混凝土构件空洞模拟检测试验与ARMA功率谱分析

及时发现空洞隐患、确定空洞大小,准确评估不良病害的危害程度对指导施工和提高混凝土结构质量具有重要意义。为实现空洞尺寸的量化,对试验模型中的模拟空洞进行地质雷达检测,应用基于SVD-TLS方法的AR-MA功率谱分析对原始数据进行处理。结果表明:地质雷达探测区域覆盖的空洞范围越大,空洞信号越明显。基于SVD-TLS方法的ARMA功率谱分析具有较高的分辨率,可以识别异常反射信息,判断空洞在测线方向的范围;功率谱参数期望值有一定的分布范围,当参数期望值在-0.160以下时,可以基本确定为空洞区域。最后结合工程实例,对地质雷达数据进行功率谱分析,取得了良好的效果。该分析方法为研究混凝土构件内部空洞的检测提供了新途径,一定程度上实现了空洞尺寸的量化。

生成粉红噪声的ARMA模型

针对现有粉红噪声的生成方法所存在的计算过程复杂,与理想粉红噪声相比偏差较大等问题,本文提出了一种利用自回归滑动平均(Auto-regressive moving average,ARMA)模型法生成粉红噪声的新方法。首先,构造一个待定系数的ARMA模型,并通过Z变换和功率谱估计的公式进行推导;其次,利用已知的粉红噪声模拟滤波器的传递函数H(s)和双线性Z变换法推导出IIR数字滤波器的传递函数H(z),进而得到粉红噪声的ARMA模型;最后,利用MATLAB对生成的粉红噪声进行功率谱估计并与理想的粉红噪声进行对比。由MATLAB仿真结果可知,利用该方法生成的粉红噪声与理想的粉红噪声拟合度更高,完全符合粉红噪声的各项性能要求。

基于SVD-TLS的ARMA谱估计及应用

提出了基于SVD TLS法估计ARMA信号模型的AR阶数和参数的方法 ,并利用Cadzow谱估计子计算ARMA功率谱 .在对包含两个非常接近的频率成份的模拟数据进行计算机仿真的基础上 ,提出了利用SVD TLS法计算ARMA功率谱存在的问题和建议 .对真实的动态观测数据计算ARMA谱 ,并与Burg最大熵谱法和传统的周期图法进行了对比分析 .计算机仿真结果表明 ,SVD

ARMA谱的理论频率分辨力

从简化了的ＡＲＭＡ谱估计计算公式出发，推导出ＡＲＭＡ谱分辨相邻谱峰的频率分辨力与采样频率和ＡＲＭＡ模型阶数的关系，指出了ＡＲＭＡ谱分辨相邻谱峰时的有效频率区间和盲区。

基于ARMA建模的MEMS陀螺随机误差补偿改进算法研究

基于MEMS技术生产的MEMS器件,具有体积小、重量轻、成本低、耐冲击性、高可靠性等特点,它被广泛应用于动态水平测量装置当中。但是由于外界环境的干扰,MEMS器件的测量精度一直难以达到实际应用水平。分析了在动态水平测量当中影响MEMS器件测量精度的各种因素之后,提出了一种基于ARMA模型的针对MEMS陀螺器件随机误差补偿的改进型算法。以某型号的陀螺的随机误差为研究对象进行实验验证,结果表明,MEMS陀螺的测量精度在滤波之后有了明显的提高。经过改进后的卡尔曼滤波器和引入自适应渐消因子的卡尔曼滤波器,在静态环境下,它们的误差标准差分别降为原始误差的3.75%和4.8%,动态环境下的滤波精度也得到有效提高。证明该方法是可行的和有效的,具有较大的工程实践意义。

基于已知激励响应的低频振荡信息在线辨识

当前电力系统常采用日常小扰动响应在线辨识获取低频振荡模式信息,这对大电网低频振荡的分析和抑制具有重要价值。针对低频振荡信息在线辨识,给出了两段最小二乘法,与常规递推自回归滑动平均方法相比,其具有较高的迭代收敛速度与辨识准确度。在介绍小扰动下的已知激励响应信号和环境激励响应信号基本原理的基础上,对比得出2种信号在激励与响应、信号成分和数据量大小方面存在的区别,提出低频振荡在线模式信息辨识方案,进一步在10机39节点系统中通过仿真获取已知激励响应信号和环境激励响应信号,对2种信号的功率谱与辨识结果进行对比分析。分析结果表明在确定激励位置、观测点选择和响应模式间对应关系时已知激励响应信号的辨识效果更好,在该情况下可以将已知激励响应辨识作为低频振荡信息在线辨识的主要手段。

基于ARMA模型的海上风机随机风场模拟

为分析风荷载作用下的海上风机结构动力响应特性,提出采用数值仿真的方法模拟其空间域内的随机风场。利用MATLAB软件编制基于ARMA(autoregressive moving average)模型的脉动风速时程模拟程序,并嵌入AIC(Akaike’s information theoretic)准则以判定ARMA模型的最优阶数,最终,针对江苏黄海某海上风机项目进行数值仿真分析,将模拟脉动风速功率谱与目标Davenport谱进行对比。计算结果表明:根据AIC准则确定的ARMA模型最优阶数可兼顾模型模拟精度和计算成本;模拟脉动风速时程功率谱函数在0.3 Hz以下的低频区间波动较大,与目标谱函数存在一定差距,在中高频段两者规律差距较小,整体模拟精度较高。

探地雷达在西部煤矿砂壤地层含水率时空变化中的应用

为研究西部地区采煤活动对地表砂壤地层含水率变化的影响,对内蒙古西部大柳塔煤矿52305工作面上方在地下采煤的不同阶段(采前、采中和采后稳定沉降)使用探地雷达开展了3次探测,利用滑动平均(ARMA)功率谱分析方法反演出3次探测时地表0~10 m的砂壤地层体积含水率值并进行分析研究。发现采煤影响下砂壤地层含水率整体呈"先减小,后增大"的趋势。在垂向上,含水率由小到大呈3个条带分布,采煤过程会引起砂壤地层产生沉降,垂向上各条带厚度发生改变从而影响含水率的变化。在砂壤含水率的平面分布中,根据采煤沉陷盆地的划分,研究区在采中时期整体含水率值较采前相对下降,沉降稳定后位于研究区边界位置的"拉伸区"和"压缩区"恢复到接近采前水平;位于研究区中心位置面积最大、结构最稳定的"盘底区"含水率值在采后恢复到比采前高的水平,在该变形区内0~10 m砂壤地层含水率"自修复"效果最佳。

基于Matlab实现现代功率谱估计

功率谱估计可以分为经典谱估计和现代谱估计。现代谱的估计可建立AR模型对离散信号进行谱估计、建立MA模型和ARMA模型进行谱估计。基于Matlab对三种模型进行仿真,并对结果进行了分析。结果显示,三种模型对现代谱的获得是有效的,并得到较好的谱估计。

遥测速变参数自适应谱估计方法研究

针对靶场遥测速变信号处理对高分辨谱及非平稳信号处理的要求,在高分辨谱估计方法基础上,研究了最小均方准则(LMS)和最小二乘准则(LS)的自适应格型滤波算法,实现了LMS自适应格型滤波最大熵谱估计和LS自适应格型滤波ARMA谱估计。利用本研究方法对仿真数据和试验数据进行了大量的实验研究,并与经典周期图法、Burg最大熵法、Yule-Walker自回归法获得的谱估计进行对比。实验表明该方法适用于遥测速变信号的处理和分析,在改善谱分辨率的同时提高了算法的效率,为非平稳信号分析提供了时变谱估计方法,为深入研究导弹飞行振动特性、性能评估或故障诊断提供了新的分析工具。

基于KULLBACK-LEIBLER信息距离的接收机稳定性检测

为准确反映雷达接收机工作状态的变化情况,提出了一种基于KULLBACK-LEIBLER信息距离的接收机稳定性检测方法。该方法通过ARMA模型和KULLBACK-LEIBLER信息距离的建立,能够有效克服检测过程中的杂波干扰对检测结果的影响,得到较为精确的功率谱偏离量估计,且便于用DSP芯片进行实时计算,判断接收机工作状态的变化情况。最后通过对模型的仿真,证实了上述方法的可行性。

基于改进支持向量机的多能源电力系统中储能容量规划及运行模型

研究多能源电力系统中储能装置的定容及运行,有利于减小功率波动,降低对电网的冲击,提高电能质量。以青海省海西千万瓦级可再生能源基地为例,首先根据光伏电站和风电场的历史数据分析了两种新能源发电系统的出力特性,在此基础上建立了支持向量机模型,对新能源电站的输出功率进行了短期预测。根据光伏电站和风电场的出力预测误差,建立了ARMA误差预测模型,进一步修正了光伏电站和风电场的预测曲线,最后根据出力预测曲线的功率谱确定了储能系统的容量及出力曲线。研究成果可为新能源并网提供技术支持。