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。

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

一种旋转不变的目标识别算法

为了解决目标图像旋转角度造成的误匹配问题并提高算法的运行速度,提出了一种旋转不变的目标识别算法。该算法融合了圆投影和小波变换的优点,通过圆环面投影方法对图像进行预处理,保证特征的旋转不变性;采用小波变换对目标图像和模板图像进行降维,加快算法的运行速度;选择基于方差结构相似性算法作为图像特征量进行目标区域识别,提高目标区域的识别精度。将不同背景环境下的图像与传统目标识别算法以及其他旋转不变算法相比较,结果表明,所提算法在目标识别过程中不仅能够解决目标图像的旋转问题,而且能够提高算法的运行速度,识别准确率超过94%,适用于较复杂背景下目标图像的识别。

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。

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。

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。

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.

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。

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。

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 .

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。

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。

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。

采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度

改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。

供水管网校核模型参数估计与求解方法的研究

研究和分析了在建立管网模型以及随后进行校核中主要考虑的重要参数海澄-威廉阻力系数C值和节点流量q值,对于其初始值的获取提供了一种切实可行的办法。随后建立了管网校核模型及其约束条件,并对如何求解该模型进行了研究。对于目前众多的校核模型求解算法,结合混沌优化算法(Chaos optimal algorithm)、遗传算法(GA)和DFP变尺度算法的优点,形成一种CGA DFP混合优化算法,并将其引入管网模型校核中,经实际管网试算取得了较好的效果。

基于稀疏拉伸式COLD传感器的波达角和极化参数估计

同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered Orthogonal Loop and Dipole,COLD)是常用的二分量电磁矢量传感器之一,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息.针对由COLD传感器组成的均匀线阵,磁环分量保持不变,将电偶极子分量沿正交方向稀疏拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法.该算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,利用广义旋转不变矩阵分别估计各个部分,使得波达角和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到.同时,在参考点处新增一个电偶极子天线,利用四元数模型解决了由于稀疏拉伸引起的相位周期模糊问题.仿真实验验证了所提算法的有效性.

基于拉伸式COLD传感器的DOA和极化参数估计

同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)是一种最常用的二分量电磁矢量传感器,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息。本文针对由COLD传感器组成的均匀线阵(Uniform linear array,ULA),将所有磁环和电偶极子分量分别沿两个正交方向均匀拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,并提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法(Dimension reduction multiple signal classification method based on generalized rotational invariance,GRIDR-MUSIC)。所提算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,通过两个正交ULA的广义旋转不变结构,分别估计各个部分,使得波达角(Direction of arrival)和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到,且无需参数匹配。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于遗传算法的小型旋转弹控制器参数优化

提出了一种基于遗传算法的小型旋转弹控制器参数优化设计方法。设计了制导控制回路的变系数超前校正控制器,在简要阐述遗传算法的机理及实现的基础上,将遗传算法应用于控制器参数的优化,优化时选用了三种不同的目标函数。仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性。

旋转变压器滑模变结构数字转换算法研究

旋转变压器的两路输出均为包含角位置信息的调幅信号,必须进行解调,以实现模拟调制信号到数字信号的转换。在旋转变压器数字转换器中,常采用锁相环作为核心的解调算法。然而,常规锁相环只是一个典型的二型跟踪环路,难于兼顾动态与稳态的性能,尤其是当被测角位置高动态变化时,解调误差较大。为提高解调精度,将旋转变压器数字转换问题转化为角度跟踪控制问题,提出了一种基于滑模变结构控制器的旋转变压器数字转换算法。该算法引入了切换控制项,可以抑制被测角位置高动态变化所导致的模型不确定性对解调精度的影响。实验结果表明,该方法是可行的。

基于TLS-ESPRIT算法的变压器油纸绝缘等效电路参数辨识及新特征量提取

应用介质响应法研究变压器油纸绝缘老化特性过程的关键,是准确地辨识出油纸绝缘等效电路参数和反映绝缘老化程度的特征量。针对现有等效电路参数辨识方法存在的局限性,提出一种相邻奇异值之比定阶的总体最小二乘-旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)算法,实现对扩展德拜等效电路的参数辨识。首先利用去极化电流构建Hankel矩阵;然后根据收敛前的相邻奇异值之比个数确定弛豫支路数;最后通过TLS-ESPRIT算法辨识出等效电路参数。经仿真和实测验证,该方法可以准确、惟一地实现参数辨识,具有良好的抗噪声能力。进一步地,利用该方法提出2个新特征量:去极化能量初始斜率和去极化能量半衰期,大量实测数据的统计分析表明,新特征量能有效反映油纸绝缘的老化程度。