预应力混凝土梁桥短线匹配法的抗差估计方法

针对预应力混凝土梁桥短线匹配法线形控制问题,充分考虑节段梁控制点测量值中可能出现的随机误差与粗差,提出一种附有条件限制的总体最小二乘抗差估计方法,适用于短线匹配法线形控制;推导了解算方法,并给出了具体的解算步骤;以黄茅海跨海通道工程6×60 m连续刚构中的某一跨为基准进行了数据模拟。结果表明:该方法可以实时地修正施工中各类误差导致的预制线形变化,有效地阻止了施工误差与测量误差在后续节段梁中的不断积累;与既有算法相比,所提算法的计算结果准确度最高,不仅在终端节段末端与基准线形的差值均值最小,而且在代表整体线形连续性的偏差平方和均值上与最小二乘法的结果相近,优于传统的选点控制方法。

基于l^(1/2)-TV正则化RPCA的运动目标检测

针对复杂环境下背景干扰导致运动目标检测精度下降的问题,提出了一种基于l^(1/2)-TV正则化RPCA的运动目标检测方法。方法利用核范数来描述背景的低秩特性,采用l^(1/2)范数描述更稀疏的运动目标,以抑制运动目标中的背景干扰。同时结合TV正则化约束运动目标的空间连续性,使运动目标更加完整。利用Frobenius范数检测背景干扰。采用交替方向最小化策略扩展的增广拉格朗日乘子法求解所提出的约束最小化问题。实验结果表明,所提方法能有效去除背景干扰,提高运动目标的检测精度、改善视觉效果。

Boost型PFC变换器的自适应超螺旋全局滑模控制

针对Boost型功率因数校正(PFC)变换器,提出一种自适应超螺旋全局滑模控制(ASTTSMC)方法。该方法可以保证PFC变换器在理想工作条件下具备良好的性能,并且在面对负载突变、电网电压波动和电感参数变化等系统不确定性情况下时仍然能够保持全局鲁棒性。在控制律的设计中,采用全局滑模控制作为基准模型,从而确保系统在整个响应过程都具有鲁棒性;同时,切换项采用自适应超螺旋算法,考虑系统不确定项,通过自适应超螺旋算法中的切换增益参数来改善系统潜在的“抖振”现象;此外,基于李雅普诺夫稳定定理证明了所设计控制系统的稳定性。实验结果表明,在理想工作条件下和系统存在不确定性的情况下,该方法都能够有效改善网测电流的质量和提高变换器的功率因数,验证了该方法的有效性和所设计控制器的鲁棒性。

基于RPCA的红外与可见光图像融合

图像融合中,多数边缘保持滤波器在优化过程中会损坏细节和纹理信息,并且噪声也会严重影响融合结果,使得融合结果之间出现边界模糊和细节丢失问题。提出了一种基于RPCA(Robus principal compo-nent association)算法的红外光和可见光图像融合方法,可有效提高图象清晰度和视觉信息的保真度。首先,利用鲁棒主成分分析(RPCA)分解源图像为低秩部分和稀疏部分,并运用相对全变分和平均能量法对两者进行处理,最后通过NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明,与其他方法相比,该方法所得融合图像的平均梯度、空间频率、边缘强度、互信息量均有提升,提升量级分别为10.6%到72.6%、15%到60.2%、9.7%到69.6%,22.7%到229.7%。

基于Robust统计的食品质量与安全专业分析化学实验结果评价——以食用白醋中总酸度的测定为例

"食用白醋中总酸度的测定"是笔者学校食品质量与安全专业本科生开设的分析化学实验之一。以该实验为例,结合实际教学中在学生实验结果评价中的问题,应用Robust统计技术能够科学、准确、直观地得出评价结果,与传统的实验结果评价方法相比,具有较大的优势。

鲁棒截断L_(1)-L_(2)全变分稀疏恢复模型

信号获取过程中,除了有高斯噪声外,还有具有脉冲性质的稀疏噪声,常用的鲁棒稀疏信号恢复模型能够在稀疏噪声环境下恢复出原始的稀疏信号。但是,许多实际应用问题需要考虑原始信号的结构稀疏性,如梯度稀疏。为了从稀疏噪声和高斯噪声共存的环境下恢复出结构稀疏的原始高维信号,文中基于截断L_(1)-L_(2)全变分、3维截断L_(1)-L_(2)全变分和鲁棒压缩感知,提出了两个非凸非光滑优化模型,用于解决高斯噪声和稀疏噪声混合影响下的结构稀疏信号恢复问题,并采用含有外推的邻近交替线性极小化算法求解这两个优化模型,使用含外推的邻近凸差算法求解子问题,在势函数具有Kurdyka-Lojasiewicz(KL)性质的条件下,给出了含外推交替极小化算法和含外推邻近凸差算法的收敛性分析。数值实验测试了高斯噪声灰度图像、混合噪声彩色图像、混合噪声灰度视频等,采用图像峰值信噪比(PSNR)作为评价准则。实验结果表明,文中模型能够更好地恢复出原始的结构稀疏信号,且在同一噪声环境下文中模型恢复的信号具有更优的PSNR值。

大场景光学运动捕捉系统标定方法研究

为解决大场景下光学运动捕捉系统精度检测困难的问题,提出利用全站仪标定大场景下光学运动捕捉系统定位精度的方法。首先在光学运动捕捉系统的四个分区域均匀选取若干公共点,其次利用同尺寸同心靶球解决全站仪和光学运动捕捉系统测量点不一致的问题,之后通过全站仪和光学运动捕捉系统分别测量得到公共点的真实值和测量值,基于罗德里格矩阵的抗差最小二乘迭代方法计算全站仪坐标系到光学运动捕捉系统坐标系的位姿变换矩阵,最后坐标系统一并计算光学运动捕捉系统在分区域和整体区域下的定位精度。同时,基于该方法实现了度量运动捕捉系统和Vicon运动捕捉系统的外参标定。实验结果表明:光学运动捕捉系统在四个分区域的定位精度分别为2.385 mm、0.877 mm、1.787 mm、2.890 mm,整体区域下光学运动捕捉系统的定位精度为8.126 mm。说明大场景下光学运动捕捉系统的定位精度明显降低,验证了利用全站仪进行光学运动捕捉系统标定和运动捕捉系统外参标定的可行性和有效性。

加工时间为区间数的两阶段流水生产鲁棒调度

离散制造业中加工时间不确定的现象普遍存在,使得生产过程往往难以按照既定的调度方案来执行,而且难以实现满意的生产效果。研究在加工时间为区间数的环境下,以总完工时间为调度目标的两台机器流水生产鲁棒调度问题,旨在求解Min-Max准则的鲁棒调度方案。在详细描述该流水生产鲁棒调度问题的基础上,建立了问题的半无限数学规划模型。为降低求解复杂性,证明了问题的简化性质和占优性质,并设计了用于求解该问题的分支定界-遗传混合算法。仿真实验表明,提出的方法对该鲁棒调度问题具有很好的适用性。

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。

基于抗差总体最小二乘法的电力系统谐波状态估计

介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗差总体最小二乘法进行谐波状态估计。用Matlab搭建了IEEE-14节点谐波测试系统仿真模型,在测量数据和参数矩阵中分别加入含有粗差的正态分布误差及正态分布误差,画出概率密度曲线图,并对总体最小二乘法、抗差最小二乘法和抗差总体最小二乘法进行比较,结果表明利用抗差总体最小二乘法能够得到更精确的谐波状态估计结果。

基于中位数法的抗差总体最小二乘估计

针对现有总体最小二乘抗差算法存在的缺陷,应用中位数法确定模型参数的初值,提出了对模型的观测向量与系数矩阵中的观测元素进行分类定权的思想,避免了中误差估计偏差与随机模型误差对等价权函数抗差性的影响。基于中位数法建立总体最小二乘抗差迭代算法,并结合算例对算法进行验证。结果表明,在相同观测样本条件下,本文提出的算法拟合的精度高于传统算法拟合的精度。

抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法

基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。

稳健整体最小二乘直线拟合

针对常用直线拟合方法在数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出一种稳健的直线拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过利用一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的直线参数。实验结果表明,稳健整体最小二乘直线拟合不仅考虑了全部观测值中的误差,而且能剔除数据中的粗差或异常值,精度更高,结果更为可靠。

基于WTLS的井筒变形监测算法及方案设计

针对基于最小二乘的常规井筒变形监测算法中,系数矩阵往往包含观测值误差影响,难以解算出井筒变形最优解,提出一种抗差加权整体最小二乘算法。该算法通过同时对待求参数和系数矩阵进行估计,克服常规最小二乘系数矩阵受观测值随机误差影响;同时结合IGGⅢ三段权函数抗差因子,调整各观测值权函数,消除观测值粗差对最终变形估计值的影响,得到最优的井筒变形值。最后分别采用模拟和实测井筒数据对算法进行了验证,结果表明:当观测值含有随机误差时,整体最小二乘算法优于最小二乘,但都无法抵御观测粗差影响;抗差加权整体最小二乘算法可以有效抵御观测粗差,修正观测随机误差影响,且精度优于抗差最小二乘;采用抗差加权整体最小二乘算法对实测井筒变形数据进行解算结果与实际相符,可以增强变形监测结果的可靠性,提高井筒变形量精度。

基于EIV模型的稳健估计

EIV(error-in-variables)模型同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,自提出以来便得到广泛应用。目前针对EIV模型的整体最小二乘解法(TLS)假设观测值仅含有偶然误差,当观测值存在粗差时其解并不是最优的。文中通过选定合适的权函数,结合加权整体最小二乘迭代算法,导出基于EIV模型的稳健整体最小二乘迭代解法(RTLS)。线性拟合实验表明,文中方法能对粗差进行定位,且估计量受粗差影响较小,具有稳健性。

GPS高程拟合的加权总体最小二乘抗差估计

结合标准化方差,构造了基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的加权总体最小二乘抗差模型,并运用选权迭代法予以求解。GPS高程拟合数据处理实例表明,基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的稳健加权总体最小二乘抗差方法对误差和粗差具有较好的削弱和消除效果,其中基于IGGⅢ权函数的稳健加权总体最小二乘方法抗差效果最优。

以三维坐标转换为例解算稳健总体最小二乘方法

稳健最小二乘方法能够有效解决平差计算中观测值存在粗差的情况,因此广泛应用于各种实际问题中。在最小二乘方法中,系数矩阵被认为是不含有误差的。然而在实际情况中,系数矩阵中的变量往往也包含观测值,因此不可避免地会被误差污染。为同时考虑系数矩阵和观测向量中的误差,同时对粗差进行探测和定位,本文提出基于选权迭代的稳健总体最小二乘方法,并以三维相似坐标变换为例展示解算过程。通过模拟计算,证明采用本文提出的稳健总体最小二乘方法,能够较好地达到粗差探测和定位的目的,获得稳健的参数解。

单相PWM整流器的输入电流鲁棒重复控制方案

针对单相脉宽调制(PWM)整流器的输入电流控制提出了鲁棒重复控制方案,并详细给出了该方案的设计方法。所提出的控制方案将鲁棒优化反馈控制与重复控制有机结合,实现了二者优势互补。实验结果表明:采用鲁棒重复方案控制的单相PWM整流器不仅能输出高质量的输入电流,总谐波畸变率低,跟踪精度高,动态响应快,而且对参数变化和负载扰动具有很好的鲁棒性。

考虑系统谐波阻抗改变的谐波责任定量划分方法

谐波责任定量划分的关键是谐波阻抗的准确辨识,现有的谐波阻抗辨识研究大都是基于系统谐波阻抗不变的假设,不能完全适应系统谐波阻抗阶段性改变的情况。基于此,提出一种新的谐波责任定量划分方法以适应系统谐波阻抗的改变。首先对谐波电压和谐波电流测量数据进行加窗简化处理,得到系统谐波阻抗的粗估值,利用小波变换模极大值法检测出系统谐波阻抗发生改变的时间,以此对测量数据进行分段处理;然后,对每一段的数据采用稳健整体最小二乘回归对系统谐波阻抗进行精确估计,进而求得每段的谐波责任;最后,采用定义的总谐波责任指标来定量评估谐波源的谐波责任。三馈线系统和IEEE 13节点系统的仿真结果验证了所提方法在系统谐波阻抗改变情况下的有效性和准确性。

基于总变分的鲁棒的超分辨率重建算法

提出了一种基于L1范数和总变分规整化的超分辨率图像重建算法。采用L1范数对重建图像保真度进行约束,降低了传统算法由于模型估计不精确所带来的重建误差。利用总变分规整化克服重建问题的病态性,有效地保护了图像的边缘。运用该算法对模拟低分辨率图像序列进行重建,分别从视觉效果和峰值信噪比(PSNR)两方面与基于L2范数和Tikhonov规整化的超分辨率重建结果进行比较,实验结果验证了该算法具有更强的鲁棒性和边缘保持能力。