混合操作变参数递归增量估计算法研究

提出了一种新的变参数递归增量估计算法和误差界的概念 ,并给出了其选择准则 .该算法特别适用于跟踪时变系统且计算量与标准递推最小二乘算法相当 .

钻井液卡森模式流变参数非线性最小二乘估计新算法

针对卡森流变方程的特点,提出了一种非线性最小二乘估计的新算法。该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定的收敛到参数允许区域中的唯一最小点,不会陷入极小点陷阱,存储需求量小,收敛速度快。新算法是一个全局优化算法,所得到的流变参数估计具有拟合残差近似无偏性和方差几乎为最小的特征。利用实际钻井液数据计算的实例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差、相近的均值及优良的拟合残差统计特性。该方法可以应用到钻井液卡森流变模式流变参数的确定、钻井液流变模式优选及钻井液性能调整和评价等方面。

基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

基于递归算法的含频变参数架空线的模量计算模型

利用常实数模变换矩阵,对含频变参数的架空线系统在模域进行了研究。为了便于时域卷积,对不同模量上的特征阻抗和延时函数在复频域采用矢量匹配法进行拟合。提出了含频变参数架空线的模量计算模型,既保证了较高的计算精度,又简化了计算。最后,应用所提出的算法对架空线的瞬态波过程进行仿真计算,验证了算法的正确性和有效性。该算法可推广至水平分层土壤情况,同时结合时域有限差分法(FDTD)可得到架空线上各点的电压和电流波过程。

改进遗传算法在非线性变参数估计中的应用

针对解决非线性系统模型变参数估计问题要求运算速度快、效率高的情况 ,提出了实数编码遗传算法的改进算法 ,即分阶段设置收敛判断条件及择优操作等操作步骤。分阶段设置收敛判断条件是指在交叉操作完成之后增加了判断是否收敛的操作步骤 ;择优操作是指用交叉操作后形成的解群中的的适应值最大的优秀个体替代适应值最小的最差个体 ,使参加变异的优秀个体数目增加 ,使得算法在优秀个体局部邻域内的搜索机会增加。通过实例对改进算法与原算法的运算性能进行了比较 ,收敛速度平均提高了 2～ 3倍。实验结果表明 ,改进算法对提高遗传算法的运算速度是可行和有效的。

褶积模型参数估计的递归算法及其收敛性

讨论褶积模型参数估计问题.通过对数据的正交化得到了模型参数的递归算法.从理论上分析这种递归算法的收敛性,并得到一个判断正交化过程收敛性的充分条件,在此条件下递归算法必收敛到褶积模型中的子波A=(1,a1,…,aq).

非线性变参数估计的遗传算法

在将遗传算法应用于非线性系统的变参数估计的基础上，提出了一种基于实数编码方案的自适应遗传变参数估计的一般算法，较好地解决了传统算法难以很好解决的变参数估计问题．通过在实践中应用表明，遗传算法在解决复杂非线性系统变参数估计方面具有较好的应用前景。

载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。

基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法

本文分析了梯度辨识算法跟踪时变系统的缺点,提出了一种新的基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法。本算法具有良好跟踪性能特别适用于时变系统跟踪且其对噪声的敏感程度与一般梯度估计方法相当。仿真结果验证了其良好性能。

非线性最小二乘估计算法拟合水泥浆流变参数

在进行固井工程设计时,水泥浆紊流临界排量及摩阻压降的计算都需要水泥浆流变参数。(H-B)模式是描述水泥浆比较好的流变模式。针对这种非线性流变方程,提出了非线性最小二乘估计新算法,并用VB程序设计语言进行了编程验证。该方法可用于水泥浆流变模式优选、流变参数的确定,水泥浆流变性能的评价以及固井设计之中。

基于空时离散傅里叶变换投影的宽带旋转不变技术估计信号参数算法

利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越的方位估计性能。

地质统计学中变差函数参数估计的新方法

遗传算法是一种模拟生物进化规律的全局优化算法。对传统的遗传算法进行改进，并应用于地质统计学变差函数参数估计中。实例分析表明，该方法简便、通用，具有较高拟合精度，是非线性。

基于单滤波器多模型算法的异步电动机参数自适应转速估计

研究多模型方法在异步电动机无速度传感器控制中的应用,建立了适用于转速估计和参数辨识的单滤波器多模型算法,并在此基础上利用变结构思想对算法进行改进,在提高估计性能的同时减少计算量。仿真和实验结果表明,所提出的算法能有效估计转速和磁链,比扩展卡尔曼滤波算法具有更理想的估计精度和响应速度;对于参数变化具有很强的跟踪能力,能及时的调整模型概率使得系统模型与实际电机匹配,以减小模型误差引起的状态估计误差;同时算法具有更少的计算量,适用于实时应用。

变环境情形下对数正态分布分组数据的参数估计

文章研究了变环境情形下对数正态分布分组数据可靠性估计的参数估计问题。给出了一种基于EM算法的变环境分组数据Log-normal分布参数估计方法,其估计量具有良好的收敛性,模拟结果表明了这种方法的实践可操作性。

有协变量的推广增长曲线模型回归参数的估计

考虑有协变量的推广增长曲线模型中参数的估计问题,本文利用矩阵理论和递归算法,给出了二重推广增长曲线模型中回归系数阵在trace意义下的最小二乘估计的具体表达式,其结果形式简洁,便于解释.

钻井液赫-巴模式参数估计的新算法

针对线性回归法估算钻井液赫-巴流变模式的流变参数不具有无偏性和方差最小等不足,提出了非线性最小二乘估计的新算法。该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定收敛到最小点,不会陷入极小点陷阱,收敛速度很快,所得到的流变参数估计具有拟合残差无偏性和方差最小的优良统计特征。大量的实际钻井液算例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差和相近的均值,拟合残差统计特性优于线性回归方法。该方法可以应用到钻井液赫-巴流变模式中流变参数的确定、钻井液流变模式优选、钻井液性能调整和评价等许多问题中。

Kalman滤波语音增强算法的参数估计与实现

针对Kalman滤波语音增强算法的参数估计及实现问题,提出基于协作式的新型递归神经网络方法。该方法通过协作式递归神经网络算法进行自回归AR参数估计,并利用有噪自回归信号的最小均方算法进行噪声方差参数估计。仿真实验表明,综合以上2种参数估计方法的Kalman滤波语音增强算法具有高效、实现简单的特点,消噪效果明显。

基于变分贝叶斯算法的线性变参数系统辨识

线性变参数系统(LPV)将多阶段、非线性的过程建模转化为线性多模型的辨识问题,是解决非线性过程建模的一个有效手段。由于实际工业过程存在各种干扰因素,导致被建模系统呈现随机性及模型参数的不确定性。针对这一问题,考虑采用变分贝叶斯(VB)算法对LPV模型进行辨识。该算法首先给定参数相应的先验分布,通过最大化目标函数的下界,从而估计得到参数的后验分布。不仅可实现对参数的点估计,同时量化了估计值的不确定性。针对典型二阶过程和连续搅拌反应釜(CSTR),运用提出的算法进行仿真实验,表明了该贝叶斯估计方法的优越性。

基于旋转不变技术信号参数估计的激光扫频干涉测量方法

激光扫频干涉测量技术具有无测距盲区、非接触、单次测量多目标的能力.通过傅里叶变换可提取目标拍频频率,进而解算距离.然而受激光器调频带宽限制,通过傅里叶变换得到的目标分辨率受限于固有分辨率.为解决该问题,本文提出采用基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法对测量信号进行频谱分析.实验通过插值拟合法校正测量信号拍频非线性,进而采用ESPRIT算法测量目标距离,结果表明在傅里叶变换算法无法区分临近目标频率的情况下,采用ESPRIT算法可以区分出目标的频率,通过计算可得被测目标的厚度为2.08 mm.从而为诸如光纤临近损伤点、薄台阶高度或小孔等测量提供了思路.

利用遗传算法拟合实验变差函数

理论变差函数模型的获取是地质统计学中的基础性工作,它是描述储层非均质性、进行储层随机模拟必不可缺的关键环节。针对现有的拟合实验变差函数方法:人工拟合法、非线性回归最小二乘法、加权多项式拟合法等的不足之处,充分利用遗传算法在求解非线性优化问题时具有的全局寻优的特点,提出实验变差函数的遗传算法拟合方法;在常规遗传算法中引入了模拟退火算法,加速了遗传算法的收敛速度。以川中某气藏的孔隙度变差函数为例进行了计算,结果表明:利用遗传算法可以简单、快速地实现实验变差函数的参数估计。