一种基于折息最小二乘法的PMSM磁链辨识方法

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的磁链准确辨识是实现高性能电机控制的基础。针对传统递推最小二乘(recursive least squares,RLS)法受噪声影响小但存在数据饱和,影响辨识精度和动态性问题,以及遗忘最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FRLS)法避免数据饱和但存在参数估计误差与动态跟踪性能矛盾的问题,文章提出一种基于折息最小二乘(recursive least squares with discount factor,DRLS)法的磁链辨识方法。该算法在FRLS法中引入加权因子构成折息因子,采用递推方法进行磁链辨识,减小参数估计误差,提高磁链辨识精度及动态跟踪能力。通过MATLAB仿真及半实物仿真试验,验证所提磁链识别方法的有效性。

最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用

传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。

扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术

通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 .

基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测

针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。

基于MRI定量非对称回波最小二乘估算水脂分离技术的成人腰椎骨髓脂肪与年龄和性别的相关性研究

目的:基于MRI定量非对称回波最小二乘估算水脂分离(iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation image quantitation,IDEAL-IQ)技术探讨成年人腰椎不同节段骨髓脂肪与年龄和性别的关系。方法:收集298例受检者的MRI IDEAL-IQ脂肪分数图像,其中男性138例,女性160例,年龄20~69岁。将所有患者按照每10岁为一个年龄段分为5组:20~29岁(20~组),男24例,女20例;30~39岁(30~组),男47例,女39例;40~49岁(40~组),男36例,女47例;50~59岁(50~组),男20例,女37例;60~69岁(60~组),男11例,女17例。使用脂肪分数图在GE ADW4.6工作站测量L1~L5的骨髓质子密度脂肪分数(proton density fat fraction,PDFF)。结果:同一年龄组、不同性别间PDFF存在差异,20~、30~、40~组人群中,男性L1~L5椎体PDFF均高于女性(P<0.05);50~组人群中男性L1~L5椎体PDFF与女性的差异无统计学意义(P>0.05);60~组人群,男性L1~L5椎体PDFF均低于女性(P<0.05)。腰椎椎体PDFF与年龄呈正相关,女性(r=0.72,P<0.05)相关性高于男性(r=0.32,P<0.05)。从20~69岁,男性L4 PDFF增长率最大(21.08%),女性L1 PDFF增长率最大(65.68%);男性各椎体PDFF增长主要集中在30~及50~组,其中L1、L4、L5椎体PDFF在50~组增长率最大,L2、L3椎体PDFF在30~岁组增长率最大;女性各椎体PDFF在30~组呈轻微下降趋势,此后各椎体PDFF逐渐升高,增长主要集中在40~、50~、60~三个年龄组,其中50~组增长率最大。结论:成人不同年龄组男女性各椎体脂肪分布存在差异,椎体PDFF增长率也有所不同;腰椎不同节段椎体PDFF均与年龄呈正相关。

融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略

为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性,实现燃料电池和动力电池的功率最优分配,考虑到行驶工况、电池荷电状态(State of charge,SOC)、等效因子与氢气消耗之间的密切联系,制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略.通过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测,分析未来车辆需求功率变化,同时借助全球定位系统规划一条通往目的地的路径,智能交通系统便可获取整个行程的交通流量信息,利用行驶里程和SOC实时动态修正等效消耗最小策略中的等效因子,实现能量管理策略的自适应性.基于MATLAB/Simulink软件,搭建整车仿真模型与传统的能量管理策略进行仿真对比验证.仿真结果表明,采用基于神经网络的工况预测算法能够较好地预测未来短期工况,其预测精度相较于马尔可夫方法提高12.5%,所提出的能量管理策略在城市道路循环工况(UDDS)下的氢气消耗比电量消耗维持(CD/CS)策略下降55.6%.硬件在环试验表明,在市郊循环工况(EUDC)下的氢气消耗比CD/CS策略下降26.8%,仿真验证结果表明了所提出的策略相比于CD/CS策略在氢气消耗方面的优越性能,并通过硬件在环实验验证了所提策略的有效性.

移动最小二乘法研究进展与述评

为使移动最小二乘法能更好地应用到无网格方法中,详细阐述移动最小二乘逼近法、移动最小二乘插值法、MUKHERJEE改进的移动最小二乘法以及程玉民等提出的改进的移动最小二乘法和复变量移动最小二乘法等的研究进展,述评各种移动最小二乘法的优缺点,并概述各种移动最小二乘法形成的无网格方法的研究进展.

复杂事故树最小割集和最小径集求解模式研究

介绍复杂事故树进行最小割集和最小径集分析过程中主要问题,提出最小割集和最小径集相互求解方法,建立不同结构事故树的最小割集和最小径集求解模式,并通过事故树实例验证最小割集和最小径集相互求解方法及模式的正确性和有效性,为实现复杂事故树分析提供有效的算法支撑。

基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法

为降低飞行过程中遭遇危险天气的概率,同时避免大范围绕飞导致的路径与耗油增加,针对航路中的雷暴、积冰和颠簸天气,使用数值预报和概率预报,面向航前飞行计划,提出一种基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法.首先,基于概率预报数据使用配料法和C-F模型计算雷暴发生概率,基于数值预报数据计算积冰预测指数和颠簸预测指数;然后,融合多类型危险天气,提出一种具备风险标识的栅格化地图;在此基础上,改进传统路径最短的规划算法,构建以风险最小化为目标的Dijkstra和A^(*)算法;最后,使用2023年4月3日华中地区强对流天气预测数据建立风险地图,使用上述改进算法与传统Dijkstra、A^(*)和RRT算法进行路径规划并对比分析.结果表明,传统Dijkstra和A^(*)算法可计算得到最短飞行路径,而改进的A^(*)算法可计算得到总风险最小路径;若综合考虑飞行风险与路径长度,改进的Dijkstra算法最为适合.

可倾瓦推力轴承惰转过程的最小膜厚预测方法

为建立可倾瓦推力轴承惰转过程中最小油膜厚度的预测方法,依据核主泵推力轴承的实际工作情况,基于雷诺方程的自编程序,分别进行热态和冷态下主、副轴瓦润滑性能参数的计算与数值模拟分析,提出可倾瓦推力轴承的最小油膜厚度的理论拟合公式,并对最小膜厚的计算值和拟合值进行对比和分析。结果表明:随着转速降低,主轴瓦的最小膜厚单调减小,副轴瓦的最小膜厚先增加后减小;主、副轴瓦最小膜厚的计算值可以和拟合值较好地对应,验证了理论拟合公式的可靠性。提出的理论拟合公式可以通过额定转速下的最小膜厚计算结果预测多种工作条件下的最小油膜厚度,为主泵惰转的安全性提供重要参考。

基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识

锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。

个人信用信息采集范围最小化原则之替代方案

被许多国家立法奉为个人信息收集行为基本准则的最小化原则,适用至个人征信领域会产生理论不适和现实弊端。三种优势互补的系统组合方案可以成为个人信用信息采集范围最小化原则替代之选:以绝对敏感信息为主要内容的负面清单制度,通过确定禁止采集的信用信息范围实现对信用主体核心权益的底线保护;相关性原则将最小化原则意涵中的直接相关性拓展至间接相关性,这使得相对敏感信息和替代数据能够有条件地进入个人征信系统;从采集最小化原则到使用最小化原则体现了“严进”向“严出”征信理念的转变,它要求个人征信机构和信用信息使用者做到“最少使用”和“最小侵害”。

最小范数约束的改进MVDR波束形成算法

针对传统的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,难以有效均衡和同时优化干扰和噪声抑制的问题,提出一种基于最小范数解的改进算法。通过对阵列接收信号的自相关阵进行特征分解,取大特征值减去噪声功率及大特征值对应特征向量,构建线性约束方程的最小范数解,代替MVDR算法中的自相关阵的逆的形式形成加权系数,其中噪声功率由小特征值的平均值估计,获得的权系数对应于线性约束条件下的最小范数解。仿真分析表明,该算法能够有效地在干扰位置处形成零陷,利于后续在时间维的噪声滤波处理,较之于MVDR等算法有更好的干扰和噪声抑制性能。

基于个性化最小二乘法的软特征集成实验方法

在生物特征识别技术的研究中,软特征的集成实验一直采用主特征之间的集成实验模型。软特征在适用范围、识别能力等方面与主特征有很大差别,直接使用主特征之间的集成机制无法有效地挖掘和利用软特征中的区分性信息,造成实验结果不够理想和准确。基于此,该文深入分析软特征的特性,提出“有效的互补性”和“个性化集成”两点集成要求,并在量化有效的互补性基础上,结合“最小错误率”目标,利用最小二乘法为每一个用户建立局部集成模型。将集成模型用于人脸识别和指纹识别两个实验场景,验证了该文对问题分析的合理性以及所提方法在提高识别准确率方面的有效性。

基于幂加权最小二乘拟合的红外相机辐射定标方法

分析了现有线性度计算方法的不足,提出基于偏差/测量值的新线性度评价方式,通过该方式最小二乘拟合的低端温度偏差比高端大一个数量级,并采用加权拟合提高系统响应线性度。在分析不同光谱的温度和辐亮度拟合函数基础上,提出一种基于辐亮度倒数幂加权最小二乘线性拟合的地面和星上辐射定标方法,确认最佳权重幂次,建立了幂次n=1的加权最小二乘拟合外黑体线性定标方程、内黑体线性定标方程、内外黑体辐亮度转换模型。针对星上内黑体高精度两点定标建立了基于加权最小二乘拟合内外黑体辐亮度转换模型;针对星上黑体发射率退化提出了基于恒星定标的红外相机星上内黑体辐亮度定标修正方法,建立了外黑体辐亮度、内黑体辐亮度和恒星辐亮度转换模型。采用加权线性拟合后,积分时间10 ms的低温端外黑体反演偏差由1.63 K下降到0.52 K,内黑体偏差反演温度偏差由0.83 K下降到0.39 K,系统响应线性度明显提升。

冬季不同最小通风量模式对肉种鸡育雏育成期生长性能及环控能耗的影响

为研究冬季不同最小通风量模式对肉种鸡育雏育成期舍内环境、生长性能以及环控能耗的影响,试验测试了间歇式通风和连续式通风两种不同的最小通风量通风控制模式,分别比较了两种模式下鸡舍内主要环境质量参数、环控能耗、体重均匀度和抗体效价。结果显示:第一周,连续通风温度高于间歇通风(P>0.05),相对湿度显著低于间歇通风(P<0.05),二氧化碳浓度显著高于间歇通风模式(P<0.05),第2~10周,连续通风温度极显著高于间歇通风(P<0.01),相对湿度极显著低于间歇通风(P<0.01),二氧化碳浓度极显著高于间歇通风模式(P<0.01),同时连续通风鸡舍内环境参数波动度小于间歇通风;试验期间连续通风环控总能耗(7036.01 kW·h)低于间歇通风(7633.02 kW·h),并且连续通风种鸡体重均匀度优于间歇通风;H5N1亚型禽流感病毒抗体效价显著高于间歇通风(P<0.05),H7N9亚型禽流感病毒抗体效价极显著高于间歇通风(P<0.01)。研究表明,冬季肉种鸡育雏育成期采用连续通风的最小通风量模式对比间歇通风的最小通风量模式,可以获得更加稳定的舍内环境,雏鸡生长性能以及免疫效果更优,且能源消耗更少。

一种挖泥船最小能耗工作点计算选取方法

[目的]为了解决挖泥船短排距工况下高能耗的问题,提出一种最小能耗工作点的计算选取方法。[方法]基于前期研究建立的泥泵排压、管道阻力、关键流速和泥泵汽蚀等相关模型,以单方能耗最小为目标,采用施工人员最为熟知并方便控制的泥泵转速为优化变量,运用输送系统最佳流速搜索和多泥泵转速优化相结合的双重优化方法,实现挖泥船多个泵串联最小能耗工作点的计算选取,并以配置有3台不同型号离心泵的“新海狼”号挖泥船在特定工况条件下施工为案例进行算法验证。[结果]结果显示,经所提算法模型优化后的工作点单方能耗比最大产量工作点的单方能耗降低了11.8%。[结论]研究成果的应用能有效弥补已有以施工能力(最大产量)为目标的优化施工方法,为疏浚工程的节能减排工作提供参考。

基于最小二乘法的不干胶材料柔性版印刷网点增大及补偿研究

不干胶材料印刷品通常采用柔性版印刷,其印刷网点的变化影响着不干胶材料上图像复制的质量,因此需要进行网点增大补偿。本研究设计了柔性版印刷测试版,获取了不同印刷条件下的网点增大数据,基于最小二乘法,借助Matlab软件拟合了网点增大曲线,对比分析了印版硬度、印刷压力和加网线数对网点增大的影响。同时采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行了补偿,并对补偿效果进行了模拟验证。研究结果表明,镜面铜版纸不干胶材料在柔性版印刷时应选用硬度偏大、加网线数适中的柔性版,并在尽可能小的印刷合压量条件下印刷;采用“网点实际增大补偿”算法对网点增大进行补偿,能较好地控制网点增大,还原印刷阶调。

基于核偏最小二乘法的热轧板凸度预测

以某2160 mm热连轧生产线为研究对象,结合生产数据和数据驱动算法,提出并建立基于核偏最小二乘法和偏最小二乘法的热轧板凸度预测模型,并对模型的参数进行调整和优化。结果表明:偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~30μm,88.74%的板凸度预测值绝对误差小于10μm;核偏最小二乘法模型的预测值与实测值误差为-25~25μm,91.57%的板凸度预测值绝对误差小于10μm。因此,优化后的核偏最小二乘法模型具有更好的预测效果。

基于最小故障的充电桩检测策略构建方法研究

随机测试是发现和分析充电桩故障的重要手段,针对充电桩系统故障频繁发生,文中提出一种充电桩检测策略生成方法,利用测试过程的马尔可夫性将测试顺序建模为马氏链决定的随机变量。通过对转移顺序进行Gibbs随机采样建立马氏链以得到固有的最小故障,利用公共子串搜索方法来统计最小故障信息,并按照可疑程度将最小故障重新注入到测试策略中,以达到提高测试策略质量和降低测试策略数量的目的。以实测结果对基于最小故障的测试策略有效性进行了验证。所提方法有助于确定共性故障原因,对于减少充电桩故障带来的风险具有重要的指导意义。