基于磁梯度张量与Levenberg-Marquardt优化的磁矩计算方法

针对目前磁矩计算方法中出现的对磁性目标出厂参数精度要求较高且计算繁琐、受地磁场影响较大、反演精度较差等问题,提出了一种基于磁梯度张量概念与Levenberg-Marquardt优化算法结合的磁矩计算方法。该方法采用磁梯度张量概念消除了地磁背景场的干扰,使用Levenberg-Marquardt算法优化解算过程,消除了反演过程中出现的奇异点。对新方法进行地磁背景场、测量系统位置、环境噪声等影响因素的验证仿真,并实验验证该方法的可操作性。仿真与实验证明,相比于以往方法,新方法的磁矩反演精度有大幅度的提高,抗噪声能力更强,具有更高的鲁棒性。     

基于神经网络的二次测爆仪传感器故障诊断方法

在全面分析智能二次测爆仪中传感器主要故障的基础上,提出了基于L-M算法的神经网络诊断方案.通过模拟矿井中各种气体体积分数所占比例的仿真实验证明:基于L-M算法的神经网络故障诊断系统具有良好的故障监测与诊断能力.     

基于LM法的换流站关键设备宽频建模方法研究

直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、拟合阻抗特性曲线,并简化了宽频模型。然后据此建立了晶闸管、平波电抗器和换流变压器等换流站关键设备的宽频模型,验证了该方法的正确性。最后,将元件宽频模型等效电路应用于仿真模型,仿真对比表明宽频模型相比于理想模型,5次谐波幅值减小约基波的1.7%~1.8%,并且简化宽频模型可以加快仿真速度。     

视轴稳定系统的非接触式陀螺修正技术

针对陀螺视轴稳定装置中陀螺的输出漂移误差影响视轴稳定性能的问题,提出一种利用视觉测量技术对陀螺信号进行实时修正的方法。通过在地面上共面设置的4个固定信标和载体上双焦CCD摄像机,组成单目视觉测量系统,应用四元数描述载体和大地直角坐标系间的变换关系,在此基础上采用Levenberg-Marquardt迭代算法和刚体运动学原理,推导出采用DLOSS装置实现陀螺信号修正的机理。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种新的基于Kruppa方程的摄像机自标定方法

主要针对传统的基于Kruppa方程的摄像机自标定算法的欠鲁棒性提出了一种新的二步式标定方法．在新标定方法中，首先利用传统的LM优化算法或遗传算法求解出Kruppa方程中通常需要被消去的比例因子，然后再利用线性方法完成对摄像机的标定．大量的仿真和真实图像实验表明，该方法可以大大提高基于Kruppa方程标定算法的鲁棒性及标定精度．     

Prediction of carbon dioxide separation from gas mixtures in petroleum industries using the Levenberg–Marquardt algorithm

In this study, two mathematical models for hydrate formation process to separate carbon dioxide by a combination of two different kinds of organic and surfactant promoters are presented. Promoters such as sodium dodecyl sulfate, sodium dodecyl benzene sulfonate, and dodecyl trimethyl ammonium chloride as surfactant promoters; also, tetrahydrofuran, cyclopentane, 1,3-dioxolane, and 2-methyl tetrahydrofuran as organic promoters have been used in recent years. The results showed that a combination of 3000 ppm of surfactant promoters and 4 wt% organic promoters had the highest separation rate of carbon dioxide and; consequently, the investigated models were based on this optimum condition. As a matter of fact, by using these simulations the hydrate formation behavior was predicted with high accuracy; moreover, conducting consuming experiments is not essential anymore. To sum up, in the present research both Vandermonde matrix model and Levenberg-Marquardt algorithm were applied to predict the hydrate formation behavior; in addition, their results were precisely considered and validated with experimental data.     

采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断

针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法（GA）确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用LM（Levenberg-Marquardt）算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解。该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度。通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性。     

国际工程索赔中神经网络的应用

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M算法来加快收敛速度改进的BP神经网络,建立了基于LMBP神经网络的非线性系统,并利用该网络模型来预测工程索赔出现的可能性,并通过具体的仿真以及实践结果验证了LMBP网络的有效性,为承包商的工程索赔管理提出了一个新途径。     

Levenberg-Marquardt算法在测风激光雷达中的应用

分析了直接探测测风激光雷达中的Fabry-Perot标准具透过率的非线性理论模型。根据实验测量数据,利用Levenberg-Marquardt算法对理论模型进行参数优化估值,获得测量数据的最佳拟合曲线。数值计算表明,pseudo-Voigt函数能快速且很好地近似计算Voigt线形。对于Fabry-Perot标准具的宽带光透过率频谱响应曲线,可以采用Voigt函数拟合,也可以采用pseudo-Voigt函数拟合;当透过率频谱响应曲线用于风速反演时,若采用pseudo-Voigt函数拟合会造成低于1 m/s的测速偏差,因此必须采用Voigt函数拟合。     

4H-SiC MESFET的新型经验电容模型

基于器件工作机理,提出了一种新型的4H-SiC MESFET经验大信号电容模型。模型参数提取采用Lev-enberg-Marquardt优化算法,提取的模型主要参数具有一定物理意义。C-V特性的模型模拟结果与实验数据的比较表明两者符合良好。该模型还与CAD工具的通用电容模型进行了比较,结果表明新模型具有更高的精度。