导读:本文包含了状态重构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:状态,重构,方程,通流,声速,正切,数据。
状态重构论文文献综述
李晟,王牣,王明越[1]（2019）在《基于EMD的接触网状态重构》一文中研究指出牵引供电系统在高速铁路运营中占有重要地位,对接触网的维护能力是影响高速铁路安全运行的重要因素。目前对牵引供电系统运维数据的处理还主要停留在时域数据表面,在大数据时代,通过有效的数据处理应用可以得到隐藏在大量数据背后的信息,从而节省人力,提高系统的可靠性。本文给出了一种牵引供电网数据的处理和重构方法,为深入分析数据奠定基础。(本文来源于《电气化铁道》期刊2019年04期）
李响,古家旗,陈俞而,蔡志杰,曹沅[2]（2019）在《基于多源监测数据的道路交通流状态重构研究》一文中研究指出根据给定区域多源监测的道路交通流数据对实际道路交通状况进行评估.通过对多源数据的清洗与融合,获得描述交通流状况的基本参数.将参数应用于偏微分方程模型及仿真模拟中,分别从宏观和微观的角度对区域内交通流变化情况进行预测.依据预测结果,为交通问题的科学管理提出了建议.(本文来源于《数学建模及其应用》期刊2019年02期）
郭珊[3]（2017）在《流体系统的参数估计与状态重构》一文中研究指出流动现象,特别是广泛存在且具有特殊性质的复杂流体,多年来一直是流体力学研究的重点和难点。受限于观测手段和数值模拟的能力,经典的研究方向主要集中在机理模型的建立上。研究者们从质量守恒、动量守恒等守恒律出发建立起模型,其中大多数模型为非线性偏微分方程。虽然机理模型可以用以描述某一类流场,但具体到某一特定流场,模型中有些参数的具体数值经常无法直接测量获得,而使用参数不准确模型则无法精确描述流场。近年来,随着计算能力的提升与测量手段的革新,如光学方法和粒子图像测速等方法的出现,使得准确测量流场相关量成为可能。然而测量虽然更加直观,却往往是对流场局部、瞬时信息的采集,所以我们只能从中计算出有测量的时刻位置的流场结构,无法得到完整的流场,亦无法对流场结构的未来变化做出预测。但是,如果将测量信息准确的特性与动力学模型预测功能结合起来,就可以克服这些缺点。本文的主要工作就是借助观测信息消除机理模型中的不确定性。本文主要研究两类特殊的流场:圆柱绕流中的涡旋脱落和自由表面流问题。对于前者,我们采用非线性的复Ginzburg-Landau(G-L)方程进行描述,而G-L方程的参数依赖于具体的流场且没有确定的物理意义,无法直接测量得到,因此我们尝试通过测量中轴线一些离散位置上的速度值对这些参数进行估计。我们首先采用了动态优化的求解方法估计参数,具体操作是给出优化目标函数,通过引入协态方程并推导梯度,进而得到最优估计值。然而这种做法只能得到参数的最大概率估计值,当观测误差较大时,我们还需要对参数估计的不确定性给出估计。为此我们按照贝叶斯体系,将未知参数看做是一个随机变量,并计算其后验概率密度函数。为了减小计算时采样过程的计算量,我们引入一种名为隐格式采样(Implicit Sampling)的方法构建重要性函数(Importance Function)。这种方法具有采样个数少、粒子权重便于计算、可以并行计算等诸多优点,非常适合解决我们的参数估计问题。对于自由表面流问题,我们采用浅水波方程(Shallow-Water Equations,SWEs)进行描述,其变量包括了两个方向的速度和高度。浅水波方程中包含依赖于具体情况且无法准确测量的时变参数,而参数不准确会造成的模型计算误差。为了消除这种误差,就需要加入一定测量信息对方程预测值进行“校正”。对于二维浅水波方程,我们采用粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)方法进行测量,这一方法通过比较连续多帧流体图像,计算出相邻图像的流体粒子位移,其中图像光强与流场速度之间的关系由光流方程描述。本文中,我们选择集合卡尔曼滤波的方式进行数据同化,具体来说我们采用两种同化方案并对其进行了对比:其一是先由光流方程得到速度场再代入SWEs进行数据同化;其二是直接将光流方程当做是观测方程与SWEs进行数据同化。仿真结果表明,两种同化途径都得到了好的效果。本文的创新点主要有:·用隐格式采样的方法求解如G-L方程的抛物方程的参数估计问题,并将基于梯度的优化方法和隐格式采样结合起来解决问题。·采用粒子图像测速的方法作为测量手段,将图像信息(光流方程)和浅水波方程进行数据同化反演自由表面流流场。·采用基于梯度的优化方法求解光流方程从图像信息得到更加准确速度场。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-10-15）
丛爽,张娇娇[4]（2017）在《压缩传感理论、优化算法及其在系统状态重构中应用》一文中研究指出分别对压缩传感理论、优化算法及其在系统状态重构中的应用3个方面进行了研究.在压缩传感理论方面,包括对所压缩信号的稀疏或低秩要求、编码测量以及与优化算法之间的关系进行了较为深入的研究,重点分析了原始信号的稀疏与低秩之间的关系、测量矩阵与压缩矩阵之间的关系、满足限制等距特性(RIP)的测量矩阵,以及由压缩传感理论提供的最少测量次数.在压缩信号重构过程中所需要采用的优化算法,着重讨论了核函数的凸优化问题描述,分别对常用的优化算法,包括最小二乘(LS)法、最大熵法、极大似然法和贝叶斯方法的求解过程中所用到的性能指标、优化目标和求解条件等进行了归纳与特性分析.对量子态估计中的交替方向乘子法(ADMM)以及作者最新提出的迭代阈值收缩法(IST)进行了专门的性能对比,并通过量子位分别5、6和7情况下纯态估计的应用为例,对不同测量比率对参数估计性能的影响,以及算法在不同量子位数下性能的表现,进行了不同层次上的对比和分析,完整地阐述基于压缩传感理论与优化的系统参数估计的研究过程.(本文来源于《信息与控制》期刊2017年03期）
杨桅[5]（2015）在《通讯受限下随机动态系统的状态重构及滑模控制》一文中研究指出通讯受限情形下控制系统的分析和设计是当前国际控制领域的重要研究问题,但是现有的关于通讯受限的滤波器和控制器设计结果大多是基于线性模型展开研究的,很少考虑实际物理系统和工业过程中的模型不确定性、模型非线性以及外界扰动等因素。滑模控制对满足匹配条件的外界扰动、模型不确定性和非线性具有完全的抑制能力,研究通讯受限情形下滑模控制系统的分析与设计具有重要的理论研究意义和工程应用价值。然而数字化和网络通讯中的数据传输时延、数据包丢失、信号量化等问题给传统的鲁棒滤波和控制理论技术带来了巨大的困难和挑战。本课题将结合随机控制理论、滑模控制理论、H∞鲁棒滤波理论等技术方法,对网络环境下的复杂非线性动态系统的鲁棒滤波和滑模控制器设计问题展开深入分析和研究,论文的主要研究内容分述如下:针对网络通讯下的数据随机丢包和信号量化,第二章研究了一类离散时间非线性随机系统H∞鲁棒滤波器设计问题。为处理测量输出的对数量化影响,将其描述为一类扇形有界不确定性,并采用Bernoulli随机过程来描述数据丢包现象。在此基础上,利用Lyapunov稳定性理论和随机控制理论建立全阶鲁棒滤波器存在的充分条件,并通过求解线性矩阵不等式给出滤波器增益的设计策略。由于实际工程中的被控对象经常存在结构切换现象,因此在第二章基础上,针对通讯受限和数据丢包情形下存在无穷分布时延的Markov跳变系统,研究了对应的故障诊断滤波器设计问题。考虑到数据丢包造成滤波器端的跳变模态信息与被控对象模态无法同步切换这一现象,提出不依赖系统跳变模态的常增益故障诊断鲁棒H∞滤波器设计方法,并基于Lyapunov稳定性理论和鲁棒滤波理论给出滤波误差系统随机稳定的充分条件,以及滤波器增益的设计方法。在第二章工作基础上,第叁章研究了存在网络随机通讯时延的离散时间Markov跳变系统的鲁棒滤波器设计问题。将网络随机通讯时延描述为一个与被控对象的跳变参数相独立的另一个Markov随机过程,针对含有时间延迟的系统跳变模态,将其所在的状态空间进行增广,从而将含有滞后模态的滤波误差系统建模为一个含两个跳变参数的Markov跳变系统。在此基础上进行滤波误差系统的性能分析以及滤波器增益的设计。对同时存在外部扰动和状态时滞的连续时间Markov跳变系统,第五章提出了量化滑模控制器设计方法:通过低通滤波器技术将分段连续的量化信号转化为光滑并且严格连续的输出信号,利用滤波器的输出设计基于观测器的滑模变结构控制器。在所设计的滑模控制器作用下,对应的闭环控制系统是随机稳定的并且系统状态轨线能在有限时间内到达滑模面。在工程应用方面,考虑网络通讯下的航天器姿态调节控制问题,第六章分别研究了基于动态均匀量化器和静态对数量化器的鲁棒量化滑模控制器设计问题。通过在滑模控制器的增益矩阵中引入量化器参数,实现了控制器对量化扰动影响的补偿。所设计的量化滑模控制器能够保证航天器姿态闭环控制系统的渐近稳定性以及滑模面的能达性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-12-01）
卜祥伟,吴晓燕,马震,张蕊[6]（2015）在《基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制》一文中研究指出针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。(本文来源于《固体火箭技术》期刊2015年03期）
姚永灵,吴正勇[7]（2015）在《负荷扰动下汽轮机组状态重构算法模型研究》一文中研究指出汽轮机组的状态是指与汽轮机、凝汽器和回热系统的参数对应的运行状态,汽轮机组的状态重构是指在给定的机组负荷与环境温度等外部条件下,上述主辅机设备的运行状态(或者参数)的响应规律。文中采用机理建模与数据驱动建模相结合的混合建模方法,基于设备结构参数和典型工况汽轮机组状态数据样本,研究了汽轮机组的状态重构方法,建立了汽轮机组的状态重构模型,算例验证了重构方法与模型的有效性,为汽轮机状态评估及其滑压优化奠定了基础。(本文来源于《能源研究与利用》期刊2015年02期）
傅英,龙滨,尹立雪,邓燕,陆景[8]（2014）在《超声评价犬右心室心尖负荷起搏等容收缩期局部心肌力学状态重构》一文中研究指出目的应用二维超声斑点跟踪成像技术评价犬右心室心尖起搏状态下等容收缩期左心室前壁心肌力学状态,评价起搏导致的局部心肌力学状态重构。方法将8只健康雌性比格犬分为对照组和右心室心尖起搏组,每组4只。分别采集两组无起搏和右心室心尖起搏状态下左心室前壁标记点处连续3个心动周期二维超声灰阶图像,脱机应用STI软件对图像上标记位点处心内膜下、中层和心外膜下心肌应变进行分析,获取力学参数,同时测量起搏前、后等容收缩期时间。对所有数据进行统计学分析。结果右心室心尖起搏后等容收缩期较对照组持续时间延长(P<0.01)。标记点处各层次应变值与位移值起搏前后具有不同程度差异,部分位点差异有统计学意义(P<0.05),部分位点应变与位移方向起搏前、后相反,主要体现在室间隔和心尖部。结论犬右心室心尖起搏后等容收缩期延长;犬心肌力学状态异常重构即刻产生并持续较长时间。(本文来源于《西部医学》期刊2014年04期）
刘鹏,王墨琦[9]（2013）在《基于状态反馈及状态重构的系统校正实验研究》一文中研究指出"自动控制原理"课程中状态反馈及状态重构部分内容繁杂不易理解。为使学生加深理解该部分内容,以二阶系统为例,对基于状态反馈及状态重构原理的系统校正给出了具体的模拟电子电路设计方案,并通过Simulink工具对实验过程进行仿真,仿真结果表明本文所做的电路设计是有效的。(本文来源于《唐山学院学报》期刊2013年03期）
秦久峰,曾凡明,陈于涛[10]（2013）在《舰船冷却水系统多智能体自治状态重构方法》一文中研究指出针对现代舰船运行环境的不确定性和动力平台集成管理智能化的需求,以舰船冷却水系统为研究对象,研究了其在不确定性条件下基于多智能体(Agent)自治决策模型的状态重构方法.通过将该系统的状态重构问题看作松耦合的马尔可夫决策过程(MDP),建立了其基于MDP的多Agent自治决策模型.使用遗传算法对决策空间进行全面搜索得到最优策略,并通过数值计算验证了其性能.在获得的最优策略的指导下,实现了冷却水系统的自动状态重构.该方法能够提高冷却水系统的自主决策水平和任务效率.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2013年02期）
状态重构论文开题报告
（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：
根据给定区域多源监测的道路交通流数据对实际道路交通状况进行评估.通过对多源数据的清洗与融合,获得描述交通流状况的基本参数.将参数应用于偏微分方程模型及仿真模拟中,分别从宏观和微观的角度对区域内交通流变化情况进行预测.依据预测结果,为交通问题的科学管理提出了建议.
（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。
状态重构论文参考文献
[1].李晟,王牣,王明越.基于EMD的接触网状态重构[J].电气化铁道.2019
[2].李响,古家旗,陈俞而,蔡志杰,曹沅.基于多源监测数据的道路交通流状态重构研究[J].数学建模及其应用.2019
[3].郭珊.流体系统的参数估计与状态重构[D].浙江大学.2017
[4].丛爽,张娇娇.压缩传感理论、优化算法及其在系统状态重构中应用[J].信息与控制.2017
[5].杨桅.通讯受限下随机动态系统的状态重构及滑模控制[D].哈尔滨工业大学.2015
[6].卜祥伟,吴晓燕,马震,张蕊.基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制[J].固体火箭技术.2015
[7].姚永灵,吴正勇.负荷扰动下汽轮机组状态重构算法模型研究[J].能源研究与利用.2015
[8].傅英,龙滨,尹立雪,邓燕,陆景.超声评价犬右心室心尖负荷起搏等容收缩期局部心肌力学状态重构[J].西部医学.2014
[9].刘鹏,王墨琦.基于状态反馈及状态重构的系统校正实验研究[J].唐山学院学报.2013
[10].秦久峰,曾凡明,陈于涛.舰船冷却水系统多智能体自治状态重构方法[J].上海交通大学学报.2013
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