基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法

发布时间：2018-11-13 09:14

【摘要】：针对输出为非平稳速变数据的仿真模型验证及排序评估问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法。首先采用经验模态分解对仿真和参考输出的非平稳速变数据进行分解得到趋势项和平稳项;然后从距离和形状两方面刻画趋势项误差特征并进行一致性分析,采用基于Hilbert变换的谱密度相容性检验方法对平稳项进行一致性分析,同时为满足相容性检验的条件,证明了基于Hilbert变换的平滑样本谱密度服从χ2分布;最后引入灰色关联分析综合3类一致性分析结果实现仿真模型的排序评估。通过实例应用,验证了方法的有效性。
[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.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学控制与仿真中心;
【基金】：国家自然科学基金(61403097)资助课题
【分类号】：TP391.9

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本文编号：2328663