不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法

地是飞行器气动参数辨识最广泛采用的一种方法。但对于气动高度不稳定的飞机，辨识算法往往因状态方程组和灵敏度方程组积分发散而无法进行。为克服这一数值困难，将方程解耦技术引入输出误差法，发展了高度不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法－－基于方程解耦的误差法。并对某鸭式布局飞机的纵向劝仿真数据进行了辨识仿真计算，计算结果证实了所述方法的有效性。     

基于小波分形和一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,针对支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论。设计了航空发动机几种典型故障的一类分类器,使得发动机的故障诊断更加简单可行。同时,将小波分形方法引入到航空发动机振动信号的特征提取中。通过对航空发动机典型故障的成功诊断,证明了该方法的有效性。     

飞机执行器故障诊断方法研究

故障诊断是容错控制技术的基础,本文采用了一种独特的辨识算法,通过对系统开环增益的辨识而确定控制系统执行器的工作状态。仿真结果表明,该算法可以快速、有效地确定出当前执行器的工作状态。经过进一步的改进,该算法还可以应用于控制系统其他参数的故障诊断。     

实例推理中遗传训练算法用于机械失效模式识别的研究

采用实例推理和遗传算法相结合的方法，研究了航空机械零部件失效模式识别的问题。对用于识别的失效属性的选择、检索相似度计算、训练用遗传算法的适应度函数设计以及训练策略的影响进行了较为详细的描述。应用测试表明，对包含分布均衡的3种模式的情况取得了高于74．67％的识别率，所获得的最佳权值向量对另外2种模式具有很好的识别精度（大于73．3％），对混合多模式情况也具有较好的推广能力。验证了该方法对航空零部件失效模式的识别是可行的。     

损伤定位中频率法的改进及应用

传统的基于频率的损伤定位指标是通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到的,用于结构的损伤位置识别可能导致误判.在对传统的基于频率的结构损伤位置识别机理进行了阐述基础上,理论推导改进的损伤定位指标.最后以复合材料悬臂梁进行数值模拟试验.试验结果表明,所建议的改进方法指标比原来方法指标更为有效.     

灰色神经网络在齿轮箱故障识别中的应用

将灰色系统理论与神经网络相结合提出了灰色神经网络这一新的故障识别方法，将此种方法应用在齿轮箱的故障识别中，结果表明：采用灰色神经网络能够识别出来，不同工作状态下的各种故障类型，其识别的可靠性还有待于进一步提高。     

织女－3主发动机的辨识仿真

织女－３探空火箭飞行试验与地面试验的主发动机喉径不同。提出了用辨识仿真方法提供弹道计算所需的推力数据。利用唯一的一发有效地面实验数据，以系统辨识法确定发动机工作时推进剂的基础燃速、沿金属丝燃速、综合因子和喉径的变化规律；再确定喷管效率；最后用内弹道计算和性能计算方法确定飞行发动机的地面推力数据。飞行试验表明，计算弹道与飞行试验弹道相吻合。     

极大似然法及在有控飞行器气动参数辨识中的应用

 <正> 一、引言 飞行器气动参数辨识作为系统辨识理论在航空、宇航领域的应用分支,在一些发达国 家受到了相当的重视,并且从70年代以来已形成了气动参数辨识软件包,不仅缩短了飞行器的设计、改型及性能分析的周期,并且还具有靠风洞实验或理论分析所不具备的优点。目前飞行器的气动参数辨识虽已有很大发展,但是对有控飞行器的闭环辨识问题仍未解决,分析传感器非线性因素对气动参数辨识结果的影响也不够深入。本文使用极大似然法,结合某有控飞行器的全弹道仿真数据,研究了在闭环飞行状态下进行气动参数辨识所存在的问题,分析了传感器的非线性因素对气动参数辨识的影响。     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

基于MATLAB的自动控制系统仿真与分析

本文在给出机器人行走系统的数学模型的基础上，利用 MATLAB对控制系统进行仿真，同时详细地分析了控制系统，给出了系统的时域性能指标、开环频率特性及根轨迹，说明了系统设计的有效性。