基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估

针对多部件失效相关的机械系统,提出一种基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估方法。首先,引入非线性Wiener过程刻画性能退化过程,并采用Copula函数刻画多部件失效间的相关性;其次,基于傅里叶级数近似Copula函数的演化方程,并通过蒙特卡洛(MC)模拟验证傅里叶级数对常见时变形式的拟合效果;此外,采用似然比统计量检验时变相关性的存在性,指明时变相关性研究的必要性。算例分析结果表明,与静态相关性模型相比,时变相关性模型对数似然函数值提高4.36%、赤池信息量准则(AIC)减小3.81%,可靠性评估结果更加准确。

具有非线性耦合函数的时变时滞复杂网络的渐近输出同步

利用分散自适应输出反馈控制的方法,研究了一类具有不同维数节点、非线性内耦合函数和时变时滞的复杂动态网络的渐近输出同步控制问题.针对网络模型的外部耦合矩阵是时变、非零行和、非对称的情况,设计了有效的分散自适应输出反馈控制器.利用Lyapunov稳定性理论和Barbalat’s引理,证明了网络渐近输出同步的分散输出反馈控制方案的正确性.最后,利用数值仿真实例验证了所提结果的有效性和可行性.

用新激活函数加快新ZNN模型求解时变矩阵Moore-Penrose逆

基于梯度的神经网络(GNN)和张神经网络(ZNN)是两种可用于求解时变矩阵Moore-Penrose逆问题的递归神经网络。与GNN相比,ZNN的计算精度更高。此外,本文提出了一种新的ZNN模型。因此,本文主要利用带有新优化激活函数的ZNN模型来求解时变行满秩(或列满秩)矩阵Moore-Penrose逆问题。这种带有新优化激活函数的ZNN模型可以在有限时间内加速求解时变矩阵的Moore-Penrose逆。通过Lyapunov理论分析,得到了收敛时间的上限。仿真结果进一步证实了理论分析,并证明了采用新优化的激活函数的ZNN模型在求解时变矩阵Moore-Penrose逆时的有效性。

不确定电液伺服系统的时变输出约束自适应滤波控制

针对电液伺服系统位置跟踪控制中存在的输出约束和不确定性问题,提出一种基于正切型时变障碍Lyapunov函数的输出约束自适应滤波控制方法。构造具有时变约束边界的正切型时变障碍Lyapunov函数,通过时变边界函数的参数设置,使系统输出具有较好的瞬态和稳态性能;设计径向基函数(RBF)神经网络及权重自适应学习律,在线逼近由模型不确定性和未知干扰组成的复合干扰,并将逼近值用于反馈控制;采用二阶指令滤波反步法设计状态反馈控制律和误差补偿机制,避免反步设计中“计算爆炸”的问题,同时消除滤波误差,提高系统位置跟踪精度;依据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统中所有误差信号的收敛性。仿真结果表明:系统的稳态误差在所提方法下约为3.48×10^(-8)m,相比于其他控制方法,跟踪误差始终约束在时变的约束边界内,跟踪精度和控制性能均得到提升。

线性离散时变系统的离散Walsh函数模型降阶

为解决线性离散时变系统的模型降阶问题,提出两种基于离散Walsh函数的模型降阶方法:方法1,采用递推法得到线性离散时变系统状态方程的解,并由此得到状态变量的离散Walsh函数系数矩阵,借助所得系数矩阵构造正交投影矩阵,进而得到降阶系统。方法2,将系统在离散Walsh函数所构成的空间中展开,通过求解矩阵方程得到离散Walsh函数系数矩阵,由此系数矩阵和非零初值得到正交投影矩阵并构造降阶系统。理论分析表明两种方法所得降阶系统分别能够匹配原始系统一定数目的展开系数。数值算例验证了所提方法的可行性和有效性。

我国保险业系统性风险溢出效应研究——基于时变Copula-CoVaR模型

本文基于扩展的时变Copula-CoVaR方法,研究2007年1月至2015年9月间我国保险业系统性风险溢出效应,并使用前瞻CoVaR模型分析保险业系统性风险溢出的影响因素。研究结果表明:样本期内保险业内部、保险业与其他金融子行业间具有显著的双向系统性风险溢出,且风险溢出呈现非对称性特征;保险业与证券业间的系统性风险溢出强度明显高于与其他金融子行业间的系统性风险溢出,银行业并不是金融业中对系统性风险贡献最大的子行业;2007年美国次贷危机期间和2014年底至样本期结束,我国保险业的系统性风险溢出强度明显高于其他时间段;在险价值、净资产收益率对保险公司系统性风险溢出有正向影响,而财务杠杆、每股净资产和资产规模有负向影响;保险公司系统性风险溢出呈现出一定的顺周期性。

结构时变失效概率函数估计的加权重要抽样方法

参数时变失效概率函数(Time-Dependent Failure Probability Function,TDFPF)是结构时变可靠性优化设计的关键问题之一,其估计的精度与效率决定了结构时变可靠性优化的效果。针对时变失效概率函数计算成本高的问题,基于结构复合极限状态思想提出了基于加权重要抽样的结构时变失效概率函数估计策略。对于加权重要抽样进行扩展,仅需一次可靠性分析,即可得到时变失效概率函数的估计,避免了多次重复计算。为了验证所提方法的精度与效率,给出数值算例及工业机器人减速器结构时变算例。结果表明,对于时变失效概率函数估计问题,所提方法适用性好,能够以较高效率获得满意的结果。

基于全驱系统方法的高阶严反馈系统时变输出约束控制

针对输出受不对称时变约束的不确定高阶严反馈系统,提出一种基于全驱系统方法的高阶自适应动态面输出约束控制方法.所研究的高阶严反馈系统,每个子系统都是高阶形式,通过非线性转换函数将原输出约束系统转换为新的无约束系统,从而将原系统输出约束问题转化为新系统输出有界的问题.进一步结合全驱系统方法和自适应动态面控制,直接将每个高阶子系统作为一个整体进行控制器设计,而不需要将其转化为一阶系统形式,有效简化了设计步骤;同时通过引入一系列低通滤波器来获得虚拟控制律的高阶导数,以代替复杂的微分运算.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统所有信号是一致最终有界的,系统输出在满足约束的条件下能有效跟踪期望的参考信号,且可通过调整参数使得系统跟踪误差收敛到零附近的足够小的邻域内.最后,通过对柔性关节机械臂系统进行仿真,验证了所提出控制方法的有效性.

适用于一般时变荷载情况的一维固结解析解

现有的一维渗流固结解析解只适用于特定的荷载类型,如矩形分布荷载和三角形分布荷载,而工程实际中常见的是更为一般的荷载分布形式,而且荷载往往是随时间而变化的。为更好地便于工程应用,结合前人研究工作,本文在一定的假设基础上,采用理论分析方法明确了一维渗流固结问题对应的基本微分方程和相应的边界条件,然后采用特征函数法,推导出更为一般的随时间变化的荷载分布形式下一维固结解析解,并且对解析解进行编程求解。最后将新解析解与已有的特定荷载类型下的解析解进行对比,结果表明采用新解析解能够快速准确地得出一般时变荷载作用下的一维固结解析解,值得在工程应用中加以推广。

具有一类不连续非单调激活函数的时滞递归神经网络的多稳定性分析

本文提出了一类不连续非单调激活函数,研究了具有这类激活函数的时滞递归神经网络的多稳定性。根据激活函数的几何特性和不动点定理,给出充分条件确保n维神经网络至少存在7n个平衡点,其中4n个是局部指数稳定的。然后,我们将结果推广到更一般的情况。在不增加充分条件的情况下,本文通过增加激活函数峰值点的数量k,得到n维神经网络可以具有 (2k+3)n 平衡点,其中是 (k+2)n 局部指数稳定的。与之前文献相比,总平衡点和稳定平衡点的数量大大地增加了,从而提高了递归神经网络的存储容量。最后,给出了一个例子来证明我们的理论结果。

基于时变Copula函数的风电出力相关性分析

相邻风电场风电出力存在较强的相关性,但一段时间内其相关强度并非一成不变,所选取时间窗口不同,可能会得到不同的相关性结论。针对这一问题,基于Copula相关性分析理论,提出了采用时变Copula函数来分析风电出力时变相关性。并研究了3种时变Copula函数的特性,给出了时变相关系数的时变方程,再采用IFM法和AIC法进行Copula函数参数估计和拟合优度检验。通过实例分析,对比了静态Copula函数和时变Copula函数拟合优度,证明了时变Copula函数在风电场风电出力相关性分析中的可行性和优越性,为风电场风电出力相关性分析提供了更有效的新方法。

基于分段间隙函数的螺旋锥齿轮时变啮合参数分析

刚度和阻尼等啮合参数是螺旋锥齿轮非线性振动的主要影响因素。考虑啮合刚度和啮合阻尼的时变性,采用二次谐波形式展开,建立了螺旋锥齿轮副振动平衡方程。基于不同啮合状态下间隙函数的变化,研究了啮合刚度及啮合阻尼在三种啮合状态下对螺旋锥齿轮副啮合特性的影响规律。采用Matlab进行分析,给出了平均啮合阻尼、谐波啮合阻尼、主谐波啮合刚度和次谐波啮合刚度对啮合点振动位移的影响曲线。结果表明增大平均啮合阻尼和降低主谐波啮合刚度会降低振动位移峰值,提高齿轮传动平稳性。

广义时变ARMA模型参数函数的确定方法

提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。

利用径向基函数RBF解算GRACE全球时变重力场

本文利用GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)level 1b数据和径向基函数RBF(radial basis function)方法解算了全球时变地球重力场.RBF基函数相比传统球谐(spherical harmonic)基函数,其高度的空域局部特性使得正则化过程易于添加先验协方差信息,从而可能揭示更加准确的重力场信号.本文研究表明,RBF基函数算法在精化现有的GRACE全球时变重力场模型,如提升部分区域信号幅度等方面具有一定优势.本文通过将RBF的尺度因子作为待解参数,基于GRACE卫星的Level 1b数据和变分方程法,成功获取了2009-2010年90阶无约束全球时变重力场RBF模型Hust-IGG03,以及正则化全球时变重力场RBF模型Hust-IGG04.通过与GRACE官方数据处理中心GFZ发布的最新90阶球谐基时变模型RL05a进行对比,结果表明:(1)无约束RBF模型Hust-IGG03和GFZ RL05a在空域和频域表现基本一致;(2)正则化RBF模型Hust-IGG04无需进行后处理滤波已经显示较高信噪比,噪音水平接近于球谐基模型GFZ RL05a经400 km高斯滤波后的效果;(3)HustIGG04相比400 km高斯滤波GFZ RL05a在周年振幅图和趋势图上显示出更多的细节信息,并且呈现出更强的信号幅度,如在格陵兰冰川融化趋势估计上Hust-IGG04比GFZ RL05a提高了24.2%.以上结果均显示RBF方法有助于进一步挖掘GRACE观测值所包含的时变重力场信息.

中国棉花生产要素投入贡献率测算与分析——基于时变弹性生产函数法

基于产出弹性时变的特性,放宽传统生产函数假设,将棉花种植面积、单位面积物质资本投入以及单位面积劳动力投入的产出弹性看作可变参数,利用我国11个产棉省份1998—2015年棉花投入产出省际面板数据,建立时变弹性生产函数模型,用于计算各要素产出弹性,并进一步测定要素贡献率。结果表明,在中国棉花生产要素投入产出方程中确实存在时变参数,并且要素投入处于规模报酬递增状态。各要素产出贡献率呈变动趋势,其中:棉花种植面积贡献率先增后减,单位面积物质资本投入贡献率逐渐降低,单位面积劳动力投入贡献率逐渐升高,技术进步贡献率先减后增。根据各类要素贡献率变动趋势,结合中国棉花生产面临的外部环境,提出相应政策建议。

输入输出均为时变函数的过程神经网络及应用

为了解决实际系统中输入、输出经常是时变连续函数的问题,提出了一类基于基函数展开的过程神经元网络模型.该模型利用过程神经元网络所具有的对时间变量的非线性映射能力,实现系统的输入、输出之间的连续映射关系.另外,还给出了一种学习算法.为了简化计算,选择正交函数作为基函数,并以油藏开发仿真为例,验证了模型和算法的有效性.

基于S函数的时变系统仿真

为了对复杂的控制系统进行优化控制,就要对系统特性有比较清楚的了解,对系统进行仿真是常用的一种方法。Mat lab软件是系统仿真的优秀工具,其Simulink能仿真大多数的系统,只是有些模型Simulink并没有直接给出,例如时变系统,而S函数是扩展Simulink功能的有力工具。该文对基于S函数的时变系统仿真进行了研究,并与等效变换法进行了比较,结果证明S函数是解决时变系统仿真的有力工具。

存货影响销售率且理论需求为线性时变函数时的EOQ模型

本文建立了理论需求率为线性时变递增函数且无短缺量拖后和短缺量完全拖后时的EOQ模型 ,并对无短缺量拖后时模型最优解的存在及唯一性进行了讨论 ,为库存系统的管理决策提供了理论依据。

时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步

为了探索时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步及参数辨识问题,构造时变时滞耦合的节点参数未知和拓扑结构未知的2类复杂网络.利用牵制控制方法,分别设计这2类网络各自的自适应控制器,使得2类网络和其孤立节点实现函数投影同步.分别利用网络节点未知参数的辨识法则和网络未知拓扑结构的辨识法则,对网络的节点参数和拓扑结构进行辨识.最后给出数值仿真例子验证自适应控制器和辨识法则的有效性.

时变弹性生产函数模型统计学与经济学检验

本文给出时变弹性生产函数的半参数变系数Profile估计方法,提出利用统计学和经济学原理检验时变弹性生产函数显著性和准确性的新思路。实证研究发现,广义似然比统计检验无法拒绝Cobb-Douglas生产函数,但是经济学检验拒绝Cobb-Douglas生产函数。时变弹性生产函数保留了Cobb-Douglas生产函数结构形式,具有明确的经济学意义,改进不变产出弹性中性技术进步假设,是更加符合实际的生产函数模型。