Singularity of Some Software Reliability Models and Parameter Estimation Method

According to the principle, “The failure data is the basis of software reliability analysis”, we built a software reliability expert system (SRES) by adopting the artificial intelligence technology. By reasoning out the conclusion from the fitting results of failure data of a software project, the SRES can recommend users “the most suitable model” as a software reliability measurement model. We believe that the SRES can overcome the inconsistency in applications of software reliability models well. We report investigation results of singularity and parameter estimation methods of experimental models in SRES.

Measuring Herbage Mass by Non-Destructive Methods： A Review

Accurate assessment of herbage mass （HM） in pasture is a key to budgeting forage in grazing systems worldwide. Different non-destructive techniques to measuring pasture yield are commented. The methods compared include visual estimations, manual and electronic pasture meters and remote sensing. All methods are associated with a moderate to high error, showing that some indirect methods of yield estimation are appropriate under most appropriate because many factors as climate variations, soil certain conditions. In general terms, no method was found as the characteristics, plant phenology, pasture management and species composition must be taken into account to make local calibrations from a general model. Best results were found modifying general methods under local calibrations and under local conditions. In order to give farmers the best method to manage adequately their own grazing systems, researchers must select the most suitable technique considering the scale of operation, the desired accuracy and the resources available.

INFORMATION FUSION STEADY-STATE WHITE NOISE DECONVOLUTION ESTIMATORS WITH TIME-DELAYED MEASUREMENTS AND COLORED MEASUREMENT NOISES

White noise deconvolution or input white noise estimation problem has important appli-cation backgrounds in oil seismic exploration,communication and signal processing.By the modern time series analysis method,based on the Auto-Regressive Moving Average(ARMA) innovation model,under the linear minimum variance optimal fusion rules,three optimal weighted fusion white noise deconvolution estimators are presented for the multisensor systems with time-delayed measurements and colored measurement noises.They can handle the input white noise fused filtering,prediction and smoothing problems.The accuracy of the fusers is higher than that of each local white noise estimator.In order to compute the optimal weights,the formula of computing the local estimation error cross-covariances is given.A Monte Carlo simulation example for the system with 3 sensors and the Bernoulli-Gaussian input white noise shows their effectiveness and performances.

Real time remaining useful life prediction based on nonlinear Wiener based degradation processes with measurement errors

Real time remaining useful life(RUL) prediction based on condition monitoring is an essential part in condition based maintenance(CBM). In the current methods about the real time RUL prediction of the nonlinear degradation process, the measurement error is not considered and forecasting uncertainty is large. Therefore, an approximate analytical RUL distribution in a closed-form of a nonlinear Wiener based degradation process with measurement errors was proposed. The maximum likelihood estimation approach was used to estimate the unknown fixed parameters in the proposed model. When the newly observed data are available, the random parameter is updated by the Bayesian method to make the estimation adapt to the item's individual characteristic and reduce the uncertainty of the estimation. The simulation results show that considering measurement errors in the degradation process can significantly improve the accuracy of real time RUL prediction.

Singularity of Software Reliability Models LVLM and LVQM

According to the principle, “The failure data is the basis of software reliabilityanalysis”, we built a software reliability expert system (SRES) by adopting the artificialtechnology. By reasoning out the conclusion from the fitting results of failure data of asoftware project, the SRES can recommend users “the most suitable model” as a softwarereliability measurement model. We believe that the SRES can overcome the inconsistency inapplications of software reliability models well. We report investigation results of singularity and parameter estimation methods of models, LVLM and LVQM.

An Intermediate Frequency Acquisition Scheme for S-band Single Access Link of the Tracking and Data Relay Satellite System

A nonzero intermediate frequency (IF) likelihood acquisition scheme designed for S-band Single Access (SSA) link of China’s Tracking and Data Relay Satellite System (CTDRSS) is introduced. The received signal is downconverted to IF, and then direct sampled in IF using a 1-bit A/D. After the digitalization, the sampled data is detected using a hybrid likelihood acquisition scheme. Using this structure, large noise figure of the analog mixer or active filters, amplitude and phase imbalance between low-frequency in-phase and quandrature-phase channel can be avoided. An easy designing algorithm of the acquisition scheme is also derived. The performance and algorithm are verified by computer simulation.

基于量子电压的模数转换器性能评估

相比于用传统半导体器件研制的信号源,约瑟夫森任意波形发生器合成信号的幅值可溯源至自然常数,其输出波形具有超低噪声、超低失真的优点。使用约瑟夫森任意波形发生器评估了National Instruments公司24位数字采集卡PXI 5922的性能。其中,采用零补偿波形合成方法简化系统硬件结构,并且使用高精度、多比例的感应分压器提升评估效率。首先,在10 kHz的带宽内标定了PXI 5922单通道的增益及其稳定性、信噪比、无杂散动态范围、总谐波失真、信纳比和有效位数;其次,标定了PXI 5922两通道不同相位下的相位差;最后,结合电网的谐波情况,以60 Hz的基波频率为例,标定了PXI 5922在12阶谐波以内各谐波的幅度与相位响应。约瑟夫森任意波形发生器的超高精度和宽带输出能力在评估高精度模数转换器的性能方面具有广阔的应用前景。

含未知非高斯噪声的自适应量测转换水下目标跟踪

针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t分布近似的先验线性化建模,然后通过变分贝叶斯方法迭代地更新伪线性量测尺度阵及目标状态的后验分布,并在迭代过程中利用目标位置的更新结果对量测转换二阶矩的计算进行校正,由此形成先验−后验循环更新。仿真及湖上试验结果表明,VBICMSTF在含未知非高斯量测噪声的强非线性跟踪场景下,相比伪线性学生t分布变分贝叶斯方法跟踪误差降低25%以上,且维持了滤波的一致性。

基于量测和热平衡方程的输电线路温度分段实时估计

输电线路温度是评价线路输送能力的重要指标,可作为线路动态增容的依据,指导电网的实时调度决策。基于量测量和热平衡方程,文中提出一种输电线路温度实时估计模型,将线路温度作为状态量,引入线路动态热平衡方程作为伪量测量。将热平衡方程离散化处理,进而利用交替解法和联立解法求解微分-代数方程组。考虑到长输电线路沿线气象条件的复杂性,将线路分段后引入虚拟节点,利用二端口网络方程计算虚拟节点的量测量,提出一种更为精细化的线路温度分段估计方法。采用改进的IEEE 5节点、IEEE 39节点算例以及实际线路验证了所提算法的有效性。结果表明,所提算法能够适应多种运行场景,实现线路温度的快速准确估计;考虑线路分段后,所提算法能够准确估计各段线路的实时温度轨迹,实用性强。

道面摩擦系数测量方法研究:特定工况下估算模型构建与验证

随着我国民航业的快速发展,飞机起降安全问题是机场当局面临的重要考虑和挑战。轮胎与跑道接触面上产生的摩擦力被认为是飞机安全着陆的关键因素,而对于摩擦系数测量方法的研究是解决我国道面摩擦系数测量工作的重要任务。提出一种基于有限元的道面摩擦系数测量方法,利用ABAQUS进行轮—路相互作用的多物理场耦合分析,分别获得不同载荷、气压和速度工况下摩擦系数与胎面摩擦(剪)应力之间的关系。通过分析获得单变量工况与多变量工况下摩擦应力的变化趋势,然后利用拟合法逆向求解摩擦系数,建立不同工况的摩擦系数估算模型,实现在特定工况下仅依靠胎面摩擦应力估算摩擦系数的测量方法。最后,采用机场跑道摩擦系数测试车对标准工况下的估算模型进行验证。6次测试距离为3000 m的实验结果表明,估算测量与实际测量之间的误差为2.47%~4.13%,通过实验验证了基于有限元法所构建的估算模型的有效性与准确性,为道面摩擦系数测量方法的研究提供思路。

基于Shuffle-ZoeDepth单目深度估计的苗期玉米株高测量方法

株高是鉴别玉米种质性状及作物活力的重要表型指标,苗期玉米遗传特性表现明显,准确测量苗期玉米植株高度对玉米遗传特性鉴别与田间管理具有重要意义。针对传统植株高度获取方法依赖人工测量,费时费力且存在主观误差的问题,提出了一种融合混合注意力信息的改进ZoeDepth单目深度估计模型。改进后的模型将Shuffle Attention模块加入Decoder模块的4个阶段,使Decoder模块在对低分辨率特征图信息提取过程中能更关注特征图中的有效信息,提升了模型关键信息的提取能力,可生成更精确的深度图。为验证本研究方法的有效性,在NYU-V2深度数据集上进行了验证。结果表明,改进的Shuffle-ZoeDepth模型在NYU-V2深度数据集上绝对相对差、均方根误差、对数均方根误差为0.083、0.301 mm、0.036,不同阈值下准确率分别为93.9%、99.1%、99.8%,均优于ZoeDepth模型。同时,利用Shuffle-ZoeDepth单目深度估计模型结合玉米植株高度测量模型实现了苗期玉米植株高度的测量,采集不同距离下苗期玉米图像进行植株高度测量试验。当玉米高度在15~25 cm、25~35 cm、35~45 cm 3个区间时,平均测量绝对误差分别为1.41、2.21、2.08 cm,平均测量百分比误差分别为8.41%、7.54%、4.98%。试验结果表明该方法可仅使用单个RGB相机完成复杂室外环境下苗期玉米植株高度的精确测量。

针对高转速A/D采集的自适应平滑处理方法

船舶领域常用瞬间转速测量对各类大型机械设备进行运行状态监测及信号控制,为了提高瞬时转速测量的精度,从而提高船舶设备运行控制的准确性以及设备健康状态评估的有效性,基于传统模数转换(A/D)采集的采集转速方法——测频率法和测周期法,通过对A/D转速测量点数进行多周期平滑处理,并加入转速分段测量的自适应机制,提高A/D采集瞬时高转速的精度。在进行模拟仿真与理论结果比较验证后,进一步开展在实际测量中自适应平滑处理方法对转速测量精度影响的研究。仿真及试验结果表明,采用的转速测量方法针对不同的转频均可有效降低转速测量误差,研究成果可为船舶机械设备转速测量提供一定参考。

长距离场地自行车运动员骑行中的迎风面积研究

研究目的:在长距离场地自行车比赛中,当运动员输出功率相近时,空气阻力是影响成绩的主要因素,而运动员迎风面积的测定是空气阻力研究中的关键因素。为精确测定不同形态运动员在不同骑行姿态时的迎风面积,研究采用平面测量法进行测试。研究方法:使用数码相机采集运动员的正面图像信息,利用CAD网格矫正图像畸变,得到了4名运动员不同躯干角度的迎风面积结果。研究结果:(1)迎风面积值在0.32~0.35 m~2之间,其中运动员2在8°和16°时值最大,躯干特征参数占比最大;(2)迎风面积在躯干面积较大时对骑行姿态变化较为敏感,并分析得到了迎风面积的估算模型,可为教练员和运动员的训练与比赛提供较为准确的数据参考。

电气综合系统能源抗差状态自动化估计方法研究

在实际运行的电气综合系统中,容易产生少量拓扑错误,影响状态估计的效果,为了提高电气综合系统状态的估计精度,提出电气综合系统能源抗差状态自动化估计方法。建立天然气系统模型和电力子系统稳态模型,并在该模型基础上构建电气耦合模型,分析电力综合系统的运行状态和运行特点。根据Pseudo-Huber函数利用量测变化抑制电气综合系统中存在的坏数据和不良数据,获取电气综合系统能源抗差状态的初值和伪量值,最后通过无迹卡尔曼滤波方法实现电气综合系统能源抗差的自动化估计。实验结果表明,所提方法在系统不良数据比例下的节点电压幅值估计误差较小,可高精度完成抗差状态估计,具有较好的自动化估计效果。

非接触式纵梁折弯高度检测方法研究

随着变宽度车架使用越来越多,各种非接触式测量方案应用越来越广泛。借助非接触式距离测量设备,快速检测变宽度车架的Z型面高度差,在此基础上通过多点测量、统计数据极大似然估计,构建数学模型,运用最小二乘法拟合直线,并利用计算点与直线的距离来快速判断测量平面与基准平面的间距的方案。通过多次测量以及统计学分析,可实现使用低精度设备达到高精度测量的思路,系统误差约为原来的2/3。研究结果可为快速检测车架纵梁折弯高度提供依据,在大幅度提升测量效率的同时保持较高的稳定性。

脉冲激光测距时间间隔测量及误差分析

在脉冲激光测距时间间隔测量系统中,传统的数字时钟计数法受限于计数时钟的频率,测量精度不高。由于模拟插入法具有测量范围大、线性好、测量精度高的优点,广泛应用于脉冲激光测距时间间隔测量系统中。介绍了模拟插入法时间间隔测量的原理,设计了其测量系统及相应的测试电路。利用该系统进行了实验研究,达到了100ps的时间间隔测量精度,对应于1.5cm的测距精度。最后,进行了测量误差分析。

生物群落多样性的测度方法VI:与多样性测度有关的统计问题

物种多样性测度是（群落的）总体参数，它们常常是未知的，需要通过抽样将它们估计出来，因此，必须了解估计量的抽样性质。本文对与一些多样性测度的均值、方差的估计和假设检验以及大、小样本分布等有关的问题作了综述。可以看出大多数多样性测度的抽样性质还不清楚，有些甚至根本就没有研究过。Ｐｉｅｌｏｕ的合并样方法和刀切法是两个比较通用的方法，用它们可以解决其中的一些问题。但相比之下，刀切法更实用。

一种基于密度核估计的最大熵方法

针对未知概率分布类型的测量数据,采用最大熵方法可以确定被测量含有最少人为主观假设的概率分布.但经典最大熵方法由于其密度函数的数学形式导致全局优化难度较大,计算结果难以满足概率密度函数基本性质,需要截断及归一才能使用.本文通过引入概率密度核估计方法,对最大熵方法进行了改进,简化了计算过程,并证明了改进后计算结果能够满足概率密度函数基本性质,最后通过算例说明了该方法的有效性.

基于限定记忆递推最小二乘算法的智能电表运行误差远程估计

针对智能电表拆检或现场校验方式存在维护成本高、精准性差以及难以全覆盖等问题,该文对大规模量测数据进行分析,提出一种基于限定记忆递推最小二乘算法(limited memory recursive least squares algorithm,LMRLSA)求解的智能电表运行误差远程估计方法。该方法首先根据用户不同量测时段的用电量水平,筛选出相近运行状态的量测数据;然后运用LMRLSA估计智能电表误差,并通过现场分层抽样检测提升误差估计的准确性。电网公司实际算例分析的结果表明,该方法在保证足够量测数据的情况下,可有效实现智能电表运行误差参数估计结果的精准性;且通过调节记忆长度,可保证智能电表误差变化估计的实时性,有助于及时发现疑似异常计量点,为高效的用电巡检提供支撑。

PTB220气压传感器模拟量调整方法

通过对PTB220气压传感器工作原理的分析与研究,利用超级终端技术、Keithley 2000数字多用表、线性方程,实现了超差气压传感器模拟量的调整,并解决了数字量调整影响模拟量输出的问题。从而避免了自动站采集器通道误差影响校准精度,保证自动站气压观测数据的准确性,进一步完善了超差气压传感器调整方法。