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基于组合核非线性退化模型的遥感图像复合分类 被引量:3
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作者 郭琳 孙卫东 +1 位作者 王琼华 杨邦杰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期145-150,F0003,共7页
遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模... 遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模型,提出了基于组合核函数的非线性退化模型复合分类算法,分析了纹理信息对于提高复合分类精度的作用,并通过实际遥感数据试验分析比较了两种模型的分类精度。试验结果表明新方法可较大程度地提高总体分类精度,在分类过程中引入纹理信息有助于进一步改善分类精度。 展开更多
关键词 多空间分辨率遥感图像 复合分类 非线性退化模型 组合核函数 纹理
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融合多源数据的非线性退化建模与剩余寿命预测 被引量:14
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作者 任子强 司小胜 +2 位作者 胡昌华 王玺 裴洪 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第2期1-8,共8页
针对目前基于单个传感器剩余寿命预测方法存在预测精度不高的问题,该文提出一种融合多源传感器数据的非线性退化建模与剩余寿命预测方法。该方法包括复合健康指标的构建、模型参数的估计和传感器融合系数的确定,在确定融合系数后,结合... 针对目前基于单个传感器剩余寿命预测方法存在预测精度不高的问题,该文提出一种融合多源传感器数据的非线性退化建模与剩余寿命预测方法。该方法包括复合健康指标的构建、模型参数的估计和传感器融合系数的确定,在确定融合系数后,结合设备历史寿命数据与实时监测数据,利用Bayesian参数更新公式推导出设备的剩余寿命概率分布,实现设备的剩余寿命在线预测。最后通过由商用模块化航空推进系统仿真生成的发动机退化数据集进行仿真实验,结果表明该文所提方法能够有效提高设备剩余寿命预测的准确性。 展开更多
关键词 复合健康指标 非线性退化模型 贝叶斯参数更新 剩余寿命预测
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考虑测量误差和随机效应的设备剩余寿命预测 被引量:9
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作者 蔡忠义 陈云翔 +2 位作者 郭建胜 王泽洲 邓林 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1658-1664,共7页
针对非线性退化设备的剩余寿命预测问题,尚未系统研究考虑测量误差和随机效应的退化建模、先验参数估计及相应的剩余寿命预测方法。首先建立考虑测量误差和随机效应的非线性Wiener退化模型;利用同类设备历史监测数据,基于期望最大化算... 针对非线性退化设备的剩余寿命预测问题,尚未系统研究考虑测量误差和随机效应的退化建模、先验参数估计及相应的剩余寿命预测方法。首先建立考虑测量误差和随机效应的非线性Wiener退化模型;利用同类设备历史监测数据,基于期望最大化算法估计出退化模型中固定系数和随机系数先验分布;采用状态空间模型描述目标设备当前监测状态,基于Kalman滤波算法迭代估计出随机系数后验分布和当前真实退化状态;利用全概率公式,推导出考虑隐含状态估计不确定性的设备剩余寿命的概率密度函数;仿真实例分析表明,所提方法较现有方法在参数估计误差和剩余寿命预测精度上具有一定优势。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 非线性退化模型 测量误差 随机效应
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基于Wiener过程气体绝缘母线触头接触失效预测 被引量:3
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作者 秦靖舒 范淑薇 +1 位作者 关向雨 舒乃秋 《电测与仪表》 北大核心 2019年第24期7-12,38,共7页
气体绝缘母线(GIB)触头是过热性故障的多发部位,而接触电阻的大小是设备能否稳定运行的决定性因素。为了实现对GIB触头接触失效的预测,在时间尺度的非线性Wiener模型与逆幂率加速老化模型基础上,建立了GIB触头的失效预测模型。搭建了GI... 气体绝缘母线(GIB)触头是过热性故障的多发部位,而接触电阻的大小是设备能否稳定运行的决定性因素。为了实现对GIB触头接触失效的预测,在时间尺度的非线性Wiener模型与逆幂率加速老化模型基础上,建立了GIB触头的失效预测模型。搭建了GIB触头电接触失效试验平台,开展了SF6和空气介质下GIB触头的载流摩擦磨损试验。通过似然函数参数估计得到不同条件下GIB触头接触电阻退化表达式,进而根据概率分布函数获取触点的接触失效寿命。试验结果与预测结果对比表明所建立失效预测模型的有效性。GIB触点在空气下的寿命22.76年,在SF6下的寿命为43.67年,所建立的失效预测模型可为GIB触头的设计制造和状态检修提供技术支持。 展开更多
关键词 GIB触头 非线性Wiener退化模型 加速老化试验 寿命预测
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