2、曲面拟合及其应用

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使用二次曲面拟合来计算点云曲率的基本步骤

使用二次曲面拟合来计算点云曲率的基本步骤

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曲面拟合的研究与应用【范本模板】

曲面拟合的研究与应用【范本模板】

曲面拟合的研究与应用Research and Application of surface fitting摘要随着科学的发展,数学对世界的影响和改变能力日益突出。

目前,曲面拟合作为数据处理与分析的一种数值方法,已被逐步推广到多个领域,并得到了越来越重要的应用,已经成为数学领域中的一个新的分支。

曲面拟合是一种古老而常用的技术,在工程实验统计和计算机图形等方面有着广泛的应用。

在实际问题中,通常我们通过测量或者实验得到一组离散的数据,我们需要从这组离散数据出发去构作曲线曲面或者求解拟合函数的参数。

这里,我们首先研究曲线拟合的常用方法,包括曲线拟合的插值法和解析法。

插值法这里主要研究的是牛顿插值法,解析法主要研究的是最小二乘法,通过最小二乘法做曲线拟合函数。

然后再从二维的曲线拟合过渡到三维的曲面拟合。

在曲面拟合过程中,通过最小二乘法得到一个一个非线性方程组,然后利用牛顿法求解,便得到拟合函数或者拟合参数的参数。

最后我们通过一个现实中实例来说明曲面拟合的全部过程及其有点。

通过对有曲面拟合的研究与学习,初步了掌握曲面拟合的最小二乘方法及其应用.在科学技术日新月异的发展过程中,曲线曲面拟合已应用在各个领域中,尤其在数据处理方面,发挥着越来越重要的作用,为科学技术的进步作出了重大的贡献,曲线曲面拟合作为一种方法也得到了巨大的发展。

关键词:曲线拟合;最小二乘法;牛顿法;曲面拟合AbstractWith the development of science, the math’s impact and the ability of change to the world has been prominent day after day。

Nowadays, Surface fitting, which as a numerical method of data processing and analysis has been extended to other fields,and it has been a new branch in math.Surface fitting is an old and common technology which is widely used in engineering experiment statistics and computer graphics. In practical problems,Usually,we get a group of discrete data by measurement and experimental。

拟合曲面函数

拟合曲面函数

拟合曲面函数拟合曲面函数是数据分析中一项重要的技术,用于通过已知的数据点来建立一个连续的曲面函数。

在实际应用中,拟合曲面函数通常用于曲面拟合、数据可视化及预测等方面。

本文将介绍拟合曲面函数的相关知识。

1、什么是曲面拟合?曲面拟合是指用一个函数表示一组数据点所在的曲面。

它是拟合算法中的一种常见形式。

曲面拟合可以用于描绘地形、海洋气象、建筑设计等问题中。

其基本思想是,在误差最小化的约束下,尽可能地逼近数据点所在的曲面。

曲面拟合的理论基础是多项式拟合和最小二乘法。

2、曲面拟合的类型(1) 多项式拟合:多项式拟合是将数据点拟合到一条曲线或曲面上。

它的优点是较为简单,但是拟合的精度不如其他方法,不能适用于复杂的数据情况。

(2) 核函数方法:核函数方法是一种非参数方法,利用核函数对数据点进行进行拟合,适用于异常值较多的复杂数据情况。

(3) 计算机图形学方法:计算机图形学方法主要适用于曲面拟合和模型近似问题,它将数据表达为曲面网格,并对曲面进行分段处理,适用于采样有密度梯度的曲面。

3、曲面拟合方法(1) 插值法:在已知数据点间插值,得到一个连续的曲面。

插值法的优点是可以完全保证数据点被准确地拟合,但是对输入数据要求较高。

(2) 最小二乘法:使用最小二乘法模拟函数的拟合过程,得到一个拟合函数。

最小二乘法的优点是它对数据的要求不高,适用于大多数数据情况。

但是它不能完全保证数据点被准确地拟合,会产生一定的误差。

(3) 最大似然估计法:最大似然估计法是针对样本数据的拟合方法,通过优化统计模型参数,得到一个能够最优描述样本数据的模型。

最大似然估计法的优点是它可以根据数据情况选择不同的分布,适用于不同类型的数据。

二、基本步骤拟合曲面函数的基本步骤如下:1、读入数据:在拟合曲面函数之前,必须要读入一组有序的数据点。

2、选择拟合函数的类型:通过观察数据情况,根据实际需要选择适合的拟合函数类型。

4、确定拟合函数的参数:利用拟合方法,确定拟合函数的参数。

曲面加工的数学原理及应用

曲面加工的数学原理及应用

曲面加工的数学原理及应用1. 引言曲面加工是一种重要的制造工艺,广泛应用于航空航天、汽车制造、机械加工等领域。

本文将介绍曲面加工的数学原理和应用,包括曲线与曲面的表示方法、曲面加工的数学模型、以及常见的曲面加工方法。

2. 曲线与曲面的表示方法在曲面加工中,曲线和曲面的表示方法是一项基础工作。

以下是常见的曲线与曲面的表示方法:•参数方程表示:曲线或曲面上的点的坐标可以用参数表示。

例如,对于二维曲线,可以使用参数方程x=f(t), y=g(t)来表示,其中t是参数,f(t)和g(t)是关于t的函数。

对于三维曲面,可以使用参数方程x=f(u,v), y= g(u,v), z=ℎ(u,v)来表示,其中u和v分别是两个参数,f(u,v)、g(u,v)和ℎ(u,v)是关于u和v的函数。

•隐式方程表示:曲线或曲面上的点的坐标满足一个方程。

例如,对于二维曲线,可以使用方程y=f(x)来表示,其中f(x)是关于x的函数。

对于三维曲面,可以使用方程F(x,y,z)=0来表示,其中F(x,y,z)是关于x、y和z的函数。

•参数化曲线表示:曲线上的点可以通过参数化表示。

例如,对于二维曲线,可以使用一个参数t表示曲线上的点的位置,并通过t的变化得到曲线上不同点的坐标。

对于三维曲线,可以使用两个参数t和s表示曲线上的点的位置。

3. 曲面加工的数学模型曲面加工的数学模型是描述曲面加工过程中曲线和曲面变化的一种数学模型。

常见的曲面加工数学模型有以下几种:•曲线插值:在曲面加工中,经常需要在给定的点之间插值出曲线。

常用的曲线插值方法包括线性插值、样条插值、贝塞尔曲线等,通过这些方法可以产生平滑的曲线。

•曲线拟合:曲面加工通常需要将给定的数据拟合成曲线。

拟合曲线的方法有最小二乘法、最小二乘多项式拟合、最小二乘样条拟合等,通过这些方法可以得到最接近给定数据的曲线。

•曲面拟合:曲面加工中,经常需要将给定的数据拟合成曲面。

常用的曲面拟合方法有最小二乘法、最小二乘多项式拟合、最小二乘样条拟合等,通过这些方法可以得到最接近给定数据的曲面。

曲面拟合原理与实例

曲面拟合原理与实例

多项式函数对所给的坐标进行拟合:构造关于系数a j 的多元函数:n2s( ai 1,L,apq)g[f(xg,yg )Z g]g 1点(311,…,a pq )是多元函数s (a 11,L ,a pq )的极小点,其中 g 为权函数,默认为1,所以点(811,…,a pq )必须满足方程组s3ijf(x,y)i 1 j 3j x yij 1,11ai i 1 j 1i 1 j 1 iX yf (x, y)a 11a 12y 2a 13yL q 1a 21x a 22xy2a 23xyLq 1a 2q xyM1i 1 i 12 Li 1 q 1a i1xy33Xya iqX y qMp 1p 1p 12Lp 1 qa p1X a p2X y a p3X ya pq X yp,qpq即1x 2x x M xp,yy2y M y q,A a 12La 1qa 22L a 2qM OMa p2La pqa iia 21Ma p1则函数又可表示为 f (x, y)x TAy ,拟合的目标就是求出系数矩阵 A 。

给定一组坐标(x g ’y g ’Z g ) , g 1,2,…,n ,表示有 n 个点。

要求用以下二元p q / i 1 j 1g ( a j X yi 1 j 1zg)2在g 1的情况下,有2[f (X g ,y g ) Z g ]g i2[f (X g ,y g )i 1 j 1Z g ]X g ygg in2g i因此可得nni 1 j 1 i 1 j 1 X g y gf(X g ,y g )X g y g Zgg 1g 1np qni X g1y g1 1 a X gy g 1i 1 jX gY g1Z gg 11 1g 1np,q ni X g1y g1 1 1aX g y gi 1 j 1X gy gz gg 11,1g 1p,qnnai 1 j(x gy g X g y g1、i 1Xy g1z g1,1g 1g 1p,qa u (i, j) v(i, j) (i, j)(1,1),…,(p,q)1,1上式实际共有p q 个等式,可将这比1(1,1) LU pq (1,1) anMO M MUn(p,q) L U pq (p,q) a pq也就是U*a=V 的形式,其中Un(1,1) L U pq (1,1)UM O MUn(P,q)LU pq (p,q)p q 个等式写成矩阵的形式有: v(1,1) M v( p, q)anv(1,1) a M ,V Ma pqv(p,q)2[f(X g ,y g ) 叩石If")]a ija ij x g 1y g 1f (xg ,y g ) x g+g zu (i, j)n(X g g 11yg1 i 1 X g y g 1), v(i,j)ni 1 j 1X g y gZ gg 1U为pq pq阶矩阵,实现函数为function A=leftmatrix(x,p,y,q);V为长pq的列向量,实现函数为function B=rightmatrix(x,p,y,q,z)。

CATIA曲面拟合工具

CATIA曲面拟合工具

CATIA曲面拟合工具CATIA(计算机辅助三维交互应用)是由法国达索系统公司开发的三维设计和制造软件。

它被广泛应用于航空航天、汽车、工程、机械等领域。

CATIA具有丰富的功能和工具,其中曲面拟合工具是一项重要的功能,可以在产品设计和建模过程中起到关键作用。

一、CATIA曲面拟合工具概述曲面拟合是CAD(计算机辅助设计)中的一项基本技术,它可以通过建立数学模型,将一系列离散的数据点拟合为光滑的曲面。

CATIA提供了强大的曲面拟合工具,可以快速、准确地生成高质量的曲面模型。

二、曲面拟合的应用场景1. 汽车外型设计:在汽车外型设计过程中,曲面拟合工具可以将设计师绘制的线条和曲面进行拟合,从而生成整体流线型的车身曲面。

这能够确保车身外形的连续性和美观性。

2. 船舶设计:在船舶设计中,曲面拟合工具可以将船体的水线、纵断面等离散数据点进行拟合,生成完整的船体曲面。

这可以提高船体的流线型性能,减少阻力,提高航行效率。

3. 航空航天领域:在航空航天领域中,曲面拟合工具常用于飞机机身、翼面等部件的设计。

通过拟合离散数据点,可以生成光滑的曲面,确保零件的良好配合和优良气动性能。

4. 工程建模:在工程建模中,曲面拟合工具可用于生成复杂曲面,如建筑物外形、道路设计等。

它可以将离散的建模点进行拟合,确保建模结果的精确性和真实性。

三、CATIA曲面拟合工具的特点1. 自动算法:CATIA曲面拟合工具借助先进的算法,能够自动“拟合”并计算出最佳曲面。

无需手动调整参数,简化了设计过程,提高了工作效率。

2. 高度灵活性:CATIA曲面拟合工具具备高度灵活性,可以根据设计要求和数据特点进行调整。

用户可以通过选择不同的算法和参数来优化拟合结果,满足不同的设计需求。

3. 质量控制:CATIA曲面拟合工具能够对拟合结果进行质量控制,确保生成的曲面满足设计要求。

用户可以通过可视化分析工具检查曲面的连续性、光滑性和对称性等指标。

四、CATIA曲面拟合工具的应用案例以汽车外型设计为例,CATIA曲面拟合工具可以将车顶、车身侧面、前脸和车尾等离散数据点进行自动拟合,形成整体流线型的车身曲面。

曲面拟合是啥原理图的应用

曲面拟合是啥原理图的应用

曲面拟合是啥原理图的应用1. 曲面拟合的概念曲面拟合是一种数学建模技术,用于将一组离散点数据拟合成平滑的曲面。

它通过寻找最适合给定点集的曲面来实现数据的近似和拟合。

曲面拟合在计算机图形学、CAD/CAM、工程设计和地理信息系统等领域得到了广泛应用。

2. 曲面拟合的原理曲面拟合的原理基于数学最优化方法,旨在找到一个曲面模型,使其最接近给定的离散点数据。

常见的曲面拟合方法包括最小二乘法和样条曲面拟合等。

2.1 最小二乘法最小二乘法是曲面拟合中常用的一种方法。

它通过最小化数据点与曲面之间的距离来确定最佳拟合曲面。

最小二乘法可以分为线性最小二乘法和非线性最小二乘法。

2.1.1 线性最小二乘法线性最小二乘法适用于拟合线性模型的情况。

其基本原理是建立一个与数据点相匹配的线性模型,并通过最小化残差平方和来确定最佳拟合曲面。

线性最小二乘法的数学公式可以表示为:min E = Σ (yi - f(xi))^2其中,E为残差平方和,yi为实际观测值,f(xi)为线性模型的预测值。

2.1.2 非线性最小二乘法非线性最小二乘法适用于拟合非线性模型的情况。

其原理与线性最小二乘法类似,不过在计算残差平方和时,需要通过迭代的方式逼近最佳拟合结果。

非线性最小二乘法的数学公式可以表示为:min E = Σ (yi - f(xi;θ))^2其中,θ为模型参数,f(xi;θ)为非线性模型的预测值。

2.2 样条曲面拟合样条曲面拟合是一种使用控制点和插值方法构造曲面的技术。

它将拟合问题转化为一个插值问题,在给定的控制点上生成一个平滑的曲面。

样条曲面拟合的原理是通过插值方法将数据点与控制点相连,并在控制点上生成一个曲面模型,以实现数据的拟合。

3. 曲面拟合的应用曲面拟合在许多领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:•计算机图形学:曲面拟合可以用于生成光滑的曲线和曲面,用于渲染和动画效果的生成。

•CAD/CAM:曲面拟合可以用于设计和制造曲面形状的产品,例如汽车、飞机等。

曲面拟合原理与实例

曲面拟合原理与实例

多项式函数对所给的坐标进行拟合:构造关于系数 a ij 的多元函数:点( a 11 ,⋯, a pq )是多元函数 s(a 11,L , a pq )的极小点,其中 g 为权函数,默 认为 1,所以点( a 11 ,⋯, a pq )必须满足方程组saij在 g 1的情况下,有f (x, y) i 1 j a ij x yij1,11 aii1j1i 1 j 1 j x yf (x, y)a11a 12y 2 a 13yL q1a 1q ya 21x a 22xy2a 23xyLq1 a 2qxyMi1i1i 1 2Li 1 q 1a i1x i 1a i2x i 1ya i 3x i 1y 2a iq x i 1yq 1Mp1p1 p 1 2Lp 1 qa p1x a p2 x y a p 3x ya pq x yp,qpq即1给定一组坐标 (x g ,y g ,z g ) ,g 1,2,⋯,n , 表示有n 个点。

要求用以下二元 x2xx Mxp,y y2yMyq,Aa12L a1qa 22L a2q M O M a p2 L apq则函数又可表示为 f (x , y) x TAy ,拟合的目标就是求出系数矩阵 A 。

n 2s( a 11 ,L ,a pq ) g [ f (x g , y g )z g ]g1ng1pqi 1 j 1g (a ij x yi 1 j 1z g )2a11a21 M ap12[ f ( x g , y g) z g ] g1aija ij2[ f (x g , y g ) g1nz g ] aij [ f(x g ,y g )]2[f (x g ,y g ) i 1 j 1z g ]x g ygg1n2 g1因此可得 x ig 1y g j 1f(x g ,y g ) x g i 1y g j 1z gg1g1npq ni x g i1y g j11a x g y g1i 1 j x 1z gg111 g1 np,qni x g i1y g j1 1 1a x y i 1 j 1 x yzgg11,1g1p,qnna1 1 i 1 j ( x g y g x g y g1i 1 )x gy g j 1z g1,1g1g1u (i, j ) n(xg g11y g 1 i 1 xg y gj 1) ,v(i, j) ni 1 j 1 x g y g z g g1p,qa u (i, j) v(i, j) (i, j) (1,1),⋯,(p,q)上式实际共有 p q 个等式,可将这u 11(1,1) L u pq (1,1) a 11 M O MM u 11(p,q) L u pq ( p, q) a pq也就是 U*a=V 的形式,其中u 11 L u pq (1,1)U M O M ,u 11( p, q)L u pq ( p,q) p q 个等式写成矩阵的形式有: v(1,1)Mv( p,q)a 11 v(1,1) a M , V Ma pq v( p, q) nni 1 j 1 i 1 j 1 x g i 1y g j 1f(x g ,y g )U 为pq pq 阶矩阵,实现函数为function A=leftmatrix(x,p,y,q);V 为长pq 的列向量,实现函数为function B=rightmatrix(x,p,y,q,z)。

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数f(x,y)所表示的空间曲面上。
2、基本原理
2.2 曲面拟合的方法
实现曲面拟合的方法有很多,有Coons曲面拟合法、
双三次Hermite插值法、双三次Bezier曲面法、双三次B 样条法等经典方法,也可以采用参数曲面拟合法、三角 片面直接拟合法,或者与人工神经网络、遗传算法相结 合来实现曲面拟合。下面将详细介绍的是在设备在线检 测和故障诊断中比较常用的最小二乘法。
M 0 1U 1 2U 2 3U 12 4U 1U 2 5U 22 1
运用最小二乘法进行曲面拟合来确定回归方程参数的过程与前 面介绍的一致,这里就不再赘述。
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
根据拟合解析式,对油色谱分析数据进行信息融合,得到的结 果如下表所示:
H4 0.214 0.156 0.235 H9 0.368 0.169 0.388
H5 0.017 0.079 0.036 H10 0.003 0.110 0.036
Hi(i=,1,2,…,10) 代 表 运用 D-S证据理 论 设置的变压器故障辨 识框架中的10种故障。
同时根据证据理论定义计算出各种方法的不确定性分别为 0.125, 0.218和0.063,可以看出油色谱分析法和局部放电法不确定 性较高,而融合后的不确定性 (0.063) 降了一个等级,因此可得出 变压器的冷却油受潮氧化( 0.388)。
表3 基本概率表
故障 方法1 方法2 融合1 故障 方法1 方法2 融合1
H1 0.025 0.062 0.042 H6 0.022 0.025 0.020
H2 0.071 0.071 0.038 H7 0.035 0.022 0.105
H3 0.086 0.050 0.021 H8 0.017 0.038 0.016
3、在变压器短路故障在线监测中的应用
对油箱内油温和油压的测量信息可通过如图二维传感器进行融合 处理:
已知压力传感器输出是电压U,且存在温度灵敏度(受温度影 响)。因此只对压力传感器进行一维标定实验,并由获得输入( 压 力P)—输出(电压U) 特性曲线来求取被测压力值会有较大误差。 现在由另一个温度传感器输出电压Ut代表温度信息t ,则压力参 量P可以用U及Ut二元函数来表示,即P=f (U, Ut),这样就能在分析 压力参量时兼顾温度因素的影响。 对温度传感器的输出也是如此,需要考虑压力因素的影响。
3、在变压器短路故障在线监测中的应用
由二维坐标( Ui,Uti) 决定的Pi在一平面上,可利用二次曲面 拟合方程,即二维回归方程来描述:
P 0 1U 2U t 3U 2 4UU t 5U t2 1
同理,对于考虑了压力因素的温度参量,二维回归方程描述为:
738 751
根据三比值判断法变压器故障属于1,0,2型,查表是高能量放 电故障。经特征提取初步判断有内部故障发生,可能是: •本体绝缘损坏,如受潮等; •铁芯有问题; •绕组问题,如相间短路、绕组和引线断线
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
2)故障诊断
油色谱分析法与局部放电法对故障的基本概率及其融合信息故障诊 断结果如表3所示。
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
本部分将介绍的是,通过油色谱分析结合曲面拟合信息融合 技术来进行具体的故障诊断。
因此,可以通过准确测量变压器油中可燃 气体的含量来判别变压器的运行状态 故障变压器可燃性气体总量在0.5%以上 有轻度故障的变压器,油中的可燃气体 含量为0.1%~0.5%之间 正常运行的变压器, 油中气体含量很少, 尤其可燃性气体更低,为0.1%以下,
求解该方程组,便可得到二次曲面拟合解析式。 通过这种方法进行信息融合后,参考文献[9]中进行了温度传感 器的压力灵敏度系数、压力传感器的温度灵敏度系数的计算。 计算结果表明,经过曲面拟合进行信息融合处理后,这两个 灵敏度系数都比之前降低了,这说明温度传感器的输出受压力的 影响、压力传感器输出受温度的影响都减小了。 也就是说,二维传感器在变压器短路故障监测时的测量性能和 精度得到了提高。
' ' ' ' ' U 0 1' P 2U t 3 P 2 4 PU t 5U t2 2
式中,α1- α5, α1’- α5’为常系数,ε1 , ε2 为高阶无穷小。
以压力输出参量为例,根据最小二乘法,由二次曲面拟合方 程得到的P(Uk, Utk)与标定值Pk之间存在的误差确定目标函数 m n 为
此外,曲面拟合法在雷达天线表面检测、逆向工程、电磁散射计 算、数字图像处理等方面都有广泛的应用。
2、基本原理
2.1 曲面拟合的定义
所谓曲面拟合,就是根据实际试验测试数据,
求取函数f(x,y)与变量x及y之间的解析式,使其所
确定的曲面通过或近似通过所有的实验测试点。
也就是说,使所有实验数据点能近似地分布在函
E ( aij ) aij
0 (i,j=0, 1, 2, …, n)
只要求解出这个关于多项式系数aij的联立方程组,就能得到拟 合曲面的解析式f(x,y),实现了最小二乘曲面拟合。
3、在变压器短路故障在线监测中的应用
曲面拟合法用于变压器短路故障在线监测时,主要是用来实 现多传感器数据处理时的信息融合。
E [ Pk ( 0 1U 2U t 3U 2 4UU t 5U t2 )]2
k 0
E ( 0 , 1, 2 , 3 , 4 , 5 )
3、在变压器短路故障在线监测中的应用
求其对各系数的的偏导数:
E 0 (i=0, 1, 2, …, 5) i
表2 融合后油色谱分析数据(单位:PPM) 成分 日期 2001. 7.19 2002. 1.11 成分 日期 2001. 7.19 2002. 1.11 H2 87 195 CH4 53 162 C2H6 5.6 17 C2H4 47 62
C2H2
3.1 7.4
总烃
109 248
CO
82 103
CO2
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
由表4看出介质损大于0.5%,同时计算出合格度=0.71,合格度<0.8, 表明绝缘有问题。综合以上情况得出故障诊断结果:变压器受潮产生故 障。应密切监视,尽快停机检修。 实际检修的情况是变压器因长期运行,密封老化没及时更换,引 起变压器进水受潮,并引起放电。证明该判断准确。
采用曲线曲面 拟合法可克服 插值法的不足 之处,近似地 求出变量与目 标函数关系, 用于各种领域 的分析。
曲线拟合法用 于单一变量的 二维平面曲线 关系分析; 曲面拟合法则 用于两个变量 作用的三维空 间空间曲面关 系分析
1、背景及应用
1、采用曲面拟合法 检测高温区域的边 缘,根据获取的目 标表面温度图像, 进行高温区域检测, 进而判断可能存在 的热故障隐患。 3、基于时频曲面拟 合方法进行信号分析, 并结合自适应技术调 整拟合基函数,能实 现振动信号中的非平 稳噪声抑制,进行远 程故障诊断 2、通过曲面拟合方法, 可以求得多燃料混烧 机组中机组的耗量特 性曲线,用于多燃料 多机组电厂能源利用 的综合优化 4、将分形理论与曲面 拟合法结合,可以实 现存在隔离断面的复 杂曲面的拟合,用于 土壤勘探研究
2、基本原理
2.3 最小二乘曲面拟合
设实际试验测试点数据为(xi,yi,zi)(i=1,2,…,ij x i y j (i,j=0, 1, 2, …, n)
i 0 j 0
n
n
拟合函数由多项式系数aij(i,j=0,1,2,…,n)唯一确定。 为了确定多项式系数aij ,定义误差函数为:
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
再结合其他信息: 铁芯泄漏电流为0.45A,三相电压平衡电流正常等。 对以上判断进行分析,可得出结论:故障性质是绝缘损坏导致受潮, 再自动调出台帐及历史数据进行纵向分析,根据2001年12月7日检修时 所得的绝缘电阻及介质损试验数据如表4所示。
表4 变压器本体及绝缘电阻及介损试验
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用
1)用最小二乘曲面拟合法实现数据融合
以H2 的特征传感器与C2H4 特征传感器为例, 首先在不同的混合 气体下,对这2个传感器进行静态标定,在量程范围内分别标定n个 点,即Pi:P1…Pn 和Qi :Q1…Qn。 设H2 传感器和C2H4 传感器的输出电压为U1 和U2,由二维坐标 ( U1i ,U2i) 来决定H2 含量在同一曲面上,可由以下二维回归方 程来描述:
绝缘电阻 试验日期 2001.4.5 2001.12.7 试验日期 2001.4.5 2001.12.7 温度 16 14 温度 16 14 高压线圈 887 638 极化指数 高压线圈 1.44 1.32 低压线圈 1.53 1.49 高压线圈 0.47 0.69 低压线圈 650 330 吸收比 高压线圈 1.29 1.28 介损 低压线圈 0.21 0.51 低压线圈 1.31 1.37
曲面拟合及其应用
主要内容
1、背景及应用
2、基本原理
3、在变压器短路故障在线监测中的应用
4、在大型油浸变压器故障诊断中的应用 5、总结及展望
1、背景及应用
在科学研究中,常常需要 根据实际实验测试数据分 析变量对目标函数的影响, 寻找目标函数与变量之间 的解析关系。
传统的插值法在使用时, 由于测量数据量大,导致 插值函数次数过高,计算 量大。同时,它无法识别 测试中的错误数据,容易 造成较大误差。
5、总结及展望
1、
介绍了曲面拟合的背景及在各个领域 的应用情况
总 结
2、
分析了曲面拟合的基本原理及其实现 方法,着重介绍了最小二乘曲面拟合
3、
采用曲面拟合法进行变压器短路故障 在线监测中的信息融合,使传感器的 性能和精度得到了提高。
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