导读:本文包含了多模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:多模,自适应,故障诊断,陀螺,算法,协方差,故障。
多模型论文文献综述
曹洁,任倩,王进花[1]（2019）在《基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断》一文中研究指出针对风力机桨距系统建模不精确导致的故障分离不准确的问题,提出了一种J散度与多模型结合的故障分离方法。首先在风力机桨距系统多故障模型的基础上,通过粒子滤波(PF)对风力机桨距系统的状态进行估计;然后引入一个带宽系数对自适应阈值进行优化,以提高桨距系统故障检测的实时性和精确性;最后计算实际系统输出与每个故障模型输出的J散度,判断故障类型,提高故障分离的准确性。研究结果表明:该方法明显提高了桨距系统故障诊断的准确性,同时减少了计算时间。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
宋天明,唐敏[2]（2019）在《电子对抗中基于交互式多模型的机载雷达辐射控制》一文中研究指出针对电子对抗中传统机载雷达辐射控制方法相互干扰的问题,提出电子对抗中基于交互式多模型的机载雷达辐射控制研究。运用交互式多模型控制机载雷达辐射,以将雷达辐射信噪比最小化为目标,建立基于交互式多模型的机载雷达辐射控制模型,运用交互式多模型算法获取量测数据并与设定好的协方差门限进行比较,以此来有效控制机载雷达辐射。经过试验分析,验证了本文方法在电子对抗中具有良好的实用性。(本文来源于《电子世界》期刊2019年22期）
朱鹏,董文瀚,郭佳[3]（2019）在《基于核自适应滤波的多操纵面飞机多模型舵面故障诊断》一文中研究指出针对多模型自适应估计方法中精确的飞机数学模型难以获得和模型存在非线性等问题,引入核自适应滤波器(KAF)替换卡尔曼滤波器,提出了一种新的多模型自适应估计故障诊断方法。通过核方法将复杂的非线性系统映射到高维特征空间中,在该空间中设计线性自适应滤波器,无需预先知道精确的飞机数学模型,通过控制输入信号和姿态输出信号的训练数据训练核自适应滤波器,进而在线估计飞机的飞行状态,完成飞机舵面的故障检测与隔离。扩展了KAF的使用范围,改进了传统的状态估计故障诊断方法。研究成果可为降低飞机因舵面故障而引起的事故,提高飞机的生存性提供理论和技术支撑,具有一定的军事意义和良好的应用价值。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年10期）
蔺红明,魏兵卓,曹政,王磊,周梦龙[4]（2019）在《一种用于搜索雷达的交互多模型跟踪滤波算法》一文中研究指出跟踪滤波算法是雷达数据处理的重要组成部分。受搜索雷达采样数据率的限制,当目标机动时,滤波器跟踪严重滞后、跟踪精度差。针对该问题,提出了基于α-β滤波和α-β-γ滤波的交互多模型跟踪滤波算法。将目标的运动状态映射到目标的运动模型,根据运动模型构造相应的滤波器,多个滤波器并行工作,实时计算每个滤波器的残差,根据滤波的残差和先验知识选择适应目标当前运动状态的滤波器输出目标预测信息。仿真结果表明,该算法在目标机动与非机动情况下均能有效跟踪目标,具有较好的适应性与滤波精度。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年12期）
赖华辉,钟祖良,侯铁,何莹,曹奕[5]（2019）在《多模型视图下的城市轨道交通工程信息模型数据分析》一文中研究指出基于BIM的城市轨道交通工程信息模型承载了大量的、不同类型的数据。然而,当BIM软件采用IFC标准输出模型数据时,经常出现数据丢失、表达不一致等问题。这是因为BIM软件输出IFC模型数据时,可选择不同的IFC输出选项,即模型视图(MVD)。本文设计了城市轨道交通工程信息模型在不同模型视图下输出IFC数据的实验,分析各IFC模型数据的异同,以期为建筑人员选择合适的模型视图输出准确的模型数据提供参考,保证所需模型数据的准确性。(本文来源于《第五届全国BIM学术会议论文集》期刊2019-11-16）
叶成,郑红,程云辉[6]（2019）在《基于多模型融合的流失用户预测方法》一文中研究指出准确的用户流失预测能力有助于企业提高用户保持率、增加用户数量和增加盈利。现有的流失用户预测模型大多为单一模型或是多个模型的简单融合,没有充分发挥多模型集成的优势。借鉴了随机森林的Bootstrap Sampling的思想,提出了一种改进的Stacking集成方法,并将该方法应用到了真实数据集上进行流失用户的预测。通过验证集上的实验比较可知,提出的方法在流失用户F1值、召回率和预测准确率3项指标上均好于所有相同结构的经典Stacking集成方法;当采用恰当的集成结构时,其表现可超越基分类器上的最优表现。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年11期）
曾丽君,闵芳[7]（2019）在《基于多模型估计的陀螺阵列故障检测方法》一文中研究指出采用多个硅微陀螺组成阵列并进行数据融合,可进一步提高陀螺测量精度。但阵列中一旦有陀螺出现故障,将造成错误输出。在陀螺阵列卡尔曼滤波数据融合算法基础上,设计了一种基于多模型估计的卡尔曼滤波故障检测方法。针对陀螺噪声增大故障,进一步实现了一种引入补偿激励的故障检测改进方法。通过4陀螺阵列数据融合和故障检测试验表明,故障检测算法能够实现恒值输出和噪声增大两种典型故障的检测。针对噪声增大故障,通过引入补偿激励的检测方法可显着缩短检测延迟和恢复延迟,进一步提高故障检测实时性。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年11期）
黄郑,王红星,于海泉,李逗,司风琪[8]（2019）在《基于多模型鲁棒输入训练神经网络协同的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法》一文中研究指出为提高燃气–蒸汽联合循环机组传感器测量值的准确性及可靠性,提出了一种基于多模型鲁棒输入训练神经网络(RITNN)的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法。该方法建立若干燃气–蒸汽联合循环重要参数的数据重构模型,并对各模型进行优先级划分,以串并联方式设定模型间关系,通过可靠参数的逐级生成和传递,有效抑制了多传感器显着故障产生的残差污染,提高了故障诊断的准确性及可靠性,进而给出了传感器故障诊断流程,建立了完整的传感器故障诊断系统。以某200 MW级燃气–蒸汽联合循环机组为研究对象,对多传感器故障进行诊断,并与RITNN单一模型方法和输入训练神经网络(ITNN)单一模型方法进行对比,结果表明,提出的多模型RITNN故障诊断方法诊断精度更高,可保证燃气–蒸汽联合循环机组稳定运行。(本文来源于《中国电力》期刊2019年11期）
李子萧,陈军,赵东华[9]（2019）在《基于多模型的再热汽温改进预测函数控制》一文中研究指出针对火电厂再热汽温被控对象具有大迟延、时变、非线性等特性,提出一种基于多模型的再热汽温改进预测函数控制算法。在控制过程中,首先根据局部模型采用改进预测函数控制算法设计出相应的子控制器,然后根据某时刻实际系统输出与模型输出的差值确定切换策略,选取最优控制器,进而实现对再热汽温的控制。仿真结果表明:提出的控制策略能够适应不同负荷的变化,控制性能明显优于常规PID控制,可以有效克服模型失配,提高对再热汽温的控制品质。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年10期）
谢明娟,蒲瑞,韩信,林莉,周春香[10]（2019）在《基于多模型的滑坡易发性评价》一文中研究指出滑坡是常见的叁大地质灾害之一,本文针对滑坡易发性进行评价,以小金县为研究区域,选取水系密度、与公路距离、与居民点距离、公路密度、居民点密度、地形粗糙度、植被指数、坡度及地质硬度等9个影响因子,基于GIS技术,采用SVM(支持向量机)、ANN(人工神经网络)及决策树3种评价模型进行滑坡数据分析。通过各模型ROC曲线结果对比,得到SVM、ANN及决策树模型曲线下AUC值分别为0.987、0.973及0.969,初步得出结论:在滑坡易发性评价方面3个模型均有较好表现,但SVM模型在样本数据分类处理和整体评价效果方面更具优势。最后通过Arc GIS平台对SVM模型的评价结果数据进行可视化,得到小金县的滑坡易发性分级图,表明研究区滑坡由中部线向左右两侧以树枝状分布。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年10期）
多模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对电子对抗中传统机载雷达辐射控制方法相互干扰的问题,提出电子对抗中基于交互式多模型的机载雷达辐射控制研究。运用交互式多模型控制机载雷达辐射,以将雷达辐射信噪比最小化为目标,建立基于交互式多模型的机载雷达辐射控制模型,运用交互式多模型算法获取量测数据并与设定好的协方差门限进行比较,以此来有效控制机载雷达辐射。经过试验分析,验证了本文方法在电子对抗中具有良好的实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多模型论文参考文献
[1].曹洁,任倩,王进花.基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断[J].传感器与微系统.2019
[2].宋天明,唐敏.电子对抗中基于交互式多模型的机载雷达辐射控制[J].电子世界.2019
[3].朱鹏,董文瀚,郭佳.基于核自适应滤波的多操纵面飞机多模型舵面故障诊断[J].电子测量与仪器学报.2019
[4].蔺红明,魏兵卓,曹政,王磊,周梦龙.一种用于搜索雷达的交互多模型跟踪滤波算法[J].无线电工程.2019
[5].赖华辉,钟祖良,侯铁,何莹,曹奕.多模型视图下的城市轨道交通工程信息模型数据分析[C].第五届全国BIM学术会议论文集.2019
[6].叶成,郑红,程云辉.基于多模型融合的流失用户预测方法[J].计算机工程与科学.2019
[7].曾丽君,闵芳.基于多模型估计的陀螺阵列故障检测方法[J].仪表技术与传感器.2019
[8].黄郑,王红星,于海泉,李逗,司风琪.基于多模型鲁棒输入训练神经网络协同的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法[J].中国电力.2019
[9].李子萧,陈军,赵东华.基于多模型的再热汽温改进预测函数控制[J].工业控制计算机.2019
[10].谢明娟,蒲瑞,韩信,林莉,周春香.基于多模型的滑坡易发性评价[J].测绘与空间地理信息.2019