试验测定DFR的升降法方法

提出了试验测定结构件细节疲劳额定值(DFR)的升降法方法,可以充分估计并节约总试验时间.通过数值模拟比较了升降法数据处理的半子样极大似然法和马尔可夫方法.为满足可靠度要求,对半子样极大似然法估计的疲劳强度标准差进行了修正,并给出了保证95％可靠度的疲劳强度的置信度要求的最少试件数.最后给出了升降法确定DFR的表达式.      

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

利用验前信息估计多组测试参数的研究

在分析研究以往测试估计的基础上，采用Ｂａｙｅｓ方法，把前组试验的结果作为后续试验的验前信息，利用验前、验后分布的共轭性来进行多组测试参数估计，用这种方法估计飞行器的射程和密集度试验等的多组参数，可减少子样数。     

多组SIMU误差系数验前分布的融合建模方法

基于Bootstrap方法、随机加权法和数据融合理论,对某型捷联惯组误差系数的多组测试数据进行概率统计分析.首先,对33个误差系数的多组验前总体和当前总体分别进行方差和均值的齐性检验,结果发现有一些参数通过了方差齐性检验,但均值基本上都不能通过齐性检验.为此,针对这种异源总体验前分布的建模问题,定义了验前信息的质量权重;其次,提出一种多组小样本数据参数的Bootstrap和随机加权融合估计方法,得到某型惯组多组误差系数的融合验前分布密度;最后结合对不同批次、不同使用单位惯组的多组动态数据的初步统计分析,给出一些结论与建议.     

给定寿命下疲劳强度分布规律的测定和数据处理方法研究

本文讨论了如何用升降试验法测得给定寿命下疲劳强度的分布规律。通过恰当的数据处理和选取适当的应力增量,使用13个左右试件即可准确的测得上述分布规律的特征值。并验证了上述方法的可靠性。     

基于Bayesian-MCMC估计的隐身飞机RCS模型优化

对隐身飞机的雷达散射截面(RCS)统计建模时,传统方法通过直接计算RCS样本的统计特征估计模型参数,可能会产生较大的拟合误差。本文提出采用贝叶斯-蒙特卡罗(Bayesian-MCMC )方法提高起伏模型的参数估计精度,从而减小模型的拟合误差。首先将卡方分布模型和对数正态分布模型进行贝叶斯推导,得到其特征参数的后验估计表达式。然后采用MCMC算法构造后验分布的马尔可夫链,从而计算特征参数的估计值。最后通过比较2种方法的拟合曲线及其误差可知,本文方法适用于2种起伏模型,模型参数的估计误差比收敛误差门限值低1~2个数量级,2种分布模型的拟合精度均提高50%以上。      

利用相似产品信息的成败型产品Bayes可靠性评估

在成败型产品的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史数据来确定先验分布.但在工程实际中,历史样本和样本本质上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有着显著影响.为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后,根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断.该方法不仅充分利用了相似产品信息,而且突出了产品的独有特性.     

随机系统的后验椭球条件滤波方法

针对在随机系统中存在着不确知的控制输入,且系统的状态以及随机干扰的分布和参数未知情况下,基于后验椭球逼近的原理,提出了随机系统的后验椭球条件滤波方法,以保证所求解的椭球序列是包含着系统状态估值域的最小椭球序列.该方法是当先验统计信息不足时,尤其当系统状态及随机干扰的分布形式未知时,是解决随机系统状态估计的有效途径之一.      

液体火箭发动机性能参数的贝叶斯评估方法

文章研究了如何利用发动机地面试验数据,来评估飞行中的性能参数及其可靠性。采用贝叶斯分析,研究给出了合理实用的先验分布及后验分布的求解,并给出了各参数及其性能可靠性的贝叶斯点估计和置信估计。     

小子样复杂系统保守可靠性增长模型

航空航天产品多为小子样复杂系统，其寿命分布服从双参数Weibull分布。由于样本量较小，Weibull分布的形状参数难以通过少数几次失效数据由客观方法估计得到。现有的处理方法是由专家设定或通过非参数统计方法解决，这就造成了可靠性分析结果具有很大程度的主观不确定性。为了研究这类系统的可靠性增长规律，文章提出了一种在不对其形状参数作任何假设的情况下的可靠度的保守估计方法，并进一步建立了系统分阶段研制过程中的可靠性增长保守模型，最后通过一个实例说明了该方法在工程中应用的有效性。     

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

基于浸入与不变流形的抗干扰饱和姿态控制器

设计了一种抗慢时变干扰的简单饱和姿态控制器。其基本原理是将干扰作为未知参数,然后利用浸入与不变流形的方法设计了独立于控制器的干扰估计器,从而再基于干扰的估计结果设计饱和控制器。该控制器形式简单,由比例与微分项和干扰补偿项组成,各部分物理意义明确。根据浸入与不变流形方法,通过严格的理论证明得到了如下结果：对于慢时变干扰的情况,通过调整控制干扰辨识收敛速度的参数,可以使得理论上的姿态最终控制误差任意小（实际仿真误差还受限于由数值稳定性决定的时间步长）;对于干扰为常值的情况,则可以完全消除干扰的影响,并获得系统状态渐近稳定的结果。最后通过数值仿真验证了控制方案的可行性。     

均匀设计在弹上部件加速寿命试验中的应用

温度和湿度是影响导弹贮存寿命的两个典型应力,用加速寿命试验的方法预测导弹贮存可靠性将成为一种新趋势.为优化试验设计并应用与之相适应的参数估计方法,将改进的"均匀设计"引入到导弹的加速试验中去,根据加速试验的组合应力大小提出了优化试验顺序的方法,将完全修复的产品继续投入试验中去,从而节约了试验样本量;应用了双应力条件下的"应力-寿命"的数学模型,应用极大似然估计和"稳健回归"相结合的方法来估计参数值,因为单纯的极大似然估计对初值要求较高,往往导致不收敛.通过案例证明了所提的试验方案和评估模型方法理论的正确性和工程的可执行性.     

相似多细节结构疲劳试验不完全数据参数估计

讨论了用含相似多细节结构的不完全疲劳试验数据进行疲劳特征参量分布参数估计的方法.在假设疲劳寿命服从对数正态分布和双参数Weibull分布的情况下,分析了用于描述单个细节疲劳质量的随机变量的分布参数与含相似多细节结构不完全试验数据的分布参数之间的关系,分析表明二者之间存在显著的差异,但具有确定性的关系,这种关系与细节个数有关,给出了通过不完全试验数据估算单个细节疲劳分布参数的定量方法.通过数值模拟,分析了样本容量和细节个数对估算结果分散性的影响,分析表明,在细节数较少时,对分散性的影响与样本容量有关,与细节个数关系不大.      

混合泊松-高斯分布模型的参数估计

针对实际CCD图像处理问题中噪声概率模型的参数估计问题,从CCD图像的噪声背景出发,研究其噪声的混合泊松高斯分布,给出了两种参数估计方法,以及非零均值高斯噪声情况下的参数估计方法,计算结果表明文中方法给出的参数估计精度高。     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

DIS系统中的DR算法与参数递推

DIS 作为一项现代仿真技术,在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用,而DR技术是构造DIS系统的关键技术之一.本文首先介绍了采用DR技术的意义及特点,以及通常采用的DR算法.然后介绍一种本文采用的参数递推算法.这种算法基于二阶传递函数思想,含有自然频率和阻尼系数这两个特征参数,特征参数可由前三帧的状态值实时计算得到.文章最后对算法优劣进行了评价,并给出了仿真运行结论.     

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。