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基于改进灰色ARMA模型的卫星钟差短期预报研究 被引量:19
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作者 李晓宇 杨洋 +1 位作者 胡晓粉 贾蕊溪 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第1期59-63,共5页
导航卫星钟差的精度直接影响导航定位性能。针对卫星钟差由趋势项和随机项组成的特点,提出一种改进灰色模型和ARMA模型的钟差预报组合模型。对传统灰色模型进行改进并建立趋势项预报模型,提取钟差随机项建立ARMA模型,最后将预报结果相... 导航卫星钟差的精度直接影响导航定位性能。针对卫星钟差由趋势项和随机项组成的特点,提出一种改进灰色模型和ARMA模型的钟差预报组合模型。对传统灰色模型进行改进并建立趋势项预报模型,提取钟差随机项建立ARMA模型,最后将预报结果相加。在算例中采用IGS提供的精密钟差进行预报,仿真结果表明钟差精度较高。 展开更多
关键词 钟差预报 改进灰色模型 arma 组合模型 钟差精度
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基于类噪声信号和ARMA-P方法的振荡模态辨识 被引量:21
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作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1-6,共6页
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测... 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中提出一种自回归滑动平均-Prony(ARMA-P)方法对这种类噪声信号进行处理,在采用ARMA模型拟合类噪声信号估计低频振荡模式参数的基础上,进一步建立信号的Prony模型,最终实现对低频振荡模态的辨识。将该方法用于对新英格兰系统仿真数据进行处理,其辨识结果与小干扰稳定计算结果进行了比较,并进一步将该方法用于处理南方电网实测数据,证明了其有效性。 展开更多
关键词 振荡模态 类噪声信号 自回归滑动平均-Prony方法
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基于ARMA预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估 被引量:8
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作者 张良力 祝贺 +1 位作者 吴超仲 郑安文 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期239-245,共7页
车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均(... 车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均(ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明:利用实测车速中的前40个时序数据建立ARMA模型,预测出的20个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56和0.003 4;利用全部60个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用. 展开更多
关键词 智能交通 碰撞风险评估 自回归滑动平均建模 交叉路口 车速预测
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基于Mallat算法与ARMA模型的露天矿卡车故障率预测 被引量:13
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作者 白润才 柴森霖 +2 位作者 刘光伟 李浩然 张靖 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期31-37,共7页
为提高露天矿山运输卡车故障率预测精度、降低因非平稳时间序列数据造成的精度损失及有效解决模型参数估计困难等问题,提出一种基于小波分析与自回归滑动平均模型(ARMA)的露天矿山卡车故障率预测方法。首先,根据矿山时间序列数据的非平... 为提高露天矿山运输卡车故障率预测精度、降低因非平稳时间序列数据造成的精度损失及有效解决模型参数估计困难等问题,提出一种基于小波分析与自回归滑动平均模型(ARMA)的露天矿山卡车故障率预测方法。首先,根据矿山时间序列数据的非平稳特征,采用Mallat算法分频处理原始数据,将原始的时间序列分解为一组近似系数和多组细节系数;然后,采用ARMA模型拟合与预测单支重构后的小波系数;其次,引入模型的相关变量,将ARMA模型的参数估计问题转化为带有相关变量的多维高斯分布参数估计问题;最后,通过计算模型中的典型相关变量实现ARMA模型的定阶与参数估计并与其他算法模型进行对比。结果表明:采用此法预测测试集数据,绝对误差的平均值为0. 322,相对误差的平均值为5. 49%;这说明此种组合模型具有更高的拟合精度,应用该模型进行卡车故障率预测是可行且有效的。 展开更多
关键词 露天矿山卡车 故障率 预测方法 小波分析 自回归滑动平均模型(arma)
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基于ARMA模型模拟高架桥的脉动风速时程 被引量:14
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作者 李春祥 谈雅雅 李锦华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期46-51,59,共7页
强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映... 强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一。风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据。尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性,也能更直观地反映高架桥风致振动控制的有效性。因此,使用线性滤波法即白噪声滤波法(WNFM)中的自回归滑动平均(ARMA)模型模拟高架桥的脉动风速时程。首先,考虑高架桥脉动风速的时间和空间相关性,导出自回归(AR)模型阶数与滑动回归(MA)模型阶数不相等时ARMA模型的表达式。接着,基于Kaimal风速谱,使用ARMA模型来模拟一座实际高架桥的脉动风速时程。最后,通过比较模拟风速功率谱、自相关和互相关函数与目标风速功率谱、自相关和互相关函数的吻合程度,验证基于ARMA模型模拟高架桥脉动风速时程的可行性。 展开更多
关键词 高架桥 风荷载 风速时程 自回归滑动平均模型 随机过程 数值模拟
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基于ARMA模型的心电聚类算法 被引量:4
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作者 毛雪岷 张婷婷 +1 位作者 蔡传晰 李琼 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期816-821,共6页
对心电信号(ECG)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ECG信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的... 对心电信号(ECG)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ECG信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类中的贡献率作为其权值,对每维数据加权后重新进行聚类。以MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心率(NSR)和心室早期收缩(PVC)样本数据进行聚类分析,结果表明利用改进后的方法进行聚类的准确度达到93.10%,从而证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 聚类 arma模型 特征提取 权重确定 ECG信号
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生成粉红噪声的ARMA模型 被引量:8
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作者 吕鹏 周强 谭雅丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第6期728-732,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 粉红噪声 自回归滑动平均模型 功率谱估计 双线性Z变换法
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基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 被引量:18
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作者 黄元生 邓佳佳 苑珍珍 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第14期26-32,共7页
利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优... 利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均(ARMA)误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度。选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比。实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 自适应粒子群优化 自回归滑动平均 误差修正
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一种改进的ARMA模型参数估计方法 被引量:6
9
作者 邓卫强 王跃钢 +1 位作者 杨颖涛 郑文达 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期377-380,400,共4页
针对自回归滑动平均(auto-regressive moving average,简称ARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的ARMA模型参数估计方法。通过最小均方误差准则获得ARMA模型参数初始估计,依据现代谱估计理论... 针对自回归滑动平均(auto-regressive moving average,简称ARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的ARMA模型参数估计方法。通过最小均方误差准则获得ARMA模型参数初始估计,依据现代谱估计理论和连续函数极值存在的必要条件推导模型参数的频域约束方程,构造组合目标函数并采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化获得模型参数的最优解。将该方法用于车削状态下尾顶尖垂直方向振动加速度时间序列建模和谱估计,结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 参数估计 传递函数 遗传算法 约束方程 组合目标函数
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基于ARMAV模型的国内海洋捕捞与海水养殖产量的分析 被引量:5
10
作者 张丽梅 王雪标 +1 位作者 李久奇 王博 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期157-161,共5页
为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均(ARMAV)模型。该方法不仅避免了分别... 为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均(ARMAV)模型。该方法不仅避免了分别使用自回归滑动平均(ARMA)模型对两序列建模未考虑序列间关系的弊端,还通过数据的先期平稳化处理而使得算法的运用更具有针对性。图像与误差计算结果均表明,用本研究中给出的ARMAV(2,1,2)算法对两序列进行跟踪及预测具有效性。 展开更多
关键词 海洋捕捞产量 海水养殖产量 平稳性 多维自回归滑动平均(armaV)模型
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基于五点三次平滑和ARMA的次同步振荡参数辨识 被引量:5
11
作者 王雨虹 杨明昆 +2 位作者 包伟川 付华 徐耀松 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期790-796,共7页
为了准确辨识电力系统次同步振荡模态参数,文章提出一种五点三次平滑和自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)算法相结合的次同步振荡模态辨识方法。首先使用五点三次平滑算法对次同步振荡信号进行去噪预处理,然后对去... 为了准确辨识电力系统次同步振荡模态参数,文章提出一种五点三次平滑和自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)算法相结合的次同步振荡模态辨识方法。首先使用五点三次平滑算法对次同步振荡信号进行去噪预处理,然后对去噪后的信号建立ARMA模型进行次同步振荡模态参数辨识。算例分析结果表明,与希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)算法和ARMA算法相比,该方法去噪性能更好,辨识精度较高。进一步对仿真系统信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),其结果也验证了所提辨识方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 次同步振荡 五点三次平滑算法 arma算法 参数辨识
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设备故障评估新指标及基于ARMA的预测系统 被引量:7
12
作者 李波 赵洁 郭晋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期98-101,共4页
设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度... 设备故障停机时间受生产调度的影响较大,不能真实反映设备的自身性能,且具有很强的随机性和波动性,不适于直接用来进行自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARMA)建模。针对此问题,提出一种设备故障评估指标——设备不可用度,将设备故障停机时间转换为设备不可用度,通过异常点替代和数据平稳化等两种数据预处理,建立零均值平稳随机序列进行ARMA建模,并把预测结果转换为设备在一定时间内的故障发生概率。在某半导体芯片封装测试工厂的试验结果表明该方法能以70%的精度预测设备状态,在一个班(12 h)里设备不可用度平均降低2.62%,设备故障停机时间平均减少14.8 min。 展开更多
关键词 故障评估指标 数据处理 故障预测 自回归移动平均模型
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ARMA双谱分析与离散隐马尔可夫模型在电力电子电路故障诊断中的应用 被引量:20
13
作者 蔡金锭 鄢仁武 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期54-60,共7页
提出一种基于自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型双谱分析与离散隐马尔可夫模型(discrete hidden Markov model,DHMM)的电力电子电路故障混合诊断新方法。首先对故障电路采样的数据进行零均值处理;然后采用高阶... 提出一种基于自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型双谱分析与离散隐马尔可夫模型(discrete hidden Markov model,DHMM)的电力电子电路故障混合诊断新方法。首先对故障电路采样的数据进行零均值处理;然后采用高阶累积量建立ARMA模型参数并进行双谱分析,通过对双谱矩阵进行矩阵变换提取电路故障信息特征量,再对故障特征数据进行矢量量化;最后应用离散隐马尔可夫模型,设计出电力电子电路的故障分类器。将该方法应用到SS8机车主变流器电路的故障诊断中。结果表明,所提出方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力,在无噪声或加入5%的噪声情况下,正确诊断率均为100%;而当加入10%的噪声时,正确诊断率比DHMM诊断法和GA-BP神经网络诊断法分别高出16.11%和23.79%。该方法在工程中具有实际应用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 电力电子电路 自回归滑动平均模型双谱分析 离散隐马尔可夫模型
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基于EMD和ARMA模型桥梁振动信号降噪的处理方法 被引量:6
14
作者 刘建军 黄方林 王学敏 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期55-59,共5页
在桥梁振动信号的采集和传输过程中,针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰,从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动信号通常具有较宽的频谱成分,致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性等问题,基于经验模态分解(EMD)... 在桥梁振动信号的采集和传输过程中,针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰,从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动信号通常具有较宽的频谱成分,致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性等问题,基于经验模态分解(EMD)和自回归滑动平均(ARMA)模型提出了一种信号降噪方法。首先,利用EMD把有强噪声干扰的信号分解成不同时间尺度的本征模函数(IMF)和残余项;然后,分别对每个IMF无干扰区段建立ARMA模型,利用各个模型对有干扰区段进行滤波,用滤波后的数据代替原来的数据,对于残余项,拟合为多项式;最后,将所有的IMF及拟合后的残余项叠加,即得到降噪后的信号。通过对实测南京长江大桥有对讲机干扰的应变信号进行分析,结果表明了该方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解 自回归滑动平均模型 本征模函数 降噪
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ARMA模型在雷达动态测量精度分析中的应用 被引量:4
15
作者 唐明刚 祁敏 +1 位作者 王大军 王宝军 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第5期77-81,共5页
针对雷达动态测量精度分析难题,分析了动态测量机理与特征,将随机过程理论应用于动态测试建模与精度分析。结合某型雷达验收试验,建立了基于自回归滑动平均过程(ARMA)的雷达动态测试模型,基于实测数据开展了模型平稳性检验、模型识别、... 针对雷达动态测量精度分析难题,分析了动态测量机理与特征,将随机过程理论应用于动态测试建模与精度分析。结合某型雷达验收试验,建立了基于自回归滑动平均过程(ARMA)的雷达动态测试模型,基于实测数据开展了模型平稳性检验、模型识别、模型定阶、参数估计、模型检验等建模工作,完成了某型雷达动态测量精度分析。实际应用结果表明:文中提出的方法符合动态测试规律,在雷达精度分析、提高测量精度等方面发挥了作用。 展开更多
关键词 雷达 动态测试 自回归滑动平均过程模型 精度分析
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带有色公共干扰噪声的ARMA模型多传感器信息融合系统辨识 被引量:2
16
作者 李恒 谭拂晓 +1 位作者 孙刚 张媛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A02期296-298,共3页
针对带未知参数的有色公共干扰噪声的自回归滑动平均(ARMA)模型,专门提出一种多段辨识算法:首先用递推辅助变量法获得自回归参数的局部估值,并采用平均局部的方法得到融合估值,再用带死区的GeversWouters算法和求解线性方程组得到滑动... 针对带未知参数的有色公共干扰噪声的自回归滑动平均(ARMA)模型,专门提出一种多段辨识算法:首先用递推辅助变量法获得自回归参数的局部估值,并采用平均局部的方法得到融合估值,再用带死区的GeversWouters算法和求解线性方程组得到滑动平均参数和噪声方差的局部和平均融合估值,并证明估值结果以概率1收敛于真实值。通过Matlab仿真显示单传感器得到的辨识结果均收敛于真实值,并且综合多个传感器的信息可以得到更为精确的结果。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 系统辨识 有色公共干扰噪声 自回归滑动平均模型 多段信息辨识算法
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基于MWSVR和ARMA混合模型的流量预测 被引量:3
17
作者 林青 戴慧珺 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期130-134,139,共6页
为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归(MWSVR)和自回归移动平均(ARMA)混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量... 为解决越来越严重的网络拥塞问题,规避恶意网络攻击,提出基于Morlet小波支持向量回归(MWSVR)和自回归移动平均(ARMA)混合模型的流量预测方法。针对较短时间尺度的网络流量,将Morlet小波构造为支持向量回归方法的核,得到MWSVR模型。流量经小波分解成近似和细节2个部分,使用混合模型中的MWSVR和传统的线性模型ARMA分别预测网络流量的近似部分和细节部分,合成各分量值作为预测结果。与单一的ARMA与MWSVR模型预测结果分别进行比较,结果证明,该混合模型能够较准确地拟合网络中的流量。 展开更多
关键词 流量预测 MORLET小波 支持向量回归 自回归移动平均 均方误差
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产品需求量非平稳时序的ANN-ARMA预测模型 被引量:4
18
作者 采峰 曾凤章 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期277-282,共6页
针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法.产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的... 针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法.产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分.将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值.仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型. 展开更多
关键词 产品需求量 非平稳时间序列 人工神经网络 自回归滑动平均模型
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应用ARMA模型的辅助载波多普勒精确估计 被引量:1
19
作者 赵琳 高帅和 丁继成 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1085-1088,共4页
在GPS和捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的超紧组合结构中,惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和星历信息等估计得到的载波多普勒辅助值是影响跟踪环路性能的主要因素,因此提出一种应用自回... 在GPS和捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的超紧组合结构中,惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和星历信息等估计得到的载波多普勒辅助值是影响跟踪环路性能的主要因素,因此提出一种应用自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型对估计过程中存在的随机多普勒误差建模,精确估计载波多普勒方法。通过判定随机多普勒误差序列的平稳性,采用时间序列分析的方法建立数学模型;根据随机误差序列的自相关函数和偏相关函数特性,确定模型类型和阶数;利用Yule-Walker方法估计模型参数,得到符合该随机序列的数学模型。仿真结果表明,该模型具有很好的适用性,能准确拟合随机多普勒误差,为超紧组合系统中的辅助环路提供精确的载波估计。 展开更多
关键词 超紧组合 载波多普勒 自回归滑动平均 卡尔曼滤波器
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木材干燥微波-真空木材干燥过程ARMA模型建立及其控制器仿真 被引量:2
20
作者 孙丽萍 曹军 李志辉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期86-91,共6页
结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规... 结合模糊控制的智能性与常规PID控制的可靠性,针对花旗松的微波-真空干燥工艺建立时间序列下的自回归滑动平均数学模型,设计一种Fuzzy-PID自整定控制器,采用模糊推理的方法实现PID参数的在线整定。应用Matlab/SIMULINK工具对干燥窑常规PID控制和fuzzy-PID自整定控制进行仿真,通过分析与比较得到:fuzzy-PID自整定控制器的阶跃响应曲线具有上升快,稳态性能好,过渡过程时间短,超调量小的优点,控制特性满足系统的要求。能够提高木材干燥过程的控制水平,有效地保证木材干燥质量和降低能源消耗。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 木材 微波-真空干燥 模糊推理 fuzzy-PID自整定
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