發(fā)布時間：2018-11-13 09:14

【摘要】：針對輸出為非平穩(wěn)速變數據的仿真模型驗證及排序評估問題,提出了一種基于Hilbert-Huang變換的仿真模型排序評估方法。首先采用經驗模態(tài)分解對仿真和參考輸出的非平穩(wěn)速變數據進行分解得到趨勢項和平穩(wěn)項;然后從距離和形狀兩方面刻畫趨勢項誤差特征并進行一致性分析,采用基于Hilbert變換的譜密度相容性檢驗方法對平穩(wěn)項進行一致性分析,同時為滿足相容性檢驗的條件,證明了基于Hilbert變換的平滑樣本譜密度服從χ2分布;最后引入灰色關聯(lián)分析綜合3類一致性分析結果實現仿真模型的排序評估。通過實例應用,驗證了方法的有效性。
[Abstract]:A simulation model ranking evaluation method based on Hilbert-Huang transform is proposed to verify the simulation model and evaluate the ranking of the simulation model with non-stationary data output. First, the trend term and stationary term are obtained by using empirical mode decomposition (EMD) to decompose the non-stationary fast variable data of simulation and reference output. Then, the error characteristics of trend term are described from distance and shape, and consistency analysis is carried out. The consistency analysis of stationary term is carried out by using the spectral density compatibility test method based on Hilbert transform, at the same time, in order to satisfy the condition of compatibility test, It is proved that the smooth sample spectral density is 蠂 ~ 2 distribution based on Hilbert transform. Finally, grey correlation analysis is introduced to synthesize three kinds of consistency analysis results to realize the ranking evaluation of simulation model. The effectiveness of the method is verified by an example.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學控制與仿真中心;
【基金】：國家自然科學基金(61403097)資助課題
【分類號】：TP391.9

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5 夏e，

本文編號：2328663