基于实验复模态参数的有限元模型修正

提出了一种利用非完备实验复模态参数,修正带有非比例阻尼矩阵结构有限元模型的迭代修正方法。首先,对处理困难的阻尼矩阵表达为质量与刚度矩阵的多项式组合,并给出了物理解释,被修正参数为该多项式的系数和结构的某些局部几何、材料参数,其修正结构物理意义明确,与结构的动态设计相适应,实例表明了本文修正方法的有效性。     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

边界层转换阶段直接数值模拟的影响矩阵法

提出一种求解时间相关、三维不可压完全Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程的影响矩阵法。考虑流动区域为上半空间的平极边界层流动,在水平方向,利用周期性条件,采用Ｆｏｕｒｉｅｒ离散,在半无穷方向,定义了一种特殊映像并利用Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式展开。由此将Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程转化为以水平波数（ｋ１,ｋ２）为参数的一组法向Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ方程组,同时可更有效地求解压力。本文讨论了连续问题的影响矩阵法与原问题的等价性。影响矩阵法的离散形式,以及影响矩阵法的算法实现等。最后给出了一维Ｈｅｌｍｈｏｌｔｙ问题的数值实验结果。     

利用互相关差分模型在环境激励下提取模态参数

对于一些大型结构,难以采用人工激励进行模态识别,只能利用环境激励信息,单独从响应数据提取模态参数。针对这一实际情况,首先从经典差分模型入手,推导出了环境激励下的多参考点互相关差分模型,然后分别采用增广矩阵法和多项式特征值法求解模态参数。最后采用一飞机模型对多参考点互相关差分模型法进行了试验验证,并且将2种求解方法得到的结果进行了比较。结果表明,多参考点互相关差分模型能够有效地进行环境激励下的模态识别,并且多项式特征值法比增广矩阵法所得结果更好。     

机动目标的多项式预测模型及其跟踪算法

根据匀变速运动的多项式描述形式,利用多项式预测滤波器对目标状态建模,提出了一种全新机动目标运动的动态模型——多项式预测模型,并针对这个全新的模型给出了相应的最优滤波算法。分析表明：该模型可以精确描述任意可以由多项式描述的目标运动,而不需要已知运动的具体参数,因此相应的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的机动目标状态估计问题。一个机动目标跟踪问题的计算机仿真证明了本文方法的有效性和实用性。     

利用输出误差时间序列模型识别结构时变模态参数

基于振动系统运动方程,建立了描述系统输入和输出关系的输出误差时间序列模型,论证了该模型中外源多项式系数的性质。利用基于UD分解的递归最小二乘参数估计方法估计OE模型的参数,从而得到结构的时变模态参数。数值仿真结果表明用此方法来识别时变模态参数是可行的。     

航空发动机鲁棒线性变参数滤波器设计

针对航空发动机线性变参数(LPV)模型部件性能参数估计问题,给出了一种新的鲁棒LPV滤波器设计方法。基于参数依赖的二次Lyapunov函数及仿射二次稳定性概念得到了稳定且满足H∞性能指标滤波器存在的充分条件,利用函数多凸性概念将其转化为线性矩阵不等式(LMI)约束下的常规凸优化问题,得到了滤波器的解。针对某型退化涡扇发动机部件性能参数估计的仿真结果表明,该滤波器的精度和鲁棒性满足设计要求。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

基于时空结构的双基MIMO雷达多维参数联合估计

为了充分利用目标的时域特性来改善双基多输入多输出(MIMO)雷达波达方向(DOA)和离波方向(DOD)的估计性能,探讨了双基MIMO雷达在时-空模型下的多维参数联合估计问题。针对慢动目标,基于多维旋转不变技术信号参数估计(ESPRIT)算法,同时利用时域相邻两级延迟包含的时间相位差、发射阵列相邻阵元包含的空间相位差以及接收阵列相邻阵元包含的空间相位差作为旋转因子,形成旋转不变子空间,再根据矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系解决了参数配对问题,实现了三维参数联合估计。该方法在信噪比低、积累脉冲数少时,目标的DOA与DOD估计性能比不利用时域特性时有明显改善。仿真结果验证了本方法的有效性。     

同步机动态模型参数的数字机估计

本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。     

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。     

多项式非线性系统的多维频率响应函数

应用多维频率响应函数进行非线性系统的谱分析,是线性系统谱分析的推广。讨论了多项式非线性动力学系统的多维频率响应函数(MFRF)的结构形式及推导方法,证明多项式非线性动力学系统的高阶频率响应函数完全由一阶频率响应函数表示。并且讨论了多维频率响应函数的极点。为这类系统的参数识别和响应的谱分析提供了基础。     

Kalman弹道滤波器的快速收敛性研究

在弹道修正过程中,需根据一段实测弹道参数,准确地估算常规弹箭的飞行弹道。工程中,常应用Kalman滤波方法,结合质点弹道模型建立六状态滤波弹道模型。速度初值估计的准确性,是对滤波过程造成影响的主要因素。为改善这一状况,采用多项式拟合用以对速度状态进行估计并以此作为滤波初始值。在此种估计下滤波,速度滤波过程可快速收敛,位置滤波过程收敛速度大幅度提高,可使最优弹道诸元参数获取时间缩短30%。     

参数估计的样条函数法应用

简要了介绍了样条函数法的基本原理，飞机的数学模型和空气动力系数的样条函数表达式。用一算例说明了估计过程，获得了纵向气动导数随迎角变化的估计结果。同时还研究了迎角节点间隔和样条函数的次数对估计结果的影响，估计结果表明，样条函数法是非线性参数估计的重要方法之一，适当减小节点和间隔和适当增加样条函数次数可以提高参数估计的精度。     

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.     

二维递归数字滤波器新的时域设计方法

 本之将二维递归数字滤波器的时域设计转化为二维线性移不变差分模型的辨识问题。文中采用一种新的辨识方法,能确定滤波器的阶次和参数矩阵。该方法中运用了实时递推算法,使得初始信息矩阵较小,占用较少的内存空间,故比较实用。文中给出了设计实例。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

基于多项式聚焦矩阵的宽带信号到达角估计性能分析

对宽带信号采用基于多项式聚焦矩阵的方法进行到达角估计,并进行了计算机仿真。计算机仿真表明,多项式聚焦矩阵具有计算量小、抗噪性好、能对相干信号进行到达角估计的优点,但需要满足阵元间距远小于信号半波长的条件。当阵元间距不满足该条件时,会引入较大的估计误差。