不完全Gamma分布下弹簧触指的可靠性寿命评估

针对高压断路器固封极柱内滑动联接用弹簧触指在极小样本无失效情况下的可靠性试验评估问题,采用不完全Gamma分布作为弹簧触指失效率的先验分布,基于多层Bayes可靠性评估方法建立概率模型,根据最小二乘法求出二参数Weibull分布中的待定参数,得到弹簧触指可靠性数学模型。研究结果验证了不完全Gamma分布作为失效率先验分布运用到多层Bayes方法可靠性评估中的合理性,为弹簧触指的可靠性评估提供了一定的理论指导。

基于虚拟领导节点改进的孤岛微电网完全分布式二次调频策略

传统分布式二次调频策略在虚拟领导节点频率信息出现故障时会导致微电网系统频率无法恢复,针对该问题提出并设计一种完全分布式二次调频策略。首先分析传统分布式二次调频策略虚拟领导节点故障对二次调频过程产生的影响;然后,结合一致性算法对传统分布式二次调频控制器加以改进,通过将调频补偿量与频率偏差的对消作为“频率引导项”加入各分布式控制器中,使得各分布式发电单元完全对等,以保证虚拟领导节点去除后频率的正常恢复,实现完全分布式控制;最后,通过仿真验证所提方法在保证频率恢复方面的有效性与优越性。

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,分别针对有领导者和无领导者的情形,设计了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略,该策略具有参数较少且易调等特点.智能体自身的触发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息,有效避免了连续通信,减少了系统能量耗散.每个智能体的控制协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态,不涉及邻居的实时状态信息,也不依赖通信拓扑网络的任何全局信息.利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出的控制策略下,二阶多智能体系统能够实现渐近一致性,且不存在Zeno行为.仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.

广义Gamma分布弱湍流环境含指向误差串行中继水下无线光通信系统误码性能分析

鉴于目前普遍选用的水下弱湍流模型无法准确拟合实测数据的缺陷,选取经实验测试验证的广义Gamma分布来表征海洋弱湍流,以期合理评估受湍流等因素影响的水下无线光通信系统的误码性能。提出一种包含广义Gamma分布弱湍流、零/非零视轴指向误差以及无衰落信道冲激响应隐路径损耗和多径效应的混合衰落信道模型,据此推导混合衰落串行中继无线光通信系统平均误码率的数学闭型表达;通过数值仿真验证所推导的误码率理论表达式的准确性,并考察不同系统核心参数对误码率的影响。研究结果表明:串行中继节点的引入可有效提高系统的误码性能,以零视轴指向误差、最终传输距离达45 m、误码率需求10-3为例,引入1至3个串行中继节点后,系统从一开始的无法工作,变为所需的发射功率分别降低至24 dBm、12 dBm和6 dBm;而光源初始发散角增大导致的无衰落信道冲激响应时延扩展,即符号间干扰,则会严重降低此性能改善。

一类折叠Gamma分布的尖峰厚尾性质及应用

组合分布思想的出现及扩展为研究现实数据分布提供了优良方案。鉴于许多数据的尖峰后尾特征,文章从Gamma分布出发,构造了具有尖峰厚尾性质的折叠Gamma分布,进而讨论了折叠Gamma分布的性质,并在Newton-Raphson算法下给出了分布参数的矩估计和极大似然估计,同时以数值模拟证明了估计的可行性,最后以实际数据对比研究折叠Gamma分布和正态分布的拟合效果。结果表明:折叠Gamma分布能更好地拟合尖峰厚尾数据,且其拟合效果随着数据样本量的增大而变好。

考虑个体自私的热电联产系统完全分布式经济调度

针对传统集中式经济调度策略需要获取全局信息以及无法适应系统灵活拓扑的缺陷,同时考虑能量以电能和热量形式并存出现的情况,基于一致性算法提出了一种完全分布式热电联产经济调度策略.将热电联产系统中各机组电价和热价的增量成本作为一致性变量进行迭代计算,直至增量成本达到收敛,实现系统经济最优.此外,还分析了个别机组为了提升自身利益,向相邻机组传输带有偏差增量成本值的情况,设计了一个增量成本补偿项来消除该自私行为的影响.在3个仿真算例中得到的结果表明,所提策略在解决热电联产系统经济调度问题中具有有效性和可行性.

次线性期望下独立同分布随机变量序列的完全收敛

概率空间下,随机变量和的期望等于随机变量期望的和,而在次线性期望空间,随机变量和的期望不再等于随机变量期望的和,经典概率空间中的结果无法直接运用于次线性期望空间。通过研究次线性期望空间下独立同分布(i.i.d.)的随机变量{X,X_(n),n≥1},在满足0<a_(n)/n↑以及0<a_(n)/n↑∞条件下随机变量序列的完全收敛关系,其中{a_(n),n≥1}是一个正的单调递增序列,文中将概率空间下的结果推广到次线性期望空间。

动态事件触发下一般线性多智能体系统完全分布式一致性控制

针对事件触发下一般线性多智能体系统一致性问题研究中,现有算法多采用静态触发方式、一致性协议设计中存在全局信息、无法实现完全分布式控制的问题,提出一种基于动态事件触发的一致性协议。通过引入时变耦合权重自适应地调整图的标量增益,实现一致性问题的完全分布式求解。针对事件触发控制中需要持续检测触发条件的问题,引入基于个体的状态估计器,用于在触发间隔期内对自身状态进行估计,减少了智能体间的通信次数。基于所选择的Lyapunov函数,设计一种耦合系统状态估计值、测量误差和自适应参数的动态触发函数,显著地减少了系统的触发次数、降低了系统的能耗。数值计算表明所提一致性协议能够实现渐近一致性,且不发生Zeno行为。仿真结果表明所提协议能有效降低系统能耗、节省通信资源。

EM算法对不完全数据下指数分布的参数估计

收集、整理数据是处理统计问题的关键,由于测量精度不高,调查者在收集处理数据时经常会出现测量不精准的情况,调查者收集到的数据大多是缺失数据,该篇文章以不完全信息下的数据作为研究对象,结合单参数指数分布,探究不完全信息数据下指数分布的参数估计问题。首先,文章采用EM算法对带有不完全信息数据下的指数分布进行参数估计,通过建立似然函数,推导出带有不完全信息下的指数分布参数的迭代表达式。随后,利用R软件进行随机模拟试验,分别考虑不全数据所服从的分布的参数相同和不同的两个角度。最后,随机模拟的结果表明,迭代式的精度较高,并且提高了计算速度。

基于贝叶斯估计的广义Gamma收入分布模型

利用广义Gamma分布拟合中国西北地区(除新疆外)各省的收入分布,分布的参数使用贝叶斯方法估计,并通过Gibbs抽样得到每个参数的后验分布.估计的广义Gamma分布都通过了K-S检验.在拟合的收入分布的基础上,测算了收入不平等指数.结果表明,甘肃省和内蒙古自治区的收入不平等程度相对其他省份较严重.

基于二次高斯和的增信码重量分布

循环码是一类具有高效编码和译码算法的重要线性码,在通信和数据存储系统等领域被广泛应用。重量分布是循环码的重要研究对象,如何构造具有较少重量的循环码是编码理论中的重要研究问题。借助于二次高斯和、有限域上特征标的性质等数论工具研究了一类循环码的增信码,给出了增信码的重量分布和参数。结果表明,这类增信码是射影循环码且具有较少的重量。该增信码与原码相比有更高的传输效率且其对偶码关于球填充界最优或几乎最优。此外,还给出了原码的完全重量分布。

不完全数据的威布尔分布估计和失效预测方法

不完全数据由失效数据和删失数据组成,此类数据模型的分布拟合估计在电子产品可靠性评估工作中具有重要意义。根据某服务器电源产品的市场使用数据,基于Minitab统计分析软件的生存分析方法,研究不同删失类型数据模型的威布尔分布参数估计,探究不同删失类型数据集的分析差异,为提高产品的可靠性和失效风险评估提供参考。

雨滴谱分布函数的选择:M-P和Gamma分布的对比研究

M-P分布和Gamma分布是常用的两种雨滴谱分布函数。利用PMS GBPP-100型雨滴谱仪2003年7-8月在沈阳观测的雨滴谱资料,采用阶矩法对两种分布函数进行拟合,对比分析两种分布函数对谱及数浓度、雨强和雷达反射率因子的拟合效果。结果表明,在降水较弱、小滴偏少时Gamma分布会低估小滴,而M-P分布会高估小滴;降水强时,两种分布均低估小滴。M-P和Gamma分布对数浓度、雨强和雷达反射率因子这些特征量的拟合效果,在降水较强时差异很小,在降水较弱时差异较大。Gamma分布的代表性更好。此外,还讨论了两种分布的参数和雨强的关系。

基于混合Gamma分布的通用可靠性寿命数据拟合方法

可靠性寿命数据分析是可靠性工程研究的重要基础。目前对于可靠性寿命数据分析的研究存在两个主要问题:一是凭经验选择的概率分布严重依赖于人的主观判断,不能保证所选分布的适用性;二是常用分布拟合能力有限,在很多情况下不能满足寿命数据处理的需要。针对这两个问题,在混合Gamma分布稠密性的基础上,提出了一种通用的可靠性寿命数据拟合方法,给出了基于期望极大化(EM)算法的混合Gamma分布的参数估计方法,并通过6个拟合实例验证了该方法的有效性。最后,结合WP-7乙型航空发动机I级导叶片故障数据分析问题,开展了应用研究,并且与目前常用的方法进行了对比。

含区间数据Gamma分布的参数估计

目的建立含区间数据Gamma分布的参数估计方法,并用于SARS潜伏期的推算.方法采用EM算法构造出求解含区间数据Gamma分布参数极大似然估计的迭代公式,并应用于SARS潜伏期分布的拟合.结果基于EM算法的极大似然估计方法可以计算出含区间数据Gamma分布的两个参数,从而得到均值估计.同时,还可以根据极大似然估计的渐近性质,计算出估计量的标准误及各参数的置信区间.用于中国内地SARS爆发资料分析,发现SARS潜伏期服从Gamma(2.1,2.33)分布;潜伏期均值和方差的极大似然估计值分别为4.89天(95%CI 4.43～5.35)和11.40天2;95%的病人感染SARS-CoV后将在11.42天内发病.结论基于EM算法的极大似然估计方法对于含区间数据Gamma分布参数的估计是强健的,可以用于含区间数据SARS潜伏期的精确估计.

SAR图像的Gamma混合分布建模方法

随机信号的混合概率模型比单一概率模型有更多的灵活性,更适合复杂的分布建模。当前主要的混合概率模型有高斯混合模型、α分布混合模型和Gamma混合模型等。但高斯混合模型更适合随机变量对称分布的分布建模,而α混合模型参数多、算法复杂。SAR图像的像素值为非负值,且多为斜峰分布,更适合Gamma混合模型建模。仿真分析及数据测试都表明,本文提出的Gamma混合分布建模方法对SAR图像的像素统计分布具有更高的运算效率。

图像梯度场的Gamma混合分布模型及其求解

梯度是图像处理中常用的重要信息,但目前还缺乏较准确的数学模型来描述图像梯度与图像组成之间的联系。为此,在分析图像梯度直方图的特点的基础上,提出了一种基于Gamma混合分布的梯度数学模型,随后推导了基于EM算法的模型求解方法,最后通过应用实例和结果分析验证了该模型的准确性和有效性。

不完全分布柔度的全柔性机构的研究

针对介于具有集中柔度和具有分布柔度之间的全柔性机构,提出了第三类具有不完全分布柔度的全柔性机构的概念,并定义了其特征尺寸比值,根据这类全柔性机构的特点,提出在用伪刚体模型分析具有集中柔度全柔性机构的基础上,考虑构件弹性变形的分析方法.实例计算结果表明了该方法的有效性.

计及分布式发电和不完全信息可中断负荷选择的电力市场模型

分布式发电(distributed generation,DG)与可中断负荷是智能电网的2种重要资源。针对电力用户停电意愿不尽相同,将配电公司的可中断负荷类型建模为离散分布的随机变量,进而建立具有分布式发电与不完全信息可中断负荷选择的配电公司能量获取模型,综合考虑到发电公司的竞价策略行为,最后建立了完整的不完全信息博弈下的电力市场模型。针对不完全信息博弈的特征,扩展改进了协同进化算法,并用于求解市场贝叶斯纳什均衡。修正的IEEE 9节点系统验证了模型与求解方法的有效性。结果表明分布式发电与可中断负荷、发电公司策略行为及不完全信息对市场均衡有着重要的影响。

基于广义Gamma分布的高分辨率SAR图像海岸线检测

本文针对高分辨率SAR图像,采用广义Gamma分布(GΓD)对杂波进行建模,在此基础上提出一种基于水平集分割的海岸线检测方法.GΓD是一种高度灵活的经验分布模型,能够对SAR图像不同类型的地物进行有效建模,其参数可由对数累量法估计得到.基于该分布建立能量泛函,并通过水平集方法最小化能量泛函进行海陆分割,得到海岸线检测结果.利用两幅Terra SAR-X实测SAR图像实验证明,该方法可以实现更精确的海岸线检测.