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关键词： 涡扇发动机   变分自编码器   双向长短期记忆网络   共形分位数回归   区间估计  

摘要： 航空发动机作为飞机的核心动力部件,其运行状态与飞机的安全运行及乘客生命安全紧密相连。在实际运行过程中,发动机不可避免地会受到多重复杂因素的共同作用,这往往导致其健康状况日益恶化。然而,传统的维护模式在应对这一问题时,面临着维护过度与维护不足的双重困境。在此背景下,预测与健康管理技术应运而生。其中,剩余寿命预测作为PHM的关键组成部分,近年来在工业界获得了广泛关注。 鉴于此,本文致力于通过数据驱动的方法对涡扇发动机的寿命进行精准预测,以实现航空发动机健康状况的有效监控。主要研究内容概述如下: (1)为了解决多工况场景下涡扇发动机剩余使用寿命预测精度不佳及原始数据维度较高的问题,提出基于变分自编码的涡扇发动机剩余寿命预测方法(K-VABA)。K-VABA方法首先运用K-means聚类分析对多工况数据集进行有效划分,以降低复杂工况对于模型学习的干扰。其次,通过单调性与相关性分析筛选出能够准确反映发动机性能退化趋势的关键特征参数。之后,在变分自编码器的编码器中融入双向长短期记忆网络以及加权平均注意力机制,捕捉数据中的隐含退化特征与关键时序退化性能。最后,在变分自编码器的解码器中利用全连接层进行回归寿命预测。所提方法在NASA的C-MAPSS数据集上进行了实验验证,并将所得预测结果与多种其他方法的预测成效进行了全面对比。实验结果显示:在惩罚粉丝以及均方根误差这两项关键指标上,所提出的方法均展现出相较于其他方法的显著优越性。可为涡扇发动机剩余寿命预测预测提供有力的参考依据。 (2)针对单点预测仅提供单一预测值无法反映预测结果不确定性范围的局限性,在K-VABA的基础上引入共形分位数回归方法进行优化。具体为在变分自编码器的解码器中利用共享层及多分位数层代替单一全连接层进行多分分位数预测,并结合验证数据集所得不一致性分数对多分位数回归所得结果进行区间估计。所提方法在单工况数据集以及多运行工况数据集上进行实验,实验结果均表现出较高的区间覆盖率,进一步证明了实验结果的可靠性。

关键词： 污水处理   Takagi-Sugeno系统   故障检测   容错控制   集员估计   L_∞性能  

摘要： 作为当今污水处理厂中不可或缺的模块,生物处理过程主要承担降解有机物的任务,主要分为活性污泥和生物膜工艺两种方法。两者都旨在利用微生物与污水充分接触并产生氧化还原反应以降解有机物质。通常被划分为好氧、厌氧和缺氧阶段。大量的生物处理过程和复杂的生化机制使得污水处理系统具有高度非线性和不确定性,使得污水处理系统容易发生故障,并造成严重后果。本文旨在研究基于区间估计的污水生物处理过程故障诊断与容错控制的方法,具体研究工作和主要贡献总结如下: （1）提出了一种基于区间观测器的污水生物生长过程故障检测方法。考虑污水处理过程中存在未知但有界的不确定性,首先将非线性的污水生物生长过程系统构造为前件变量可测的Takagi-Sugeno（T-S）模糊系统。其次,针对该T-S模糊系统,提出一种T-S模糊区间观测器,基于H∞性能指标设计出该观测器的设计条件,通过T-S模糊区间观测器求出无故障情况下的残差区间。再次,将残差区间作为故障检测阈值,通过判断0点是否在阈值内来实现故障检测。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。 （2）由于区间观测器设计条件较为严苛,提出了一种基于峰-峰（L∞-L∞）优化的活性污泥处理过程的故障检测方法。首先,将非线性的活性污泥系统构造为前件变量不可测的T-S模糊非线性系统并将前件变量不可测导致的不确定项构造为Lipschitz不等式项。其次,针对该非线性T-S系统,基于L∞性能指标设计T-S模糊观测器,实现污水活性污泥过程的状态点估计。然后,根据当前估计误差的L∞范数和解出的观测器增益矩阵,提出一种反向参数优化方法,通过优化估计误差的L∞范数来降低所求区间的保守性。接着,基于被优化的估计误差L∞范数实现区间状态估计和阈值生成,并将阈值与残差进行数值比较实现故障检测。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。 （3）为了进一步降低故障检测算法的复杂度,提出了基于集员估计的污水生物生长过程故障检测方法框架。首先针对污水生物生长过程T-S模糊系统,设计T-S模糊观测器,基于L∞性能指标设计出该观测器的设计条件,实现鲁棒的状态点估计。其次,根据该系统所受不确定性的有界性特点,分别基于椭球体、中心对称多胞体和椭球束三种集合形式进行表征。然后,根据三种集合形式依次计算并迭代估计误差的集合表达式,通过最小外包盒子定界实现状态区间估计和阈值生成,并基于残差和阈值的数值比较实现故障检测。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。 （4）为提高污水处理过程运行的安全性和可靠性,针对污水生物膜处理过程提出了一种基于故障估计的容错控制方法。首先,将具有执行器故障的非线性生物膜处理系统构造为前提变量可测的T-S模糊Lipschitz非线性系统。其次,针对该系统设计了一种T-S模糊故障估计观测器。再次,基于故障估计结果,提出了一种基于输出反馈的H∞轨迹跟踪控制器,使得控制器能够根据故障估计信号执行容错控制。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。

关键词： 广义信仰推断   Beta分布   区间估计   膨胀分布   同时置信区间   Wilson-Hilferty变换  

摘要： Beta分布是用于描述在0与1之间变化的随机变量的概率分布,通过调节参数,其概率密度函数可呈现多种不同的分布特征,因此能够很好地拟合比例、概率及百分比等数据。在贝叶斯分析中作为二项分布参数的共轭先验分布,能显著优化后验概率推导过程。在实际应用中,该分布被广泛应用于金融、环境以及生物医学等学科领域中。 本文主要利用广义信仰推断研究了单变量Beta分布、膨胀Beta分布和多总体Beta分布三种情况下的区间估计问题,通过数值模拟和实证分析展示了广义信仰推断的优势。首先基于Wilson-Hilferty变换和结构方法,构建了Beta分布参数的信仰广义枢轴量。对单变量情形下参数区间估计问题进行研究,梳理了现有的估计方法,包括极大似然估计和Bootstrap方法,并使用广义信仰推断构建了点估计和置信区间,数值模拟和实证分析表明广义信仰推断更具优势。其次,分别对零膨胀和一膨胀Beta分布的均值构建了置信区间,根据对二项参数的不同处理,引入了两种二项参数的信仰广义枢轴量,将其与MOVER进行比较,模拟结果显示,两种广义信仰置信区间均有令人满意的频率表现,其中修改后的方差稳定变换枢轴量更具有优势,并将三种方法分别应用于零膨胀和一膨胀的数据集中以验证其有效性。最后,针对多个总体均值差异的多重比较问题,基于信仰广义枢轴量提出了四种信仰方法,其中证明了基于同时信仰广义枢轴量的方法得到的同时置信区间具有渐近正确覆盖率。通过数值模拟,利用经验覆盖率和平均区间长度两个评价标准对比了极大似然估计和四种信仰方法,并将其应用在相对湿度数据和违约率数据中。 综上所述,广义信仰推断相较于极大似然估计、Bootstrap等经典方法具有显著优势,即使在小样本条件下依然能够保持轻微保守的经验覆盖率,且具有更短的置信区间。因此,在Beta分布参数区间估计的实际应用中,特别是在小样本场景下,推荐采用广义信仰推断方法。

关键词： 结构体系失效概率   马尔科夫蒙特卡洛方法   核密度估计   聚类分析   重要抽样方法  

摘要： 对于结构体系失效概率的计算,当其失效概率较小时,马尔科夫蒙特卡洛方法难以获取足够的失效样本点,且无法覆盖全部失效区域,导致采用核密度估计重要抽样方法计算失效概率精度较低.因此,提出一种基于聚类分析的核密度估计重要抽样方法.该方法首先利用拉丁超立方抽样得出第1次马尔科夫蒙特卡洛方法抽样的初始样本点,并通过抽样获得失效样本;然后将获得的失效样本进行聚类分析,获得结构失效模式的个数,并选取出具有代表性的失效样本作为初始失效样本点,进行第2次马尔科夫蒙特卡洛方法抽样;最后基于第2次抽样获得的失效样本点,采用核密度估计的重要抽样方法进行失效概率计算.算例分析表明,该方法针对小失效概率的体系可靠度问题具有良好的计算精度.

关键词： 图像去雾   暗通道   自适应容差机制   梯度域引导滤波   区间估计   亮度补偿  

摘要： 目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确的大气光值和初始透射率;将YC_(b)C_(r)空间上复原图像所对应的灰度图像作为引导图像,并对粗透射率图采用梯度域引导滤波细化处理;再利用自适应容差机制对天空区域及明亮区域的透射率进行自适应修正;最后,利用亮度补偿模型对图像进行修正,提高复原图像的亮度和色彩饱和度。在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,所提方法在峰值信噪比和结构相似性上均有提升,同时有效地解决了去雾后图像颜色失真和细节丢失问题。

关键词： 广义枢轴量   广义置信区间   过程能力指数   逆瑞利分布   对数逻辑分布  

摘要： 讨论在逆瑞利分布和对数逻辑分布下一个重要的过程能力指数C Npk的统计推断问题。构造C Npk的广义枢轴量,然后提出其广义置信区间。数值结果表明,所提出的区间估计在覆盖率和区间长度方面比bootstrap方法具有更好的性能。

关键词： 跟踪监测   生产生活水平   抽样理论   三峡移民  

摘要： 跟踪监测与评估是分析水库移民工作实施效果、把握移民安置活动进展的重要手段。通过对三峡库区移民生产生活水平跟踪监测调查方案分析可知,其抽样方法在覆盖度、代表性、抽样效率方面仍有改进空间,且现有抽样方案基本未考虑样本老化造成的代表性降低问题。由此,立足于统计学理论,从扩大样本量规模、设计样本轮换方式与辅助变量、科学确定抽样单元等手段对其进行研究改进,并补充了样本轮换下的均值指标估计方法以及调查指标的方差估计方法,提出了改进后的三峡移民抽样方法及估计方法,为实践应用提供了指导,也为类似的大规模社会经济调查研究提供了重要参考。

关键词： 动态总体   事后分层   多重抽样   复合估计量  

摘要： “三新企业”是新经济企业的重要组成部分,科学地抽样推断“三新企业”规模及水平有利于准确及时地掌握新经济发展的现状,对于“三新企业”的抽样调查也是当前经济统计学界关注的主要问题。文章基于固定抽样框无法反映“三新企业”抽样调查中总体容量及结构频繁变动的特点,设计了基于“三新”经济动态总体的事后分层抽样方法,首先通过多重连续抽样,实现对总体容量变动的估计,以及对动态抽样框的修正和事后分层处理,然后依据复合抽样技术,构建基于“三新”经济动态总体相关参数的复合估计量,并对估计量的优良性进行讨论。模拟结果显示,基于“三新”经济动态总体的事后分层抽样方法能够实现目标变量的有效估计,构造的总体参数估计量具有无偏性和有效性。

关键词： 不确定性分析   抽样方法   多物理耦合   核数据   工程参数   中子学   热工水力   燃料性能分析  

摘要： 为了研究核反应堆堆芯中子学、热工水力和燃料性能分析等多物理耦合计算的不确定性,本文基于“两步法”计算软件Bamboo-C和燃料性能分析程序FEMAXI,通过再抽样方法实现了堆芯多物理耦合计算功能,采用统计学抽样方法对“华龙一号”堆芯多物理耦合关键响应进行不确定性分析。结果表明:“华龙一号”堆芯首循环临界硼浓度的不确定度为45.4×10-6~46.1×10-6;寿初期状态下径向和轴向功率分布的最大相对不确定度分别为2.1%和0.96%;寿末期状态下径向和轴向功率分布的最大相对不确定度分别为0.8%和0.83%。本文建立的多物理耦合不确定性分析方法为核反应堆的设计、运行和安全分析提供了有效的工具,有助于提高反应堆的安全性和经济性。