基于移动平均最小二乘法的永磁同步电机位置与转速检测方法

采用普通分辨率编码器的永磁同步电机在低速运行时会产生位置与转速检测的不精确现象。针对该问题,提出一种基于移动平均最小二乘法(least squares method,LSM)的永磁同步电机位置与转速检测方法。首先,分析传统移动LSM位置与转速检测误差的产生原因,在此基础上提出移动平均LSM位置与转速检测算法。当电机稳态运行时,采用移动采样窗口求取位置基函数;针对采样点不足的问题,通过扩大采样窗口增加采样点,提升位置基函数的计算准确性;在电机起动时,采用动态采样窗口对位置与转速进行检测,提升电机初始运行阶段的位置与转速检测精度。在11.7kW永磁同步电机驱动平台中的实验结果验证了该方法的有效性。

基于移动窗口和粒子群寻优的集成偏最小二乘改进算法

为了克服传统偏最小二乘算法对时序非线性数据拟合效果差的问题,提出了结合移动窗口技术和粒子群算法的集成偏最小二乘算法(EMWPLS_PSO)。该算法通过移动窗口判定时序数据状态突变时刻以对原始数据集进行数据划分,添加冗余检查步骤,简化模型结构,同时引入粒子群算法对关键参数寻优,提高了模型性能。采用工业数据集Debutanizer_data验证算法,结果表明:该算法在处理时序、非线性数据时具有更高的精准度和更好的稳定性。这表明基于EMWPLS_PSO的软测量建模算法在工业领域的实用性和可操作性。

用偏最小二乘法确定地下金属矿充填回采岩层移动角

在预测地下开采岩层移动系数领域,许多学者已经总结出了比较有效的方法,但是这些方法都存在一定的缺点。为了使预测方法更加完善,将偏最小乘法引入到该领域中。在国内外各个矿山收集到35组相关数据之后,将开采深度、岩体开采厚度、矿体倾角等七项影响岩层移动的因素作为输入变量,将岩层上下盘移动角作为输出变量,基于偏最小二乘法回归函数,建立了对充填采矿法的岩层移动参数的预测模型。十折交叉验证方法被引入以对模型结果进行优化,并将整合优化之后的模型应用到预测广东韶关凡口铅锌矿的开采岩层移动参数中。各项预测结果表明,基于偏最小二乘法预测岩层移动角的模型参数选取合理,且具备良好的预测能力,为预测岩层移动角提供了一种新的手段,对软计算方法预测岩层移动角领域进行了完善。

不同偏最小二乘法的近红外光谱技术测定大米中水分的研究

通过近红外光谱法对大米中含水量进行分析,运用Kennard-Stone法对校正集及预测集样本进行选取,利用Range Normalization法、二阶导数和多元散射校正加一阶导数法,分别对近红外光谱进行预处理优化,并采用偏最小二乘法(PLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)分别建立了定标模型。结果显示,相较于全谱建模,2种变量优选方法都能在有效减少建模所用的变量数,同时提高模型性能。其中采用MWPLS优选变量所建的大米水分定量模型的性能最优,决定系数为0.9525,校正集均方根误差为0.4093。利用40个验证集样本对定标模型进行了验证和配对t检验,预测相关系数达0.9617,相对分析误差为3.64,模型预测值与标准方法测定值没有显著性差异,说明模型具有良好的预测能力。基于MWPLS的近红外光谱技术能够实现大米中水分含量的快速检测。

基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究

光谱数据压缩、信息变量提取是近红外应用研究的热点，是简化模型、提高预测精度的重要手段。本文以杏可见／近红外光谱为例，采用二阶导数、标准化和正交信号校正（OSC）处理以滤除光谱与浓度阵无关的信号；使用SCMWPLS选择出880，894-910和932nm为建模区间建立PLS预测模型，其相关系数（R）、校正误差（SEC）和预测误差（SEP）分别为0．920，0．454和0．470；进行独立运行GA程序100次，依次选择入选频率较高的2个波长点888和900nm作为回归变量，建立GA-MLR预测模型，其R，SEC，SEP分别为0．905，0．488和0．459，均优于全谱的偏最小二乘建模结果。结果显示，OSC可以滤除光谱与浓度阵无关的信号，减少建立模型所用的主因子数；SCMWPLS和GA可以寻找最优信息变量组合。该方法对于建立低维度、高精度近红外快速分析模型具有普遍参考意义。

移动窗口偏最小二乘法优选猪油丙二醛近红外光谱波段

移动窗口偏最小二乘法（moving window PLS,MWPLS）是1种波长区间优选方法,主要用于选择与待测组分相关的高信息量的光谱区间。将该方法应用于猪油中丙二醛（malondialdehyde,MDA）含量的近红外定量分析模型的构建中,优选波长区间。通过改变MWPLS的窗口宽度,原始光谱以及经S-G卷积求导（一阶和二阶）预处理的近红外光谱,优选出多个与猪油中丙二醛含量相关的区域。评价及验证结果显示,原始光谱不经校正处理,移动窗口宽度为160个波长点时,优选到的光谱区域（7 305.4 cm^-1-6 078.8 cm^-1）所构建的定量分析模型最佳,其主因子数（Rank）、决定系数（R^2）、交互验证的校正标准偏差（RMSECV）、预测标准偏差[RMSEP（mg/100g）]、Bias和交互检验相对标准偏差（RPD）分别为5,0.9944,0.0596%,0.0545,-0.0181和14.4。这说明用MWPLS可以筛选猪油中丙二醛的近红外光谱信息区间,提高定量分析模型的预测能力,并降低数据的处理量（数据点由1 154个减少为162个）。

基于移动窗口-迭代遗传算法的近红外光谱波长选择方法

光谱样本数据常会受到环境噪声和其它组分的干扰,应作波长选择,以提高分析精度。近红外光谱谱区宽,搜索空间过大,难以直接采用遗传算法进行波长选择。为此本研究提出先用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)从宽谱区中初选出信息区间,再采用改进的迭代遗传算法(IGA)从中选出最优的信息子区间。MWPLS用移动窗口沿全谱区扫描,对信息区间的定位效果好,而IGA将顾及光谱数据的连续相关特性,运行多轮GA,并以上轮选择结果平滑处理后作为先验知识支持下轮的种群初始化。由此选出的连续相邻的波长点作为自变量,进行PLS建模,既可显著地简化模型,又保留一定的数据冗余,模型的稳健性好,分析精度高。将其用于小麦水分的近红外分析,效果良好,预测性能明显优于其它方法。

MWPLS法在羊肉中TVB-N近红外定量分析中的应用

将移动窗口偏最小二乘（moving window partial least squares,MWPLS）法应用于羊肉中挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的近红外定量分析模型的构建中,通过改变MWPLS的窗口宽度,优选与羊肉中TVB-N含量高度相关的光谱区域。模型评价及验证结果显示,移动窗口宽度为160个波长点时优选得到的光谱区域（1 325～1 484 nm）所构建的定量分析模型最佳,其预测相关系数、预测标准偏差、主因子数和预测偏差比率分别为0.856 84、0.564 29 mg/100 g、5和2.9,这说明MWPLS可以有效地筛选羊肉中TVB-N的近红外光谱信息区间,提高定量分析模型的预测能力,并降低数据的处理量（数据点由800个减少为160个）。

近红外光谱结合可移动窗口偏最小二乘法对克霉唑粉末药品的定量分析

建立测定克霉唑粉末药品的近红外漫反射光谱结合可移动窗口偏最小二乘法(MW-PLS)多元校正模型。选择有效的光谱预处理方法,并对窗口宽度,窗口移动的位置,以及隐变量数对模型参数进行优化,使用逼近度作为建模参数优化评价指标,最终得到测定克霉唑粉末药品的最佳模型。用该模型进行预测,校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数(Rc)分别为0.9558和0.9645,校正集的均方根误差(RMSEC)为0.0041,验证集均方根误差(RMSEP)为0.0043,表明该模型的稳健性、拟合度和预测能力都令人满意。

移动窗口PLS在光谱实时监测中的应用

偏最小二乘是在光谱多元校正中广泛使用的一种算法。为了建立基于光谱的实时监测模型,本文给出了一种基于移动窗口策略的的偏最小二乘算法。该算法基本思想是:将一个窗口沿着光谱轴不断地移动,建立一系列的局部最优的偏最小二乘模型,然后再选出具有最优性能的光谱区域和相应的模型。最后通过一个实例对出该算法进行了验证。

基于区间组合移动窗口法筛选近红外光谱信息

近红外光谱信息的筛选方法是近红外光谱技术简化模型和提高预测精度的重要手段,为选择近红外光谱分析中最优的建模光谱波段,提出区间组合移动窗口偏最小二乘法(SCMWPLS)。该方法通过大小连续变化的移动窗口和交叉有效性筛选出连续的建模区间。以葡萄糖溶液的近红外光谱为测试对象,分别采用所提方法以及传统的间隔偏最小二乘法(IPLS)和窗口移动偏最小二乘法(MWPLS)建立近红外光谱预测模型。所提方法与传统的间隔偏最小二乘法和窗口移动偏最小二乘法模型相比,预测均方根误差分别降低了44%和25%。

数据驱动风电机组偏航误差在线智能识别研究

针对不同风速下风向仪动态特性、风轮尾流、风向仪安装误差等因素导致的风电机组偏航误差问题,文章采用基于运行数据驱动的风电机组偏航误差方法进行在线智能识别。该方法通过改进DBSCAN聚类方法剔除过度离群数据,采用移动最小二乘法拟合“风速-功率-偏航误差”特性曲面,识别出不同风速下的偏航误差曲线,结合在线运行数据采集,可以实现不同风速下偏航误差的动态识别和持续矫正。算例分析表明,与偏航误差设定值相比,在有限数据下识别的偏航误差的识别结果较为准确,且识别误差在合理范围内。该方法的应用能够更为精确识别不同风速下风电机组偏航误差,进一步提高风电机组发电效率。

激光诱导击穿光谱结合移动窗口偏最小二乘对脐橙中重金属Cd的检测

将移动窗口偏最小二乘(MWPLS)应用于脐橙中重金属Cd含量的激光诱导击穿光谱(LIBS)定量分析模型中,通过改变MWPLS窗口宽度并结合标准归一化处理、一阶导数、二阶导数、中心化处理和多元散射校正等5种数据前处理方法,优选与脐橙中Cd元素相关性高的光谱区间,并与传统偏最小二乘法进行对比分析。模型评价及验证结果显示,当优选移动窗口为61个波长宽度、优选区域为218.61~222.55nm时,结合一阶导数数据前处理方法所构建的模型效果最佳,验证集决定系数、预测均方根误差、主因子数、平均预测相对误差分别为0.9953,15.10×10^(-6),12,7.43%。MWPLS结合合适的数据前处理方法可以筛选出脐橙中Cd元素的LIBS光谱区域,提高定量分析模型的预测能力。

移动学术虚拟社区知识流转的影响因素研究

[目的/意义]探究移动学术虚拟社区知识流转的影响因素,对推动移动学术虚拟社区知识高效流转,促进学术交流与创新具有重要意义。[方法/过程]通过剖析移动学术虚拟社区知识流转特性与过程,从社区成员、知识内容、情境和社区平台等维度构建影响因素模型,利用偏最小二乘法(PLS)对模型进行验证与分析。[结果/结论]研究结果表明,知识内容和社区成员均对知识流转具有显著影响,且知识内容对知识流转的影响更为显著,情境正向影响社区成员和知识内容,社区成员对知识内容具有显著影响,社区平台正向影响社区成员,并提出相应的建议。

移动社交媒体用户持续使用行为研究

[目的/意义]文章旨在探究移动社交媒体用户持续使用行为的影响因素及其相互关系,为移动社交媒体运营商提高用户满意度和忠诚度,增强用户黏性,洞察用户真正兴趣和心理需求,培养用户习惯等提供决策参考。[方法/过程]本文整合扩展的ECM-ISC模型、自我决定理论及习惯,构建移动社交媒体用户持续使用行为概念模型,提出研究假设并设计调查问卷;针对微信用户进行纸质问卷调查,共回收234份有效问卷,采用偏最小二乘法分析数据,在排除共同方法变异的影响下,对测量模型和结构模型进行评估,并对研究假设和调节效应进行验证。[结果/结论]结果显示,持续使用意愿和习惯直接影响移动社交媒体用户持续使用行为,习惯对持续使用意愿和行为之间有负向的调节作用;使用后感知有用性、满意度及自我功效正向显著影响持续使用意愿;期望确认度对使用后感知有用性和满意度产生直接影响;感知关系性和感知胜任性正向显著影响内在动机,内在动机对满意度正向影响显著,满意度对习惯产生直接影响。根据研究结论,对移动社交媒体(微信)运营商提出管理建议。

基于改进UTAUT的建筑业移动应用软件采纳意愿研究

建筑移动应用软件能够通过移动设备辅助建筑从业人员执行施工作业和管理任务,然而,其作为辅助工具仅仅被少数的大型建筑企业所采纳,在中小企业的实践应用仍处于试验阶段。结合情境感知和精细加工可能性模型的优点,改进了UTAUT以分析建筑APP采纳的影响因素。利用SPSS21.0软件对收集到的数据进行分析和处理,使用Smart PLS软件估计路径显著性水平。为参与开发和部署建筑APP的决策者提供了有利的见解,强调了将改进UTAUT整合到制定决策支持的框架内,以研究采纳移动新应用方面的实用性。

模块化移动机器人的无模型自适应控制研究

为研究无模型自适应(MFA)控制算法在机器人控制领域的应用,设计了差动驱动的模块化移动机器人。在考虑非完整约束、MIMO、饱和约束等特点基础上,建立了以差动驱动电机脉宽调制(PWM)信号为输入、以机器人方位角和线速度为输出的无模型自适应控制系统;为提高运算速度并减少运算量,使用最小二乘原理设计了新的伪偏导数和控制律在线估计算法。仿真结果表明,该方法具有鲁棒性强、响应速度快及控制精度高的特点,其性能优于传统的PID控制。

喀斯特流域水源涵养功能时空分异及其对景观格局的响应

针对喀斯特地区景观格局驱动水源涵养功能演变机制的相关研究较少,而水源涵养功能是岩溶石漠化治理等生态修复工程生态效益的关键指标之一,具有重要的研究意义。以地处西南喀斯特中心的野纪河流域为研究对象,基于InVEST模型、偏最小二乘模型(PLSR)、景观生态学理论等,探究野纪河流域2005—2020年水源涵养功能的时空分异特征及其与景观格局的耦合关系。结果表明:(1)野纪河流域景观类型以旱地、草地和灌木林等为主,各类型之间相互转化较为频繁,总体特征表现为旱地、灌木林和草地之间的转化以及建设用地对其余地类的挤占。(2)研究期间,旱地景观趋于破碎化,建设用地呈集聚性的扩张趋势,其他景观类型相对稳定。总体上,景观格局呈破碎化发展趋势,景观连通性呈小幅上升趋势。(3)研究区水源涵养量年际变化呈现持续增长趋势,在空间分布上呈现中部低、南北两侧高的态势。水源涵养深度由高到低排序为灌木林>有林地>疏林地>草地>旱地>建设用地>水田>湖泊>水库坑塘。(4)景观破碎化的增加及斑块质量的提高,可提升喀斯特流域水源涵养功能,但过高的景观破碎化程度可能导致水源涵养功能下降。总体来看,研究期间野纪河流域景观格局呈破碎化发展态势,水源涵养功能呈持续增加趋势,景观格局对水源涵养功能的影响具有复杂性。研究结果可为喀斯特流域景观规划、水资源保护等提供重要的科学依据。

近红外光谱法在蛹虫草诱变筛选及其发酵条件优化中应用

应用近红外(NIR)光谱技术结合化学计量学法建立测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸4种主要有效成分含量的定量分析模型,可应用于蛹虫草高产突变株的筛选和发酵条件的优化。468株蛹虫草突变株在不同的摇瓶发酵条件下进行发酵,收集菌丝体粉末样品并采集NIR光谱,同时采用常规方法分别测定样品的4种有效成分含量。偏最小二乘法(PLS)用于建立NIR光谱与有效成分含量间相关模型。采用蒙特卡罗偏最小二乘法(MCPLS)识别异常样本和选择合适的校正集样本数;采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)筛选波长变量;以逼近度(Da)为考察指标,选择最有效的光谱预处理方法和最适的PLS隐变量数,最终得到测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸含量的最优PLS模型,其校正集样本参考值与预测值间相关系数(Rc)分别为0.92943,0.98479,0.90785和0.85131;预测集误差(RMSEP)为0.66714,0.02065,0.01131和0.01159,表明模型具有很好的拟合度和预测性能,应用该方法进行蛹虫草诱变筛选和发酵条件的优化是可行的。

茶叶咖啡碱近红外光谱模型简化方法

该文以茶叶为研究对象,以近红外光谱分析技术快速检测茶叶中的咖啡碱含量为目的,采用一种小波包分析-移动窗口偏最小二乘法(WPA-MWPLS)的处理光谱数据方法,即利用小波包精细的多层分解功能扣除背景、降低噪声的影响,利用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)挑选与茶叶中咖啡碱相关性较大的波数区间使用偏最小二乘法建立校正模型。与只经过Savitzky–Golay预处理后直接利用PLS所建模型相比,采用小波包分析-移动窗口偏最小二乘法使得预测相关系数R由0.9170提高到了0.9625;预测均方差RESEP由0.3071下降为0.2463。该结果表明:该方法具有预处理简单、优选参数和建模变量少等特点,能在很大程度上简化建模过程、提高建模和分析速度。