一种基于Beta分布的风电功率预测误差最小概率区间的模型和算法

针对用正态分布计算风电功率预测误差区间时出现的问题,提出一种基于Beta分布的风电功率预测误差区间的估计方法。该方法根据发电调度对系统备用容量安全性和经济性的要求,建立一个能够计算任意概率水平、Beta分布最小概率区间的优化模型,通过引入Beta分布函数的反函数形式,把等式约束的优化问题简化成一个无约束的优化问题,并根据Beta分布特点给出了一个快速的算法。仿真结果证明了所提模型、算法的正确性,和Beta分布的合理性。

最小概率DWO带宽选择及激光陀螺温度误差模型辨识

在原有研究的基础上,针对实验数据观测点疏密分布均匀或不均匀的工程实际情况,分别运用全局准则和局部准则,研究最小概率DWO非线性辨识方法中的带宽选择关键问题,提出了校正AIC准则和LCV准则两种不同的带宽选择方法,并将这些方法应用于四频差动激光陀螺的温度误差模型辨识中,比较和验证了这些方法的正确性和适应性。研究结果表明:①对于"分布均匀"的情况,宜采用校正AIC准则;②对于"分布不均匀"的情况,宜采用LCV准则;③形成了自动带宽选择算法。总之,这些方法为解决"带宽选择"问题提供了有效途径,从而进一步提高了最小概率DWO方法的工程应用价值。

用网络分离法优化评定空间任意方向直线度误差的数学模型

本文应用“最小二乘法”的理论 ,以网络分离法优化按最小条件评定空间任意方向直线度误差的数学模型 ,为确定作为评定基准的理想轴线的位置提供了一种优化的依据 。

多轴转向载货车转向系基于最小半径的优化

建立了五轴汽车(10×8)二自由度模型,研究了多轴转向系统中各轮偏转角之间的关系对转向半径和稳态响应的影响,得出了五轴汽车转向半径的一般表达式,并对某型多轴车进行了基于最小转向半径的转角比例关系的优化。

“最小条件”平面度误差的最优化评定方法

简述了“最小条件”平面度误差的数字模型,采用了无约束二维最优化理论,对平面度误差进行计算,其结果满足“最小条件”。

平面度误差最小区域评定结果不确定度估计

在平面度误差的实际测量中,给出测量结果时往往不给测量结果的不确定度。按照国际标准化组织发布的《测量不确定度表示指南》(简称GUM)的要求,根据平面度误差最小区域评定的几何判别准则,推导了有关的不确定度传递公式。分别用蒙特卡罗方法及本文推导的公式对实际的测量结果进行了不确定度估计,实验结果表明,推导出的公式计算的不确定度要比用蒙特卡罗方法估计的效果要好。

基于模型的立体视觉的优化方法

针对 3D视觉检测中最典型的误差源图像中像素的量化误差 ,在已知模型的条件下 ,对双目立体视觉提出一种模型。利用该优化模型及改进的约束最小二乘法对未知模型的立体视觉解法做一些改进 ,可以明显减小系统的误差。仿真结果表明 ,与未知模型的立体视觉方法相比 ,在同样的量化误差条件下 ,该方法可将系统误差减小 50 %以上。

基于PSO优化的直接灰色模型在年用电量预测中的应用

将直接灰色预测模型引入城市电网年用电量预测中,避开了灰微分方程参数辨识时选取的背景值问题,以模型的还原值与实际值的平均相对误差最小化为优化目标,设计了求解该模型的粒子群优化算法,并与多种预测方法比较。结果表明,该方法合理、有效,预测精度较高。

基于正弦变换和背景值优化的灰色GM(1,1)模型研究

对传统GM(1,1)模型进行误差分析,基于正弦变换和误差最小化原理对初始条件和背景值进行改进,建立了优化GM(1,1)模型。为了比较与传统GM(1,1)模型的优劣,选取2005—2015年我国水产品总产量数据,基于传统GM(1,1)模型和优化GM(1,1)模型分别对水产品总产量进行预测。实证研究表明:优化GM(1,1)模型在预测相对误差方面有明显改善,极大地提高了灰色模型的预测精度。

带结构风险最小化的最优区间回归模型辨识

针对来自模型结构、参数以及测量数据的不确定性等因素,传统的辨识方法获取的是确定性数学模型的点输出,其鲁棒性差,易受外界干扰.因此,采用区间输出比点输出更易于实际问题的研究.基于复杂系统的不确定性测量数据以及系统参数的不确定性,提出了最优区间回归模型辨识的一种新方法,该方法将逼近误差的L∞范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解区间模型的最优化问题,应用线性规划独立求解区间模型的上界和下界模型.该方法在保证模型辨识精度的同时,其泛化性能得到进一步提高.实验分析表明,提出的方法对来自噪声以及参数不确定性的数据,可以从区间模型的辨识精度和泛化性能之间取其平衡.

基于迭代学习控制的混合误差轮廓控制

针对永磁直线同步电动机直接驱动XY平台系统中存在不确定扰动的问题,单轴上设计了基于干扰观测器的迭代学习控制器.迭代学习控制器可以抑制重复扰动,干扰观测器可以消除非重复扰动的影响,两者结合起来可增强系统对重复和非重复扰动的抑制能力.由于轮廓误差计算模型要求跟踪误差远小于期望轮廓曲率半径,所以设计了混合误差轮廓控制器,跟踪误差较大时只控制各轴位置,跟踪误差足够小时进行轮廓控制.仿真结果表明,该控制方法使直接驱动XY平台具有较强的鲁棒性和较高的轮廓精度.

基于数据驱动的控制器综合性能优化

为了提高过程回路的控制性能,提出一种基于数据驱动的控制器综合性能优化方法。首先,通过分析虚拟参考反馈校正方法与内模控制器设计过程的联系,确定数据驱动控制器校正所需参考模型的结构;然后,定义一种结合绝对误差积分和最小方差性能基准的综合性能指标,再基于该指标确定参考模型的未决参数;最后,利用控制系统闭环数据实现对控制器参数的校正。通过数值仿真和工业实例验证了所提方法的有效性,并将其与内模控制(IMC)-比例积分微分(PID)方法进行比较,验证了该方法的优越性。

融合SBM的偏最小二乘辅助分析

偏最小二乘回归(PLS)自带的T2椭圆图辅助分析方法具有一定的"噪音"识别能力,但无法分析多维空间中的"噪音"。在此基础上,提出将SBM算法引入到偏最小二乘辅助分析中,优化偏最小二乘回归建模。对样本数据进行综合评价,将有效的数据用来进行偏最小二乘回归,以避免"噪音"数据对回归精度的影响,弥补偏最小二乘回归辅助分析技术的不足。以中药实验实例进行计算,对于其2个因变量,SBM算法优化的PLS回归平均相对误差分别为5.0844%和8.7485%,低于直接PLS的5.5825%和9.2810%;以刀具磨损实验数据进行计算,对于其单个因变量,优化后的PLS回归平均相对误差为2.6984%,低于直接PLS的3.3526%。模拟实验结果表明,优化后的PLS回归结果比直接PLS精度更高。

飞机上超薄型座位背部曲线的优化

针对怎样设计座椅的靠背曲线才能提高舒适度的问题。我们先引进了脊柱曲率的概念,又通过对脊柱数据的分析得出腰椎弯曲形状接近正常生理状态时人舒适度最高,之后通过建立腰椎曲率模型求出了最舒适坐姿下的腰椎曲率半径。再者我们根据人机工程学选取了4个人体脊柱特征点(H-跨点、Y-腰靠支撑点、J-肩靠支撑点、S-头靠支撑点),建立三次样条插值法模型,通过MATLAB拟合出靠背曲线经验方程;针对靠背曲线优化提高舒适度的问题。我们建立了曲率半径误差最小的优化模型,使设计的曲线在脊椎中的主要受力点腰椎和肩胛骨这两点的曲率半径误差最小,最后采用外点惩罚函数法,通过MATLAB拟合出优化后的靠背曲线经验方程。

凸轮机构优化滚子尺寸选择的实用方法

本文介绍了一般凸轮机构最佳从动滚子半径选择的两种实用方法,使用这些方法,可使设计者简单地求得滚子半径,并能方便地嵌入现有的凸轮机构自动设计程序中。

牛顿环实验参数的优化处理

通过分析牛顿环实验的系统误差 。

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.

大型光学非球面超精密磨削关键技术的研究

针对大型光学非球面制造难度大的缺点,根据非球面的轴对称性,在对非球面方程及曲率分析基础上,采用简便的二轴联动超精密磨削机床,给出两种砂轮加工光学非球面的几何模型,分析了形成光学非球面造型误差的主要影响参数,并通过计算机仿真,得到一系列有价值的结果,即:(1)调整平行砂轮安装角以获得最大行程,可明显提高加工效率和精度;(2)为提高加工精度与效率,在保证砂轮形状精度前提下,带角圆砂轮应采用较大的角圆半径;(3)在加工效率、精度以及质量的稳定性上,带角圆砂轮比平行砂轮有显著的优势;(4)平行砂轮加工成本低,在缓变非球面的粗磨阶段,可用其以较小的安装角度达到加工要求.从而为提高加工效率与精度提供工具选择的依据.

采用TV及纹理合成技术的分层图像修复

整体变分(TV)模型在图像修复中能够保持图像的边缘且数值实现方便,但在图像修复中对于人类视觉连通性的处理还有所不足。根据图像遗失或者损坏的不同类型,针对TV、CDD模型在图像修复中存在的问题,提出了一种结合TV、CDD模型及基于块的纹理合成算法的分层图像修复算法。实验结果表明,这种分层修复的方法在图像的结构修复和纹理修复两方面实现了较好的统一,而且在较大区域图像修复上表现出良好的效果。

基于DSSA的煤矿微震监测台站空间布局优化方法研究

为了合理设计煤矿微震监测台站布局,提高微震系统定位精度,提出一种基于离散型麻雀搜索算法(Discrete Sparrow Search Algorithm,DSSA)的煤矿微震监测台站空间布局优化方法.首先提出了最小定位误差优化模型;其次提出了整数编码,将种群个体与空间台站候选点相互对应,同时引入交换算子和离散Levy飞行改进麻雀搜索算法;最后通过改进后麻雀搜索算法对优化模型进行求解寻找台站布局位置.通过仿真实验从62个候选点中选择20个位置部署台站,实验给出了台站布局情况,在寻优精度方面提高了28.8%、53.4%、43.1%,验证了基于最小定位误差优化模型优于基于D值优化模型.在现场实验中,按照矿区安装计划确定安装数量,根据矿区地表起伏情况以及矿区范围确定台站候选点;然后利用离散型麻雀搜索算法对最小定位误差模型进行求解,给出最终优化布局结果.矿井五处重点监测区域震源最小定位误差降至8.0 m,为煤矿微震台站空间布局提供了一种新方法.