文献
9.
移动自组网(Mobile Ad Hoc Networks,MANETs)的固有特性(如有限资源、动态拓扑等)使其比有线网络更易遭受各种安全威胁。现有的MANETs安全技术不能有效适应这些特性,尤其是不能在网络性能和网络安全之间保持平衡。在MANETs时空动态性及其识别的基础上,构建了安全威胁和入侵防御收益与代价的量化评估指标体系,提出了一种系统化的MANETs入侵防御系统模型(IDMSLP),并实现基于网络安全和性能平衡的防御策略生成与防御性能优化方法。通过比较分析,IDMSLP可有效地克服已有MANETs安全技术存在的缺陷,可适于MANETs应用。 相似文献
10.
近年来,基于模型的系统安全性分析与验证方法是安全关键系统工程领域中的一个重要研究方向。提出了一种基于四变量模型的系统安全性建模与分析验证方法,该方法利用AltaRica建模语言对系统进行建模。通过对四变量模型及AltaRica进行语义研究构建二者之间的映射规则,以民用飞机中机轮刹车系统(Wheel Brake System,WBS)为例来说明整个验证过程,即首先利用四变量模型从系统的需求层次上对WBS进行需求分析并根据映射关系构建AltaRica模型,接着利用故障树分析方法对WBS进行安全性研究,最后基于AltaRica配套工具ARC对系统的安全性属性进行验证。验证结果表明了该方法在系统安全工程领域中的实用性。 相似文献