频率响应函数估计方法综述

最优控制综述

最优控制综述摘要：本文主要阐述了关于最优控制问题的基本概念。最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划，同时本文也介绍了最优控制理论在几个研究领域中的应用，并对最优控制理论做了一定的总结。关键字：最优控制；最优化；最优控制理论 Abstract: This article mainly elaborated on the basic concept of optimal control problems. Optimal control theory is studied and solved from all possible solutions to find the optimal solution of a discipline, to solve optimal control problems of the main methods are classical variational method, with the maximum principle and dynamic programming principle. At the same time, this paper also introduces the application of optimal control theory in several research fields, and a summary of optimal control theory. Key Words: Optimal control; optimization; optimal control theory 1.引言最优控制是现代控制理论的重要组成部分，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。最优控制是最优化方法的一个应用。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，基本内容和常用方法包括动态规划、最大值原理和变分法。这方面的开创性工作主要是由贝尔曼（R.E.Bellman）提出的“动态规划”和庞特里亚金等人提出的“极大值原理”，到了60年代，卡尔曼（Kalman）等人又提出了可控制性及可观测性概念，建立了最优估计理论。这方面的先期工作应该追溯到维纳（N.Wiener）等人奠基的控制论（Cybernetics）。最优控制理论的实现离不开最优化技术。控制系统最优化问题，包括性能指标的合理选择以及最优化控制系统的设计，而性能指标在很大程度上决定了最优控制性能和最优控制形式。最优化技术就

各种谱计算,频响函数,传递率

各种谱计算，频响函数，传递率阅读：22802006-05-25 22:01 A．信号与谱的分类由于时域信号有不同的分类, 变换后对应的频域也有不同的谱信号可分为模拟(连续)信号和数字(离散)信号, 连续信号变换后称为谱密度, 离散信号变换后称为谱. 连续信号又可分为绝对可积,平方可积(能量有限),均方可积(功率有限) 绝对可积信号有傅里叶谱(线性谱)和傅里叶谱密度(线性谱密度),如时域信号单位为电压V, 则前者单位为V,后者单位为V/Hz. 均方可积信号有功率谱PS(单位为V2)和功率谱密度PSD(单位为V2/ Hz.). 平方可积信号有能量谱密度ESD(单位为V2 s / Hz.). 注1 平方量称为功率,平方量乘秒称为能量,谱分量除以频率称为谱密度. 注2 功率谱密度另一定义(离散信号的功率谱密度)见下述, 连续信号的功率谱密度. 为连续(光滑)曲线, 离散信号的功率谱密度为不连续的阶梯形.. 注3 随机信号求功率谱密度时为减少方差,可采用平均,重叠和加窗处理(Welch法). 数字信号又可分为绝对可和,平方可和,均方可和. B.各种谱计算 1. 线性谱Linear Spectrum: 对时域离散信号作DFT(离散傅里叶变换)得到, 采用方法为FFT(快速傅里叶变换)法.X(f)=FFT(x(t)) 2. 自功率谱APS=Auto Power Spectrum: 离散信号的线性谱乘其共轭线性谱 APS(f)=X(f)*conj(X(f)), conj=conjugate共轭(实部不变,虚部变符号). 3. 互功率谱CPS=Cross Power Spectrum::x(t)的线性谱乘y(t)的共轭线性谱互功率谱是复数,可表示为幅值和相位或实部和虚部等. CPS(f)=X(f) *conj(Y(f)) Y(f)=FFT(y(t)) 4. (自)功率谱密度PSD(=Power Spectrum Density): PSD(f)=APS(f)/Δf Δf—频率分辨率(Hz), 自功率谱密度与自相关函数成傅立叶对应关系故功率谱密度也称为规一化的功率谱. 5. 互功率谱密度CSD=CPS(f)/Δf A.频响函数FRF, 传递率 A1.频响函数.FRF为响应的傅里叶变换与力的傅里叶变换之比或力和响应的互谱与力的自谱之比后者可通过平均减少噪声,故较常用. H(f)=X(f ) / F(f)=X(f)*conj(F(f)) / F(f)*conj(F(f))=CPS / APS. A2. 频响函数有三种表达形式频响函数表达成分子多项式与分母多项式(特征多项式)之比,也称有理分式. (两多项式求根后) 频响函数表达成极点,零点和增益ZPK形式. 频响函数表达成部分分式,也称极点留数形式,( 部分分式的分子项称为留数.), 例如:最常见的单自由度(位移)频响函数H(ω)=X(ω)/F(ω)

第七章_频响函数的估计

7. 频响函数的估计（相干分析） 7.1. SISO 系统的频响函数及其估计对于SISO 系统，其频响函数的估计有很多计算方法，主要的有三种估计式。在没有噪声污染的情况下，它们的估计是等价的。但是实际上，由于不可避免的存在噪声，三种估计有所差异。本节讨论在主要的三种噪声污染下，三种传统估计式与真值之间的误差。 7.1.1. 随机激励下的频响函数考虑一个SISO 时不变线性系统，其频率响应函数为()ωH 。设随机输入和响应信号分别为)(t x 和)(t y ，其傅立叶变换分别为)(ωX 和)(ωY ，则有 ()()()ωωωX H Y = 上式两端乘以()ω*X ，取时间平均及集合平均，并注意()ωH 与平均无关，则 ()()[]()()()[] ωωωωω**1 lim 1lim X X T H X Y T T T ∞→∞→= 即 ()()()ωωωx xy S H S = 如果()ωx S 不为零，则可得系统的频响函数的第一种计算式 ()()() ωωωx xy S S H = 1 同样，如果在系统输入/出频谱式两端乘以()ω*Y ，取时间平均和集合平均，得 ()()()ωωωyx y S H S = 如果()ωyx S 不为零，则可得系统的频响函数的第二种计算式 ()()() ωωωyx y S S H = 2 将系统输入/出频谱式两端取共轭，得

()()()ωωω***X H Y = 乘以原输入/出频谱式，并去时间平均和集合平均，得 ()()()ωωωx y S H S 2 = 可得系统的频响函数的幅值计算式 ()()() ωωωx y a S S H = 2 7.1.2. 频响函数的估计方法考虑一个SISO 时不变线性系统，其频率响应函数为()ωH 。设系统的实际输入和响应信号分别为)(t u 和)(t v ，其傅立叶变换分别为)(ωU 和)(ωV ，它们的测量信号分别为)(t x 和)(t y ，其傅立叶变换分别为)(ωX 和)(ωY 。 (1) 输出端噪声的影响若只有输出端受到噪声信号)(t n 的污染，并设它与系统的)(t u 和)(t v 无关。则有 ()()t u t x = ()()ωωU X = ()()()t n t v t y += ()()()ωωωN V Y +=

建模方法综述

薛晓东建模方法综述本刊Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｊｂ＠ｓｘｉｎｆｏ．ｎｅｔ综述中部分可能是彼此相关的变量。（２）现场数据采集与处理。采集被估计变量和原始辅助变量的历史数据。现场数据必须经过过失误差检测和数据协调．保证数据的准确性。由于神经网络建模一般用于静态估计，应该采集系统平稳运行时的数据。并注意纯滞后的影响。（３）辅助变量精选—输入数据集降维。通过机理分析．可以在原始辅助变量巾找出相关的变量，选择响应灵敏、测量精度高的变量为最终的辅助变量。更为有效的方法是主元分析法，即利用现场的数据作统计分析计算，将原始辅助变量与被测量变量的关联度排序．实现变量精选。（４）神经网络模型的结构选择。根据系统特点选择模型的类型．即线性、非线性和混合型等。从理论上看，神经网络与传统控制理论的结合使控制系统具有相当程度的智能。利用网络的学习能力和任意非线性映射能力．通过对样本数据对的训练．神经网络可以实现对复杂系统的辨识和控制。诚然如此，目前神经网络控制的研究大多仍停留在数学仿真和实验室研究阶段．极少用于实际系统的控制。主要由于神经网络存在以下的局限性：一是存在局部极小值问题．造成网络局部收敛；二是学习速度慢，训练时间长；三是理想的训练样本提取困难。影响网络的训练速度和训练质量；四是网络结构不易优化，特别是隐层节点数目的选取常常带有盲目性；五是尚未从理论上完全解决神经网络学习算法的收敛性。近年来兴起的小波网络是神经网络模型与小波分析理论。以及这两者的结合所产生的，是研究非线性问题所需要的极其重要的科学工具。小波分析在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。随着小波网络的不断发展，它们的巨大理论价值和广泛的应用前景为越来越多的学者所公认，尤其是在非线性系统辨识巾的应用潜力越来越大。小波网络的形式和设计方法多种多样：如文献［３］是利用小波函数（或尺度函数）替换普通神经网络中的激励甬数；文献［４］则是从多分辨分析的角度利用正交小波基构造网络；文献［５］则重点讨论了高维小波网络的设计问题。其中以紧支正交小波和尺度函数构造的正交小波网络具有系统化的设计方法，能够根据辨识样本的分布和逼近误差要求确定网络结构和参数；此外，如正交小波网络【６Ｊ还能够明确给出逼近误差估计．网络参数获取不存在局部最小问题等优点。３．２模糊辨识方法对于非线性时变动态系统的辨识，是实际中经常遇到的困难。目前常见的有两种方法【７】：一是用线性模型来近似描述非线性系统，显然这对于有严重非线性的系统误差较大；二是根据被控对象已知的信息，选择与之相近的非线性数学模型。显然有其局限性。由于模糊模型易于表达非线性的动态特性，因此模糊模型辨识方法被认为是解决此类问题的一种可行方法。由输人输出数据求取对象动态模型的模糊辨识方法由两部分组成：前提结构辨识和参数辨识，而参数辨识又分为前提参数辨识和结论参数辨识。Ｔ＿Ｓ模型是由蚀蛹和Ｓｕｇｅｎｏ提出的一种动态系统的模糊模型辨识方法【ｓｌ，是以局部线性化为出发点．具有结构简单、逼近能力强的特点，已成为模糊辨识中的常用模型，而在Ｔ－－Ｓ模型的基础上又发展了一些新的辨识方法。３．３基于遗传算法的非线性系统辨识遗传算法是由美国Ｈｏｌｌａｎｄ教授提出，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其基本思想是基于Ｄａｒｗｉｎ进化论和Ｍｅｎｄｅｌ的遗传学说。模拟自然界生物进化过程，在解空间中进行大规模、全局、并行搜索，适者生存，劣者淘汰，从而直接对１７０解群进行操作，而与模型的具体表达方式无关。遗传算法不依赖于梯度信息或其他辅助知识．能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间．为非线性系统辨识的研究与应用开辟一条新途径。文献［９］利用改进的遗传算子，提出一种辨识系统参数的方法．有效地克服了有色噪声的干扰．获得系统参数的无偏估计。文献［１０］给出一种南遗传算法（ＧＡ）、进化编程（ＥＰ）相结合的辨识策略。可以一次辨识出系统的结构和参数．主要思想是用ＧＡ操作保证搜索是在整个解空问进行的，同时优化过程不依赖于种群初值的选取．用ＥＰ操作保证求解过程的平稳性，该方法比分别用ＧＡ和ＥＰ的效果都好。文献［１１］给出一种基于遗传算法的非线性系统模型参数估计的算法。４结语系统辨识的应用价值已在实践中得到验证，从理论上讲，辨识技术可以应用于控制、预报、滤波、信号处理和形成自适应控制等，还可以用于故障诊断和故障检测。可以说．所有需要在线或离线应用过程模型的领域中，都能采片Ｉ辨识技术。因此，辨识的应用研究正在不断深入、应用领域不断扩大。也正因为如此，建模的方法也在飞速的发展．系统辨识的发展方向将是成为综合多学科知识的科学，从而建立更加精确的模型。参考文献［１］方崇智。萧德云．过程辨识［Ｍ］．北京：清华大学出版社，１９８８．［２］杨斌，田永青，朱仲英智能建模方法巾的数据预处理【Ｊ］．信息与控制，２００２，３ｌ（４）：３８０—３８４．［３］ＺＨＡＮＧＱ．Ｗａｖｅｌｅｔｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ。１９９２．３（６）：８８９—８９８．［４］ＢＡＨＡＶＩＫＲＢａｎｄＳＴＥＰＨＡＮＯＰＯＵＬＯＳＧ．Ｗａｖｅｎｅｔ：ａｍｕｌｔｉ—ｒｅｓｏｌｕｓｉｏｎ，ｈｉｅｒａｅｈｉｅａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｌｏｃａｌｉｚｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＡＩＣｈＥＪｏｕｎａｌ．１９９３．３９（１）：５７—８１．［５］ＺＨＡＮＣ，Ｑ．Ｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｎｅｔｗｏｒｋｉｎｎｏｎｐａｒａｍｅｔｆｉｃｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ【ＪＪ．１ＥＥＥＴｍｎｓ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，１９９７，８（２）：２２７—２３６．［６］王海清．宋执环，李平．采用正交小波网络的非线性系统辨识方法［Ｊ］．控制理论与应用．２００１，１８（２）：２００—２０４．［７］张化光．何希勤．模糊自适应控制理论及其应用［Ｍ］．北京：北京航空航天大学Ｈ；版社，２００２．［８］李十勇．模糊控制?神经控制和智能控制论［Ｍ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，１９９８．［９］李茶玲，孙德保．遗传算法在系统辨识中的应用［Ｊ］．华中理工大学学报，１９９８．２６（７）：５７—５８．［１０］李孝安．一种基于遗传算法与进化编程的系统辨识方法［Ｊ］．控制与决策，１９９６，ｌｌ（３）：４４）４－４０７．［１１］姜波。江秉文．基于遗传算法的非线性系统模型参数估计［Ｊ］．控制理论与应用，２０００，１７（ｉ）：１５０－－１５２．（实习编辑：薛艳）第一作者简介：薛晓东．男，１９８１年１２月生，２００４年毕业于太原理丁大学自动化专业．助理工程师．山西省化工设计院。山西省太原市，０３０００Ｉ．

用水量预测方法综述(作业)

用水量预测方法综述摘要：本文阐述了研究用水量预测方法的目的和意义，简要的介绍了六种目前常用的预测方法，并指出了每种方法的优缺点, 最后对不同情况水量预测方法的择优进行了分析和探讨。关键词: 用水量预测人工神经网络预测方法择优一、引言水是人类赖以生存的基础，没有水，就没有生命。随着经济建设的发展、产业和人口的增加，我国城市、工业、农业各方面用水量都在迅速增长，缺水城市和地区的范围日益扩大。全国640个城市中有333个城市缺水，其中严重缺水的有108个[1]。同时，水污染是我国面临的又一严峻的问题。缺水、水污染己经对我国的经济建设构成了严重的威胁[2]。因此，水资源规划和供水系统的优化调度变得越来越重要，作为供水管理前提和基础的用水量预测方法的研究也得到了快速的发展。二、研究用水量预测方法的目的和意义水量预测工作是水资源管理中掌握未来发展趋势的关键。而合理预测城镇规划期限内的用水量，使其与城镇发展实际相接近，对城镇今后的建设和发展具有极其重要的意义。通过预测未来的用水量，一方面，我们可以大致估计城市和农村的缺水量，着手寻找解决方案，减少经济损失。另一方面，用水量预测是水资源管理规划的重要内容。我国水资源开发利用分好几个部门，如不做好预测工作，就难以制定中长期水资源开发利用的总体规划和供水规划，就会影响国民经济计划的实现。所以预测用水量，无论在经济效益上还是宏观调控上都有重要意义。三、用水量预测分类以及相应预测方法用水量的预测方法按用水部门性质可分为生活用水预测、工业用水预测、农业灌溉用水预测、渔业用水预测等几方面。生活用水量的预测方法有综合分析定额法、趋势法和分类分析权重估算法，在预测时，可根据实际情况选用一种为主，其他亏法进行检验、校核。趋势预测法、分块预测法、相关法、分行业重复利用率提高法等是较为常见的工业需水量预测方法. 四、几种常用的用水量预测方法[3] a)自回归移动平均模型ARMA法 ARMA模型是自回归模型和移动平均模型的综合，它通过对相应数学模型的分析研究，能更本质地认识动态数据的内在结构和复杂特性。ARMA模型将预测对象时间序列加工成一个白噪声序列进行处理，所以它可对任何一个用水过程进行模拟，且预测速度快，能得到较高的预测精度。然而，ARMA模型具有预测周期短、所用数据单一的缺点，只能给出下一周期用水量的预测值，且无法剖析形成这一预测值的原因及合理的

频响函数用于转子振动信号诊断

A frequency response function-based structural damage identi?cation method Usik Lee *,Jinho Shin Department of Mechanical Engineering,Inha University,253Yonghyun-Dong,Nam-Ku,Incheon 402-751,South Korea Received 9March 2001;accepted 9October 2001 Abstract This paper introduces an frequency response function (FRF)-based structural damage identi?cation method (SDIM)for beam structures.The damages within a beam structure are characterized by introducing a damage distribution function.It is shown that damages may induce the coupling between vibration modes.The e?ects of the damage-induced coupling of vibration modes and the higher vibration modes omitted in the analysis on the accuracy of the predicted vibration characteristics of damaged beams are numerically investigated.In the present SDIM,two feasible strategies are introduced to setup a well-posed damage identi?cation problem.The ?rst strategy is to obtain as many equations as possible from measured FRFs by varying excitation frequency as well as response measurement point.The second strategy is to reduce the domain of problem,which can be realized by the use of reduced-domain method in-troduced in this study.The feasibility of the present SDIM is veri?ed through some numerically simulated damage identi?cation tests.ó2002Elsevier Science Ltd.All rights reserved. Keywords:Structural damage;Damage identi?cation;Beams;Frequency response function;Damage-induced modal coupling;Reduced-domain method 1.Introduction Existence of structural damages within a structure leads to the changes in dynamic characteristics of the structure such as the vibration responses,natural fre-quencies,mode shapes,and the modal dampings.Therefore,the changes in dynamic characteristics of a structure can be used in turn to detect,locate and quantify the structural damages generated within the structure.In the literature,there have been appeared a variety of structural damage identi?cation methods (SDIM),and the extensive reviews on the subject can be found in Refs.[1–3]. The ?nite element model (FEM)update techniques have been proposed in the literature [4–9].As a draw- back of FEM-update techniques,the requirement of reducing FEM degrees of freedom or extending the measured modal parameters may result in the loss of physical interpretability and the errors due to the sti?-ness di?usion that smears the damage-induced localized changes in sti?ness matrix into the entire sti?ness matrix.Thus,various experimental-data-based SDIM have been proposed in the literature as the alternatives to the FEM-update techniques. The experimental-data-based SDIM depends on the type of data used to detect,locate,and/or quantify structural damages.They include the changes in modal data [10–18],the strain energy [19,20],the transfer function parameters [21],the ?exibility matrix [22,23],the residual forces [24,25],the wave characteristics [26],the mechanical impedances [27,28],and the frequency response functions (FRFs)[29–31].Most of existing modal-data-based SDIM have been derived from FEM model-based eigenvalue problems. As discussed by Banks et al.[32],the modal-data-based SDIM have some shortcomings.First,the modal * Corresponding author.Tel.:+82-32-860-7318;fax:+82-32-866-1434. E-mail address:ulee@inha.ac.kr (U.Lee). 0045-7949/02/$-see front matter ó2002Elsevier Science Ltd.All rights reserved.PII:S 0045-7949(01)00170-5

频谱分析仪的响应函数

什么是频率响应函数动态信号分析仪的一个常见应用是测量机械系统的频率响应函数(FRF)。这也称为网络分析，系统的输入和输出同时测量。通过这些多通道测量，分析仪可以测量系统如何“改变”输入。一个常见的假设是，如果系统是线性的，那么这个“变化”被频率响应函数(FRF)充分描述。事实上，对于线性和稳定的系统，只要知道频率响应函数，就可以预测系统对任何输入的响应。宽带随机、正弦、阶跃或瞬态信号在测试和测量应用中被广泛地用作激励信号。图1说明了一个激励信号x，可以应用于一个UUT(测试单元)，并生成一个或多个由y表示的响应，输入和输出之间的关系称为传递函数或频率响应函数，由H(y,x)表示。一般来说，传递函数是一个复杂的函数，描述系统如何将输入信号的大小和相位作为激励频率的函数。在各种激励条件下，对UUT系统的特性进行了实验测量。这些特征包括:频率响应函数(FRF)，通过以下参量描述: 增益频率函数。相位频率函数。共振频率，阻尼因素，总谐波失真，非线性。利用宽带随机激励的FFT、交叉功率谱法测量频率响应。宽带激励可以是高斯分布的真随机噪声信号，也可以是一个伪随机信号，其振幅分布可以由用户来

定义。宽带这一术语可能具有误导性，因为一个好的实现的随机激励信号应该是频带有限的，并由分析频率范围的上限控制。也就是说，激励不应该激发高于测量仪器所能测量的频率。随机发生器只产生频宽在分析频率范围内随机信号。这也将把激发能量集中在有用的频率范围，以提高测试动态范围。宽带随机激励的优点是它能在短时间内激发宽频段，因此总测试时间较短。宽带激励的缺点是其频率能量在短时间内广泛传播。每个频率点激发的能量贡献远小于总信号能量(大概是-30到-50dB小于总数)。即使对于频率响应函数(FRF)估计有一个大的平均数字，宽带信号也不能有效地测量UUT的极端动态特性。扫频正弦测量，优化了每个频率点的测量值。由于激励信号是一个正弦波，在某一时刻其所有的能量都集中在一个频率上，改进了宽带激励中的动态范围不足的缺点。此外，如果频率响应幅值大小下降，响应的跟踪滤波器可以帮助接收到非常小的正弦信号。只要优化每个频率的输入范围，就可以将测量的动态范围扩展到150分贝以上。频率响应函数的应用频率响应函数的应用很广，其中测试试件的固有频率是基础应用，可以有效的避免共振频率。试件由于材质、材料属性、形状的不同会影响自身刚度和质量。它的固有频率只受刚度分布和质量分布的影响，阻尼对固有频率的影响有限。质量增大固有频率必然降低，刚度增大固有频率必然增大。理论上讲，试件有多阶固有频率。在二维频谱图中，并不是所有的峰值对应的都是固有频率，因为有可能是激励频率或是它的倍频。因此通常通过测量频响

战场态势估计

基于多传感器数据融合的战场态势估计周云110719 1.引言近20年来，多传感器信息融合技术受到广泛的关注，成为80 年代形成和发展的一种自动化信息综合处理技术。由于其充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能,提高了信息处理结果的质量。该多传感器信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。该融合技术最初仅用于军事科学，现己广泛适用于民用工程。多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。在多传感器系统中，信息表现形式多样，信息数量巨大，同时要求信息处理迅速及时，人脑的信息综合处理能力已经无法胜任，因此，一个新兴的学科——多传感器信息融合便迅速发展起来，并在现代化作战系统和各种武器平台上得到了广泛的应用。多传感器数据融合技术是通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性。在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。 2.战场感知与理解战场感知与理解是对战场空间内敌、我、友各方兵力部署，武器装备与作战平台，和战场环境等信息的实时掌握的过程。战场感知与理解包括战场环境感知与战场态势理解两个层次。战场态势感知综合多个水下信息探测网络和作战平台传感器所获取的关于战场的片面的、离散的信息，提取出目标相关属性。战场态势感知属于信号级的数据融合，所完成的主要功能包括环境监测、目标检测、定位跟踪和分类识别，是进一步实现战场环境理解的基础。战场态势理解则从感知信息中抽

什么是频率响应函数

动态信号分析仪的一个常见应用是测量机械系统的频率响应函数(FRF)。这也称为网络分析，系统的输入和输出同时测量。通过这些多通道测量，分析仪可以测量系统如何“改变”输入。一个常见的假设是，如果系统是线性的，那么这个“变化”被频率响应函数(FRF)充分描述。事实上，对于线性和稳定的系统，只要知道频率响应函数，就可以预测系统对任何输入的响应。宽带随机、正弦、阶跃或瞬态信号在测试和测量应用中被广泛地用作激励信号。图1说明了一个激励信号x，可以应用于一个UUT(测试单元)，并生成一个或多个由y表示的响应，输入和输出之间的关系称为传递函数或频率响应函数，由H(y,x)表示。一般来说，传递函数是一个复杂的函数，描述系统如何将输入信号的大小和相位作为激励频率的函数。在各种激励条件下，对UUT系统的特性进行了实验测量。这些特征包括:频率响应函数(FRF)，通过以下参量描述: 增益频率函数。相位频率函数。共振频率，阻尼因素，总谐波失真，非线性。利用宽带随机激励的FFT、交叉功率谱法测量频率响应。宽带激励可以是高斯分布的真随机噪声信号，也可以是一个伪随机信号，其振幅分布可以由用户来定义。宽带这一术语可能具有误导性，因为一个好的实现的随机激励信号应该是频带有限的，并由分析频率范围的上限控制。也就是说，激励不应该激发高于测

量仪器所能测量的频率。随机发生器只产生频宽在分析频率范围内随机信号。这也将把激发能量集中在有用的频率范围，以提高测试动态范围。宽带随机激励的优点是它能在短时间内激发宽频段，因此总测试时间较短。宽带激励的缺点是其频率能量在短时间内广泛传播。每个频率点激发的能量贡献远小于总信号能量(大概是-30到-50dB小于总数)。即使对于频率响应函数(FRF)估计有一个大的平均数字，宽带信号也不能有效地测量UUT的极端动态特性。扫频正弦测量，优化了每个频率点的测量值。由于激励信号是一个正弦波，在某一时刻其所有的能量都集中在一个频率上，改进了宽带激励中的动态范围不足的缺点。此外，如果频率响应幅值大小下降，响应的跟踪滤波器可以帮助接收到非常小的正弦信号。只要优化每个频率的输入范围，就可以将测量的动态范围扩展到150分贝以上。频率响应函数的应用很广，其中测试试件的固有频率是基础应用，可以有效的避免共振频率。试件由于材质、材料属性、形状的不同会影响自身刚度和质量。它的固有频率只受刚度分布和质量分布的影响，阻尼对固有频率的影响有限。质量增大固有频率必然降低，刚度增大固有频率必然增大。理论上讲，试件有多阶固有频率。在二维频谱图中，并不是所有的峰值对应的都是固有频率，因为有可能是激励频率或是它的倍频。因此通常通过测量频响函数的方式来测量固有频率，频响函数对应的峰值都是系统的固有频率。多数情况下，我们只关心低阶或特定阶固有频率。常用两种方法测试频率响应函数，锤击法和正弦扫频法。

我国犯罪时空分析方法综述

我国犯罪时空分析方法综述摘要：在研究、分析国内外有关研究成果的基础上，从关联分析、趋势分析、热点分析以及异常分析4个方面提出我国犯罪时空分析方法的分类体系框架，并综述每种类型不同时空分析方法的应用特点，以期能够为公安部门进行犯罪预防和警力部署提供一定的参考和帮助。关键词：时空分析；犯罪；犯罪分析对犯罪现状的分析和犯罪趋势的预测可以促进公安部门加大执法力度，抑制犯罪率的增长，对维护社会稳定有很好的促进作用[1]。通过犯罪分析，可以系统地识别、分析犯罪的模式和趋势，提高警力部署的效力、制定犯罪预防策略和辅助案件侦破[2]。通过时空的角度来进行犯罪分析则更有利于直观地反映犯罪现象的分布特点及其未来的发展趋势[3]。19世纪早期，地图制图与空间信息就开始在犯罪分析领域得到应用，最早始于法国[4]。1833年，法国统计学家格雷通过犯罪统计得出结论：犯罪现象在时间和空间分布上是不均衡的，随着时间和空间的不同呈现出不同的特点[5]。1900年，纽约市警察局率先使用地图来进行犯罪分析。20世纪80年代初，国外开始将GIS技术应用于犯罪分析领域[5-6]。进入90年代后，由于计算机技术的高速发展，GIS的成本降到了合理的价格，极大地促进了GIS在犯罪分析方面的应用[5]。目前在美国，人数超过100人的警察局中约有70%，人数不到100人的警察局也有40%建立了犯罪分析系统[5]。我国也有不少学者开展相关研究：如金光[7]等人利用数据挖掘技术进行案件类型单维关联分析、不同案件的序列分析以及案件分类；丁世洁[8]运用数理统计的回归分析法等手段，预测刑事案件的发案规律并有效识别案件模式；颜峻[9-10]等人提出一种将动态优化窗宽算法与DENCLUDE算法相结合的优化聚类算法应用于入室盗窃犯罪热点分析；陆娟等人提出一种适用于不同尺度空间聚类的犯罪热点探测方法，主要用于探测犯罪高发地区。本文在研究、分析国内外有关研究成果的基础上，将犯罪时空分析方法分成关联分析、趋势分析、热点分析和异常分析等四种类型，并对其进行综述。其分类体系框架。 1 犯罪时空关联分析地理学第一定律指出，任何事物都与其周围事物存在联系，与其越相近的事物联系越紧密。因此，大多数学者在进行犯罪时空分析时充分利用了这个规律，寻找各个要素之间的关联。这里所指的关联要素主要包括犯罪类型、犯罪地点、犯罪时间（包括季节、日期、时段等）、犯罪客体以及犯罪密度[11-12]。通常情况下，针对不同的案事件数据，其关联分析方法也有所不同，一般使用的方法有相关分析法、灰色关联法、数据碰撞法、串案轨迹分析法等[13]，其特点如表1所示。 2 犯罪时空趋势分析趋势分析用来收集信息，并试图在信息中发现模式或趋势。它不仅可以用来评估过去不确定的事，还可以用于预测未来的事件。犯罪趋势预测分析可分为犯罪时间趋势预测和犯罪空间趋势预测[17-18]。（1）犯罪时间趋势预测法主要是根据过去的犯罪变化规律来预测未来的犯罪趋势，它假设犯罪的发展变化具有时间上的连续性。因此，是一种在较为理想的假设下的预测方法，常用于短期的犯罪预测，不适合用于长期的趋势分析。它的主要分析方法有移动平均法、指数平滑法和加权平均法等，其特点如表2所示。（2）犯罪空间趋势预测法主要是根据过去犯罪地点的犯罪密度规律来预测未来的犯罪发

中长期负荷预测方法综述1

中长期负荷预测方法综述摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析, 并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以

设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。、一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法 1.趋势外推方法。将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。 2.回归分析方法。回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。上未出现的情况有较好的预测性。但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂

智能优化算法综述

智能优化算法的统一框架指导老师：叶晓东教授姓名：李进阳学号：2 班级：电磁场与微波技术5班 2011年6月20日

目录 1 概述 (3) 2群体智能优化算法.................................. 错误!未定义书签。人工鱼群算法 (4) 蚁群算法 (5) 混合蛙跳算法 (9) 3神经网络算法 (10) 神经网络知识点概述 (10) 神经网络在计算机中的应用 (11) 4模拟退火算法 (15) 5遗传算法.......................................... 错误!未定义书签。遗传算法知识简介 (17) 遗传算法现状 (18) 遗传算法定义 (19) 遗传算法特点和应用 (20) 遗传算法的一般算法 (21) 遗传算法的基本框架 (26) 6总结 (28) 7感谢 (29)

1概述近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。智能优化算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。 2群体智能优化算法自然界中群体生活的昆虫、动物,大都表现出惊人的完成复杂行为的能力。人们从中得到启发,参考群体生活的昆虫、动物的社会行为,提出了模拟生物系统中群体生活习性的群体智能优化算法。在群体智能优化算法中每一个个体都是具有经验和智慧的智能体 (Agent) ,个体之间存在互相作用机制,通过相互作用形成强大的群体智慧来解决复杂的问题。自 20世纪 90年代模拟蚂蚁行为的蚁群算法(ACO)提出以来,又产生了模拟鸟类行为的微粒群算法 ( PSO)、模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法、模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法 ( SFLA)等。这些群体智能优化算法的出现,使原来一些复杂的、难于用常规的优化算法进行处理的问题可以得到解决,大大增强了人们解决和处理优化问题的能力,这些算法不断地用于解决工程实际中的问题,使得人们投入更大的精力对其理论和实际应用进行研究。群体智能优化算法本质上是一种概率搜索,它不需要问题的梯度信息具有以下不同于传统优化算法的特点: ①群体中相互作用的个体是分布式的,不存在直接的中心控制,不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解,具有较强的鲁棒性; ②每个个体只能感知局部信息,个体的能力或遵循规则非常简单,所以群体智能的实现简单、方便; ③系统用于通信的开销较少,易于扩充; ④自