基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.

转移概率自适应高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型。针对机动目标跟踪问题,在"当前"统计模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate,ADE),并运用交互多模型算法(Interacting Multiple Model Algorithm,IMM)提出了ADE-IMM算法;然后对IMM中马尔可夫转移概率先验给定的缺点,提出了基于时变马尔可夫转移概率的ADE-IMM算法。仿真表明,改进的算法比ADE-IMM算法具有更好的跟踪精度。

基于DD-HSMM的设备运行状态识别与故障预测方法

针对设备运行状态识别与故障预测问题,提出一种基于时变转移概率的隐半Markov模型。该模型将设备历史运行信息融入Markov状态转移概率矩阵的估计过程中,使Markov状态转移概率矩阵具有时变特性。基于改进前向后向算法研究了相应的隐半Markov模型参数估计方法,使其能够不断综合利用历史运行信息进行自我更新,以更加符合设备真实运行的过程。同时以该模型为基础,利用故障率方法建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过某滚动轴承运行状态识别实例演示了该模型的建模过程,证明了基于该模型的设备状态识别与预测方法比传统隐半Markov模型方法更为有效。

过度自信、市场流动性与投机泡沫

本文首先从理论上揭示了过度自信和市场流动性对股市投机泡沫存在正向作用的内在机理,证明了不同程度的过度自信和市场流动性对泡沫影响的效应差异,然后结合时变转移概率马尔科夫区制转换理论(MS-TVTP),构建了包含投资者过度自信和市场流动性的中国股市泡沫动态演化机制模型(VNS三区制变量扩展模型),并利用2005年4月-2015年6月沪深300指数的相关数据进行了实证分析。结果表明:运用VEC模型提取的股市泡沫和实际情况吻合;与现有Hamilton模型和VNS模型及其简单扩展模型相比,VNS三区制变量扩展模型能够更好的刻画中国股市泡沫特征;沪深300指数泡沫变化可划分为潜伏、膨胀和破裂三种状态,与2008年金融危机期间比较,发现危机前后中国股市泡沫的区制效应更加明显;投资者过度自信的增加会增大泡沫从潜伏区制转换到膨胀区制的概率,市场流动性的负向变化使泡沫从膨胀区制转换到破裂区制的可能性增加。

非齐次马尔可夫LPV系统的H_∞异步控制

针对存在外界干扰的情况,对一类离散时间非齐次马尔可夫线性变参数(linear parameter-varying,LPV)系统的H∞异步控制问题进行了研究。由于实际非齐次马尔可夫系统的系统模态难以直接获得,考虑了控制器模态和系统模态不一致的异步问题,并用一个非齐次隐马尔可夫模型建模。非齐次马尔可夫系统和非齐次隐马尔可夫链的时变特性分别由分段齐次状态转移概率矩阵和分段齐次条件概率矩阵描述,且受同一个高层齐次马尔可夫链支配。针对上述问题,完成了对闭环非齐次马尔可夫LPV系统的稳定性分析、H∞性能分析和H∞异步控制器设计,使系统在受到外界干扰和控制器模态与系统模态存在异步现象的情况下满足给定的H∞性能指标。最后通过对直流电机的仿真实验验证了利用非齐次信息得到理论的有效性和优越性。

基于IMM-RDCKF的机动目标跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种IMM-RDCKF算法。首先充分利用量测方程中只有部分状态变量是非线性的特点,对于非线性的量测方程采用降维滤波方法,可以在保障跟踪精度条件下减小计算量。其次,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时估计,提高了模型匹配概率。再次,滤波过程中由于误差累积可能导致协方差矩阵失去正定性,对算法进行了优化,确保了滤波过程中协方差矩阵的正定性,提高了算法稳定性。Monte-Carlo仿真结果表明,与CKF算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,计算效率提高了一倍。

国际粮食价格对中国粮食价格的非对称性影响研究

随着经济全球化与中国粮食市场开放程度的不断提高,国内外粮食价格的关联性日益增强,然而国际粮食价格的上涨和下跌对国内粮食价格的影响作用机制存在差异。本文基于时变概率马尔科夫区制转移(MSTVTP)模型,实证分析在粮食市场的不同运行阶段下,中国的合成粮食价格以及小麦、大米、大豆、玉米四类粮食价格受到国际价格的非对称性影响及其差异性。研究发现国际粮食价格通过贸易途径对国内粮食价格的影响存在非对称性效应,国内粮食价格倾向于对国际粮食价格上涨时的波动产生过度反应,而对国际粮食价格下跌时的波动反应不足。大豆受到国际价格影响最为显著,其正向影响作用在国内大豆价格上涨阶段大于下跌阶段;小麦、大米、玉米受到的非对称性影响形式因贸易形势、自给率等决定的价格传递形式不同而呈现差异。大豆低自给率和较高外贸依存度要求政府需健全大豆市场的政策保障,合理利用国际大豆价格的影响,规避国际市场异常波动对国内市场价格的冲击。