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具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

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系统工程理论与实践 2015年第8期35卷 2152-2157页

作者：何星王宏力陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同... 详细信息

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.

关键词：集合在线序贯极端学习机预测精度残差动态适应性时间序列

基于固定尺寸序贯极端学习机的模拟电路在线故障诊断

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仪器仪表学报 2014年第4期35卷 738-744页

作者：王宏力何星陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

为了提高极端学习机(ELM)对电子系统的在线诊断能力,提出了一种新的固定尺寸序贯极端学习机(FSSELM)。FSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的旧样本来提高极端学习机对待测系统的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵... 详细信息

为了提高极端学习机(ELM)对电子系统的在线诊断能力,提出了一种新的固定尺寸序贯极端学习机(FSSELM)。FSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的旧样本来提高极端学习机对待测系统的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成分类模型的在线训练。应用FSSELM进行模拟电路故障在线诊断,仿真结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM),FSSELM对故障的在线诊断准确率更高,具有更好的泛化性能。

关键词：极端学习机模拟电路故障诊断在线训练相似度

基于时滞分割法的区间变时滞不确定系统鲁棒稳定新判据

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控制与决策 2014年第5期29卷 907-912页

作者：张合新惠俊军周鑫李国梁第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统,利用Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI)技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据.首先基于时滞分割方法将时滞区间均分成N等分,针对不同的子区间构造合适... 详细信息

针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统,利用Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI)技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据.首先基于时滞分割方法将时滞区间均分成N等分,针对不同的子区间构造合适的L-K泛函;然后在各自的分割区间采用保守性较小的积分不等式处理泛函沿时间的导数,基于凸组合技术建立了LMI形式的时滞相关稳定性新判据;最后通过数值实例验证了结论的有效性.

关键词： Lyapunov-Krasovskii (L-K)泛函鲁棒稳定区间时滞积分不等式线性矩阵不等式 linear matrix inequality(LMI)

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MLE辅助PLL的高动态GPS载波跟踪

宇航学报 2015年第1期36卷 103-108页

作者：程俊仁刘光斌张倩范志良第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

针对传统锁频环(FLL)鉴别器存在一步延迟效应和近似误差的问题,提出一种基于极大似然估计器(MLE)辅助锁相环(PLL)的高动态载波跟踪环路。该方法从极大似然估计理论入手,构造多普勒频移的非相干极大似然代价函数,采用非迭代估计方法求取... 详细信息

针对传统锁频环(FLL)鉴别器存在一步延迟效应和近似误差的问题,提出一种基于极大似然估计器(MLE)辅助锁相环(PLL)的高动态载波跟踪环路。该方法从极大似然估计理论入手,构造多普勒频移的非相干极大似然代价函数,采用非迭代估计方法求取各通道多普勒频移偏差的极大似然估计,与PLL进行融合滤波并计算频率修正量,进而控制本地数控振荡器(NCO)完成载波跟踪。仿真结果表明:在同等环路阶数和滤波器带宽条件下,新方法的响应速度、动态忍受力优于基于FLL辅助PLL的方法,可以跟踪加加速度达到100g/s的超高动态信号。

关键词：全球卫星导航系统载波跟踪锁相环高动态极大似然估计器

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基于遗传模糊控制的智能自适应滤波算法

北京工业大学学报 2012年第12期38卷 1893-1900页

作者：赵欣王仕成闫循良高运广蒲源第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

组合导航中软故障难以检测,致使卡尔曼滤波精度降低甚至发散.为提高滤波的容错性,提出了一种基于遗传模糊控制的智能自适应滤波算法.首先针对软故障提出一种模糊自适应滤波算法,算法中通过监测观测量新息及其变化率,应用模糊控制系统计... 详细信息

组合导航中软故障难以检测,致使卡尔曼滤波精度降低甚至发散.为提高滤波的容错性,提出了一种基于遗传模糊控制的智能自适应滤波算法.首先针对软故障提出一种模糊自适应滤波算法,算法中通过监测观测量新息及其变化率,应用模糊控制系统计算观测质量因子,并对滤波器量测噪声阵进行在线自适应调整,从而抑制软故障对滤波的影响,保证滤波的精度,提升容错性能.然后,利用自适应遗传算法对隶属度函数的参数进行优化,从而进一步提高算法的整体精度.利用本文提出的算法在SINS/CNS/GPS导航平台上进行了定位实验,结果显示该算法有效,在软故障存在时,定位精度小于2 m,测速精度小于0.1 m/s.

关键词：自适应滤波遗传算法模糊控制组合导航智能容错

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混沌腔体中电场边缘概率分布模型

高电压技术 2014年第9期40卷 2791-2796页

作者：庄信武余志勇刘光斌谭武端第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

为研究有限容量样本下电场分布情况,基于边缘分布理论方法,得到混沌腔体内电场边缘分布模型。该模型在混沌条件下一致性收敛速度快,当样本容量N>10时,最大相对误差收敛于0.004 5。与此同时,利用混响室实测数据及理想波混沌场,对边缘分... 详细信息

为研究有限容量样本下电场分布情况,基于边缘分布理论方法,得到混沌腔体内电场边缘分布模型。该模型在混沌条件下一致性收敛速度快,当样本容量N>10时,最大相对误差收敛于0.004 5。与此同时,利用混响室实测数据及理想波混沌场,对边缘分布模型的有效性进行试验验证,结果表明:该边缘分布模型与样本分布基本重合;无论对单自由度还是3自由度的波混沌场都可以很好地拟合场的分布,优于传统的Weilbull、Rayleigh分布。该模型对有限样本下混沌电场的统计分布规律的描述,具有重要的理论价值和指导意义。

关键词：混沌腔体电场概率分布边缘分布有限容量样本分布模型

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基于改进模糊推理的光纤陀螺温度漂移建模

机械工程学报 2014年第6期50卷 15-21页

作者：赵曦晶汪立新何志昆杨剑第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

光纤陀螺温度漂移建模是实现其温度补偿,提高测量精度的有效手段。通过实测数据分析,验证光纤陀螺的输出受温度和载体角速度的共同作用呈现复杂非线性。为准确描述这种复杂非线性关系以实现温度漂移高精度补偿,基于神经网络设计一种新... 详细信息

光纤陀螺温度漂移建模是实现其温度补偿,提高测量精度的有效手段。通过实测数据分析,验证光纤陀螺的输出受温度和载体角速度的共同作用呈现复杂非线性。为准确描述这种复杂非线性关系以实现温度漂移高精度补偿,基于神经网络设计一种新型光纤陀螺温度漂移模糊系统结构,提出一种基于改进模糊推理的光纤陀螺温度漂移模型辨识新方法。由确定的模型结构设计模糊系统的模糊规则,并基于实测数据构建训练样本以被用于自适应调整变量隶属度函数的参数,从而建立基于误差方均根最小准则的光纤陀螺温度漂移补偿模型。试验结果表明,应用此方法得到的光纤陀螺温度漂移模型具有很高的精度、良好的适用性和预测性能。

关键词：光纤陀螺温度漂移自适应神经网络模糊推理综合补偿非线性分析模型辨识

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混合变时滞不确定中立型系统鲁棒稳定性分析

控制与决策 2014年第12期29卷 2259-2264页

作者：惠俊军张合新孔祥玉李国梁第二炮兵工程大学自动控制工程系

研究一类含混合变时滞不确定中立系统时滞相关鲁棒稳定性问题.基于时滞中点值,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含时滞中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,利用L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩... 详细信息

研究一类含混合变时滞不确定中立系统时滞相关鲁棒稳定性问题.基于时滞中点值,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含时滞中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,利用L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩阵技术,建立了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的、与离散时滞和中立时滞均相关的鲁棒稳定性判据.数值算例表明,该判据改善了已有文献的结论,具有更低的保守性.

关键词：中立系统 Lyapunov-Krasovskii泛函鲁棒稳定时变时滞线性矩阵不等式

基于限定样本序贯极端学习机的模拟电路在线故障诊断

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控制与决策 2015年第3期30卷 455-460页

作者：何星王宏力陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

为解决故障特征样本分批加入时分类模型的在线更新问题,提出一种限定样本序贯极端学习机(LSSELM).LSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的同类别旧样本来提高模型的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低... 详细信息

为解决故障特征样本分批加入时分类模型的在线更新问题,提出一种限定样本序贯极端学习机(LSSELM).LSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的同类别旧样本来提高模型的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成模型的在线训练.将LSSELM用于模拟电路在线故障诊断,结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM)和LSSELM的诊断准确率更高,具有更好的泛化性能.

关键词：序贯极端学习机模拟电路故障诊断限定样本相似度