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自适应共振解调法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：25
1
作者 刘金朝 丁夏完 王成国 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期38-41,共4页
与AR模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以... 与AR模型、小波变换等故障诊断方法相比较,工程人员更多的是采用共振解调法对滚动轴承故障进行诊断,但诊断成功与否很大程度上依赖于滤波器中心频率及其带宽的选择。这里提出的诊断滚动轴承故障的自适应共振解调法避免了带通滤波器难以选择的困难。其核心思想是:不采用滤波的方式而是通过先对时间信号进行时频变换,然后从时频能量谱中自动提取时间能量信号的方式来达到将由于冲击引起的共振高频信号和高能量的低频信号分离。此外,给出了一个统一的框架从时频能量谱中自动提取类似于时间边缘的时间能量信号,即Lp范数准则。数值实验结果表明,自适应共振解调法能有效地诊断滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障,而且比传统的共振解调法的性能更优。 展开更多
关键词 自适应共振解调法 时频分析 ^l^p范数 细化傅里叶技术 滚动轴承 故障诊断
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SAR干涉图滤波与相位解缠算法比较研究 被引量：8
2
作者 李陶 张诗玉 周春霞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2007年第1期59-64,共6页
在LP范数框架下,对经典的相位解缠算法的数学模型进行了研究,将解缠算法分为3类,并利用多种解缠方法对伊朗Bam地区的地形SAR干涉图进行了实验分析。结果表明:Goldstein滤波方法有效地减少了残点和枝切线的分布,提高了干涉图的视觉效果... 在LP范数框架下,对经典的相位解缠算法的数学模型进行了研究,将解缠算法分为3类,并利用多种解缠方法对伊朗Bam地区的地形SAR干涉图进行了实验分析。结果表明:Goldstein滤波方法有效地减少了残点和枝切线的分布,提高了干涉图的视觉效果和信噪比。基于网络流的L1范数方法可以得到最优的全局解,但运算效率较低;L2范数方法也能得到较好的全局解,运算效率较高;L0范数方法不能得到很好的解缠结果,存在较多的断点和不确定性,但是运算速度极快。 展开更多
关键词 雷达干涉测量 滤波 相位解缠 ^l^p范数 枝切法
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分数阶线性时滞系统PD~α型迭代学习控制的鲁棒性 被引量：7
3
作者 张克军 彭国华 窦建君 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第20期130-134,共5页
针对一类具有外部有界噪声干扰的分数阶线性时滞系统,利用卷积的推广Young不等式,讨论了PD~α型分数阶迭代学习控制算法(FOILC)在Lebesgue-p(L^p)范数意义下的鲁棒性,获得其鲁棒收敛的条件。理论分析表明,若选取适当的学习增益矩阵,在... 针对一类具有外部有界噪声干扰的分数阶线性时滞系统,利用卷积的推广Young不等式,讨论了PD~α型分数阶迭代学习控制算法(FOILC)在Lebesgue-p(L^p)范数意义下的鲁棒性,获得其鲁棒收敛的条件。理论分析表明,若选取适当的学习增益矩阵,在系统受到外部有界噪声干扰时,随着迭代次数的增加,该算法能够保证系统的跟踪误差一致收敛有界。数值仿真验证了该算法的可行性和理论的正确性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 分数阶 ^l^p范数 鲁棒性
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线性广义系统P型迭代学习控制在L^p范数意义下的收敛性 被引量：1
4
作者 张克军 刘芳 刘万利 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第7期2773-2777,共5页
在对一类线性广义系统进行非奇异变换后,利用卷积的推广Young不等式,在Lebesgue-p(L^p)范数意义下,研究了一、二阶P型迭代学习控制算法的收敛条件,并对两种算法的收敛速度进行了比较。理论分析表明,控制算法的收敛条件、收敛速度与学习... 在对一类线性广义系统进行非奇异变换后,利用卷积的推广Young不等式,在Lebesgue-p(L^p)范数意义下,研究了一、二阶P型迭代学习控制算法的收敛条件,并对两种算法的收敛速度进行了比较。理论分析表明,控制算法的收敛条件、收敛速度与学习增益矩阵、系统本身属性有关;如果选取合适的学习增益矩阵,则二阶P型控制算法的收敛速度快于一阶的。仿真实验验证了控制算法的可行性和理论的正确性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 广义系统 ^l^p范数 收敛性
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一种基于L^p范数的自适应图像去噪模型 被引量：1
5
作者 王际朝 李维国 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期155-158,共4页
为了克服L2范数的去噪模型不能保持图像边缘和L1范数的总变差(total variation,TV)模型容易引起梯子现象的缺陷,提出了一个基于Lp(1≤p≤2)范数的自适应模型,并且给出了自适应函数p(x,y)的构造公式。将Primal-Dual方法应用到自适应模型... 为了克服L2范数的去噪模型不能保持图像边缘和L1范数的总变差(total variation,TV)模型容易引起梯子现象的缺陷,提出了一个基于Lp(1≤p≤2)范数的自适应模型,并且给出了自适应函数p(x,y)的构造公式。将Primal-Dual方法应用到自适应模型的求解中,给出了求解自适应模型的公式。数值试验结果表明,自适应模型在去除噪声的同时保持了边缘的信息,且能削弱梯子现象,所恢复的图像在信噪比等方面比原来的两种模型有较大的改善。 展开更多
关键词 图像去噪 自适应模型 ^l^p范数 总变差
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分数阶线性系统P-型迭代学习控制在L^p范数意义下的收敛性
6
作者 张克军 燕善俊 +1 位作者 窦建君 孙天凯 《徐州工程学院学报（自然科学版）》 CAS 2017年第4期39-45,共7页
针对一类分数阶线性时不变系统,讨论P-型迭代学习控制律(ILC)的单调收敛性.首先,在Lebesgue-p(L^p)范数意义下,利用卷积的推广Young不等式,推导一、二阶P-型控制律单调收敛的充分条件,并推广到N阶控制律的情形;然后,比较分析一、二阶控... 针对一类分数阶线性时不变系统,讨论P-型迭代学习控制律(ILC)的单调收敛性.首先,在Lebesgue-p(L^p)范数意义下,利用卷积的推广Young不等式,推导一、二阶P-型控制律单调收敛的充分条件,并推广到N阶控制律的情形;然后,比较分析一、二阶控制律的收敛速度.研究结果表明控制律的收敛条件取决于控制律的学习增益以及系统本身的属性.数值仿真验证了理论的正确性和控制律的可行性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 分数阶 ^l^p范数 收敛性
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分数O-U过程的最小L^p范数估计的相合性
7
作者 苗雨 郑凯 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期1-3,共3页
通过一个分数布朗运动的极大不等式给出分数O-U过程参数的最小Lp范数估计的一个偏差不等式,进而得到该估计量的相合性.
关键词 分数O-U过程 ^最小l^p范数估计 相合性
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分数阶线性连续切换系统P型迭代学习控制的鲁棒性 被引量：1
8
作者 窦建君 李苏北 张克军 《数学的实践与认识》 2021年第20期186-194,共9页
针对一类具有任意切换规则的分数阶线性连续切换系统,严格分析了P型迭代学习控制算法在LebeSgue-p(L^(p))范数意义下的收敛性和鲁棒性.理论分析表明,对于受外部有界噪声干扰的分数阶线性切换系统,若选取适当的学习增益,在该算法的作用下... 针对一类具有任意切换规则的分数阶线性连续切换系统,严格分析了P型迭代学习控制算法在LebeSgue-p(L^(p))范数意义下的收敛性和鲁棒性.理论分析表明,对于受外部有界噪声干扰的分数阶线性切换系统,若选取适当的学习增益,在该算法的作用下,随着迭代学习的进行,系统输出逐渐收敛到期望输出的某邻域内;而当外部噪声消除时,系统输出能够完全跟踪期望输出.数值仿真进一步验证了这一理论的正确性. 展开更多
关键词 分数阶 切换系统 迭代学习控制 ^l^(p)范数
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矩阵非线性薛定谔方程初值问题解的爆破
9
作者 华冬英 栾晓军 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第2期11-16,共6页
考虑矩阵非线性薛定谔方程初值问题解的局部存在性及解的爆破问题 ,并且给出了在 H1( Rn)中方程 Bt=i(ΔB+ 2 BB* B) ( n≥ 2 )的解于有限时间内爆破的充分条件 .如果爆破现象出现 ,那么解的某些Lp 范数也在此有限时间内爆破 ,从而可将... 考虑矩阵非线性薛定谔方程初值问题解的局部存在性及解的爆破问题 ,并且给出了在 H1( Rn)中方程 Bt=i(ΔB+ 2 BB* B) ( n≥ 2 )的解于有限时间内爆破的充分条件 .如果爆破现象出现 ,那么解的某些Lp 范数也在此有限时间内爆破 ,从而可将一般具有形式 iut=-Δu-| u| p-1u( p=3) 展开更多
关键词 矩阵非线性薛定谔方程 初值问题 局部存在性 爆破解 古典解 ^l^p-范数估计
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分数阶非线性系统PD^(α)型迭代学习控制收敛性分析
10
作者 张克军 彭国华 杜永军 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期92-98,共7页
针对一类单输入单输出的分数阶非线性连续系统,利用卷积的推广Young不等式,分别研究了开环、闭环以及开闭环PD^(α)型分数阶迭代学习控制算法在L_(p)范数意义下收敛的充分条件,并进行了严格的理论证明.研究发现:控制算法收敛的充分条件... 针对一类单输入单输出的分数阶非线性连续系统,利用卷积的推广Young不等式,分别研究了开环、闭环以及开闭环PD^(α)型分数阶迭代学习控制算法在L_(p)范数意义下收敛的充分条件,并进行了严格的理论证明.研究发现:控制算法收敛的充分条件取决于算法的增益和系统自身属性;在控制算法选取适当增益的情况下,开闭环PD^(α)型控制算法拥有比开环算法更快的收敛速度.这些结论与分数阶线性系统是相同的.仿真实验进一步验证了上述理论的可行性和正确性. 展开更多
关键词 分数阶 迭代学习控制 ^l^(p)范数 收敛性
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