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离散数据拟合模型的研究与实现

作　者: 尹文怡
导　师: 范通让
学　校: 石家庄铁道学院
专　业: 计算机应用技术
关键词: 离散数据拟合模型最小中值二乘法误差分析曲线拟合
分类号: TM743
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

论文以“电机参数测试虚拟仪器的研究”课题为背景,重点研究了小样本空间离散数据拟合问题,借助误差分析理论和数据拟合技术,提出一个可准确检测出异常点的离散数据拟合模型并在电机参数实际测试系统中应用,效果显著。“电机参数测试虚拟仪器的研究”项目以目前使用最为广泛的一般用途鼠笼式中小型三相异步电动机为研究对象,借助于人工智能技术、计算机信息处理技术以及高速接口技术,实现电机型式试验过程中各类测试数据的自动采集、存储、处理与智能分析功能,以提高电机参数测试的标准化程度。本论文的研究侧重于电机试验数据后期处理和分析,即电机性能参数求取曲线和特性曲线的拟合问题。主要内容分为如下三部分。(1)重点探讨了最小二乘法和最小二乘支持向量机方法拟合数据时存在的问题。电动机参数求取曲线和性能曲线的常用拟合方法是最小二乘法,此方法在高阶拟合数据时会出现“鼓包”现象,因而,引入最小二乘支持向量机方法对离散数据进行拟合和预测,获得令人满意的效果,有效地解决了“鼓包”问题。但该方法也有不足之处,即当试验数据含有异常点时,其拟合曲线和真实曲线相差较大。(2)针对最小二乘法拟合曲线时存在的问题,提出一个融合遗传算法的最小中值二乘法拟合模型。该模型首先分析试验数据中是否存在异常点,然后按照误差分析理论对分析后的数据进行动态测量误差预处理,最后使用通用的最小二乘法进行拟合,得到拟合曲线。(3)将融合遗传算法的最小中值二乘法拟合模型在电机实际参数测试系统中加以应用。应用该模型的测试系统运行良好,拟合得到的空载试验和负载试验曲线不受异常点影响,能够真实反映电机的特性,对电机设计具有重要参考价值。最后,对全文的工作做了总结,并指出下一步的研究方向。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 论文的研究背景及意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-12
    1.2.1 电机参数测试试验标准  9-10
    1.2.2 离散数据的拟合  10-12
  1.3 主要研究内容  12-13
  1.4 论文组织结构  13-14
第二章离散数据拟合基本理论与电机测试技术  14-41
  2.1 最小二乘法与最小中值二乘法  14-24
    2.1.1 最小二乘法  14-21
    2.1.2 最小二乘法存在的问题  21-23
    2.1.3 最小中值二乘法  23-24
  2.2 支持向量机与遗传算法  24-28
    2.2.1 支持向量机  24-25
    2.2.2 遗传算法  25-28
  2.3 误差分析简介  28-31
    2.3.1 误差的概念  28-30
    2.3.2 误差分类  30-31
  2.4 电机试验测试技术  31-41
    2.4.1 电机测试技术  31-33
    2.4.2 异步电动机试验  33-41
第三章离散数据拟合模型研究  41-58
  3.1 正交函数作最小二乘拟合模型  41-45
    3.1.1 基本算法  41-43
    3.1.2 试验验证  43-44
    3.1.3 存在问题  44-45
  3.2 基于最小二乘支持向量机的拟合模型  45-48
    3.2.1 基本算法  45-46
    3.2.2 试验验证  46-47
    3.2.3 存在问题  47-48
  3.3 融合遗传算法的最小中值二乘法拟合模型  48-51
    3.3.1 最小中值二乘法存在的问题  48
    3.3.2 基本算法  48-50
    3.3.3 离散数据拟合模型  50-51
  3.4 基于电机型式试验的模型验证  51-58
    3.4.1 空载试验数据验证  52-55
    3.4.2 负载试验数据验证  55-58
第四章模型在电机参数测试系统的应用  58-71
  4.1 电机参数测试系统设计的基本思想  58
  4.2 系统构架的分析与设计  58-60
  4.3 数据拟合模块设计  60-70
    4.3.1 试验模块设计  60-65
    4.3.2 曲线拟合流程  65-66
    4.3.3 曲线拟合相关函数  66-70
  4.4 电机参数测试系统界面设计  70-71
第五章结论  71-73
  5.1 结论  71
  5.2 展望  71-73
参考文献  73-76
致谢  76-77
个人简历、在校期间的研究成果及发表的学术论文  77

离散数据拟合模型的研究与实现

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