基于非平稳系统辨识的心音包络自适应分割

为实现心音信号的有效分割,提出一种基于非平稳系统辨识的心音信号特征包络自适应分割方法。根据非平稳系统辨识原理,提取心音信号特征包络并对包络作平滑与展宽处理。基于重尺度小波降噪信噪比与特征包络均值参数,创建自适应阈值函数进行心音信号分割,同时利用包络与时域特征剔除因噪音及杂音引起的错误分割点。实验结果表明,该方法能够有效提取基础心音信号特征,分割精度达到89.21%,相比维奥拉积分包络分割法、改进型希尔伯特-黄变换包络双阈值分割法等对比方法分割精度更高、实时性更强。

利用慢特征分析法提取二维非平稳系统中的外强迫特征

慢特征分析法(Slow Feature Analysis,SFA)是一个从快变的信号中提取慢变特征的有效方法,它的提出丰富了人们对非平稳系统外强迫特征的重建手段。本文以Henon映射为基础,构造二维非平稳系统模型,尝试SFA方法在二维复杂非平稳系统中重建外强迫特征的能力。试验表明,SFA方法能够较好地从单时变参数Henon映射中提取出外强迫信号;通过结合小波变换技术,可以还原双时变参数Henon映射中的外强迫信号。另外,本文利用SFA方法重建了北京市气温的外强迫信号,分析其外强迫信号的尺度特征及其可能的物理机制。这些工作将为气候系统驱动力的研究提供新的思路。

非平稳随机系统动态贝叶斯结构学习关系网

针对基于图模型自主控制中环境感知问题,提出了连续变量非平稳系统变结构动态贝叶斯网络(DBN)的结构学习模型;讨论了平稳系统常结构DBN学习模型。以上述结论为基础,提出了模糊自适应尺度法用于非平稳系统变结构DBN结构学习,依据非平稳程度函数rb、调节系数m及区间长度Δt模糊推理出步长系数k和窗口系数b,依据具体框架得到变结构DBN,给出了连续变量非平稳系统变结构DBN学习的模型框架和具体算法。仿真结果表明:提出的结构学习框架是可行的。

一种新型的非平稳随机系统参数辨识算法

本文针对带输入端慢时变干扰非平稳动态系统，基于理论推导提出新型的两步最小二乘算法（ＴＳ－ＬＳ），并对算法性质进行了详细的理论分析。数值仿真结果表明该算法的有效性和算法的一些重要性质。

平稳动态系统DBN结构学习模型设计

针对动态数据挖掘问题,提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)结构学习模型,用于智能体的自主优化;首先给出了平稳系统连续变量结构学习的基本思路及假设条件,讨论了平稳系统连续变量DBN结构学习的模型设计问题;其次,在诸多随机过程系统文献的基础上,提出了系统的BIC评分函数,在有限时间T内的情况给出三个定义,并设计了学习的基本框架;最后,设计了平稳系统连续变量的实验模型并进行了仿真,结果表明,该模型能正确地学习出所设计的DBN结构。

非平稳随机系统两步最小二乘算法研究

本文针对输入端具有慢时变干扰的非平稳动态系统，通过理论推导，提出一种新型的两步最小二乘算法（TS-LS），并说明TS-LS是增广矩阵方法的一个特例．仿真结果表明了增广矩阵方法的可行性．

基于共享参数模型的非平稳信号分析系统研制

研究了共享参数模型的软件体系结构,设计了非平稳信号分析系统的总体框架,实现了系统模块的统一构架和仪器界面,采用面向对象的编程技术以及VC开发工具,成功开发了面向机械故障特征提取的非平稳信号分析系统,为故障特征提取提供了一个有效的分析工具,并通过实际应用验证了该系统的实用性。

非平稳随机系统的建模与预测控制

本文研究均值方差等概率特征为时变的非稳态非高斯离散随机系统的建模与预测控制.状态空间模型可以用于对该类系统建模,但需要使用Kalman滤波进行参数估计.然而,状态空间模型的未知参数的个数将随着时间单调增加.为解决这一问题,本文提出广义时间序列(GTS)模型用于非稳态随机系统的建模.GTS实际上是一种可以预测时变概率分布的参数模型.而且,GTS不受高斯分布假设制约.基于GTS模型,提出了利用广义预测控制(GPC)算法进行预测控制.最后,将利用服从t-分布的仿真数据说明GTS建模和预测控制的可行性和有效性.

基于构建平稳水系统理论的地下空间合理利用——以安徽医科大学东区项目为例

文章以构建平稳水系统理论的地下空间合理利用为理论基础,将其运用到室外给水排水管道设计中,分析了地下空间的建立,以安徽医科大学东区项目为实例,详尽地阐述了室外给水排水管道,分布于整个室外地下空间中,从而形成平衡稳定的运行关系,再形成合理的地下空间,最终达到室外给水排水管道平衡稳定运行的目的,为室外地下空间的合理利用设计提供了思路。

“复兴号”动车组平稳与失稳系统通信故障分析及上电次序控制电路优化

针对“复兴号”动车组平稳系统和失稳系统因主控板内部供电电源上电次序混乱引发的通信故障,结合平稳(失稳)系统作用机理对故障进行了分析,优化了既有动车组平稳(失稳)系统主控板内部供电电源上电次序控制电路。

非平稳灰色动态系统预测的一个新方法

提出了非平稳灰色系统建模的一个新方法──二阶段灰色预测校正法，给出了该方法在沂南县农业经济系统建模预测中的应用．计算实例以及与灰色系统中的其它方法比较表明，该方法是非平稳灰色系统预测的一种有效方法．

基于intouch的煤炭输送安全平稳操作动态监控系统

从港口装卸作业线的源头设备翻车机系统入手,结合最上游皮带的皮带秤实时数据,以Intouch软件为平台,以AB PLC为载体,开发了一套集实时监控、绘制曲线和自动打印于一体的"安全平稳操作动态监控系统",并结合相应的管理举措,有效地解决了影响皮带机输煤效益的三大难题,提高了翻卸效率,节约了成本。

CIMS魅力之三:建立操作平稳率统计分析系统

平稳操作是关系连续生产过程的安全、质量与效益的重要因素。连续过程的产品质量是生产过程中各个环节如原料成分、生产设备与工艺、操作水平、生产环境等众多因素的集成结果,往往与上下游多个生产装置的运行状况有关。在管理控制一体化的生产过程中,不同岗位的操作人员、多层次的管理决策人员往往都需要关心生产过程的运行数据与质量数据。因此,建立操作平稳率统计分析系统,可为评价生产过程的操作水平。

利用慢特征分析法提取层次结构系统中的外强迫

在大量真实的动力系统中,外部驱动力总是随时间发生变化,正是这种变化导致了非平稳行为的产生.因此,从此类系统的观测数据中提取和分析外强迫(也称驱动力)信号引起了人们越来越多的关注.慢特征分析法(slow feature analysis,SFA)是从非平稳时间序列中提取外强迫信息的一种有效算法.在其基础上利用变参数的Logistic映射产生的非平稳时间序列,通过数值试验进一步讨论了该方法的应用前景,并发展了一些相应的分析技术.试验结果表明,对于模型中包含两个时变驱动力参数的系统,经过一次SFA处理之后,可以进一步利用子波分析技术检索出外强迫信号中的两个参数;对于模型中有两个叠加驱动力层次的三层动力系统,可先通过一次SFA处理,提取出次慢层外强迫信号,对该信号进行二次SFA处理,可提取出最慢层外强迫信号.

基于慢特征分析对连续系统的外强迫提取

外强迫随时间的变化对于非平稳系统的影响十分重要,如何从该系统中重构或提取外强迫信息则成为研究其中动力学特征的关键所在。本文基于慢特征分析方法(Slow Feature Analysis,SFA)以连续系统(改变的Lorenz系统)为参考模型,分别讨论在周期型强迫、减弱的周期型强迫、指数衰减型强迫、伴随指数衰减的周期型强迫等条件下,SFA方法对模型中不同强迫信号的提取能力。结果显示,SFA方法能够提取作用于连续系统中的外强迫信息,其提取效果与外强迫的强度、噪声以及嵌入维数m有关:对于越弱的外强迫或者存在越强的噪声干扰,提取效果越差,提取信号中将出现虚假的高频波动;嵌入维数m的增大能在一定程度上提高外强迫信号的提取效果。试验还表明,作用在单一变量上的外强迫会将其驱动信息嵌入于系统中,因此,可以通过SFA分析方法从其他变量中提取其外强迫信号。

高耸柔性建筑结构非平稳非线性动力方程统计线性化分析的等效参数计算

采用统计线性化分析方法，研究了高耸柔性建筑结构在非平稳地震激励下考虑几何非线性效应时等效参数的计算方法，推导了等效参数阵以等效参数向量的有限单元计算表达式，解决了统计线性化分析方法应用于大型复杂结构非线性随机响应分析的关键问题，并采用迭代的计算方法对洛阳电视塔结构的非零均值非平稳时变系统的响应进行了计算。

具有非抢占优先站点的轮询系统顾客队长

本文讨论轮询系统在系统平稳条件下,对于具有一个非抢占的优先权站点且采用穷尽服务方式下的轮询系统进行理论分析,给出服务员轮询到每个站点时该站点的队长及数学期望。

稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析

通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。

2万t重载列车制动系统状态监测系统研究

针对朔黄铁路2万t长编组重载列车因车辆编组较多且列车管充排风时间长,列车管贯通状态判断存在困难的问题,研制一套重载列车制动机状态实时监测装置,进而对司机操纵防范事项进行提示,同时对发生的异常制动或缓解进行监测和报警,以此提升2万t重载组合列车的安全性。

RPR-RRP平面连杆机构等效转动惯量及其神经网络模型

在系统动能相等的条件下,以质点系动能和刚体绕质心转动动能为基础,引入多余坐标,通过平面连杆机构的非线性稳定的几何约束消去多余速度,导出了以原动件的位移为广义坐标和其他活动构件的位移为多余坐标表示的等效转动惯量的计算公式.为消去多余坐标引入了BP神经网络,建立了以广义坐标为自变量的等效转动惯量的数学模型.并以RPR-RRP平面六杆机构为例说明了等效转动惯量的计算过程.