基于特定混沌系统的微弱信号检测仿真研究

在分析了Duffing混沌系统动力特性的基础上,提出了不含系统策动力的混沌检测模型,结合信号的自相关检测技术,利用该检测系统可以实现频率已知但相位未知的正弦信号幅值的检测,仿真实验表明了该方法的有效性。     

时频展缩随机共振用于航空发动机转子故障检测

提出一种基于时频展缩的随机共振算法,用于检测转子早期故障信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入时频展缩,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,从强噪声中提取出转子微弱早期故障信号.理论分析和实测结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的早期故障信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适...     

基于PD处理技术的雷达弱信号检测方法

针对脉冲跟踪测量雷达普遍存在的远距离弱信号检测能力不足的问题,基于PD（PulseDoppler,脉冲多普勒）雷达的杂波抑制与信号处理技术,提出脉冲雷达中的弱信号检测方法;详细分析了在脉冲跟踪测量雷达中应用PD处理技术的可行性,得出在一定约束条件下,可将PD处理技术运用于脉冲跟踪测量雷达,并提出了具体实现方法;最后,通过数据仿真和脉冲雷达实际测量数据进行验证,结果表明该方法能有效提高信噪比。     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。     

考虑互相关干扰的GPS信号捕获门限设定方法

传统GPS卫星信号捕获门限设定方法在互相关干扰情况下存在较大虚警概率,所以无法捕获弱信号.针对该问题进行分析,在此基础上提出一种针对多颗能量不同卫星同时存在情况下的信号检测模型和概率模型.信号检测模型在相关积分非相干累加基础上引入双门限多次检测,由于在考虑噪声的同时也考虑了互相关干扰对弱信号捕获的影响,其概率模型为非中心χ2分布.在原有的恒虚警门限检测方法基础上,提出考虑强信号互相关干扰对微弱信号检测影响情况下的门限计算方法作为新的门限上限,而将原有的门限计算方法作为门限的下限.在此基础上提出强、弱卫星信号共存时的检测思路,即先用门限上限检测强信号并进行互相关干扰消除处理,再用门限下限判断是否有弱信号存在.采用仿真数据和实际数据针对考虑互相关干扰的门限上限进行实验,并和原有门限方法进行比较,证明在强、弱信号共存情况下原有门限无法检测出卫星信号,而新的门限设定方法可以正常工作,并具有较高的检测概率和较低的虚警概率.      

复合材料易碎盖薄弱区结构设计分析

 针对复合材料易碎盖关键部位薄弱区结构进行设计,并采用数值模拟方法对其力学性能进行了研究。首先对易碎盖整体进行数值模拟,为薄弱区结构局部模型分析提供了边界条件与载荷。其次通过局部数值模拟结果结合相应的强度准则,预测了相应的易碎盖冲破压力,并通过对易碎盖实验件进行冲破实验验证了设计方案与理论方法的准确性。最后讨论了薄弱区参数对易碎盖冲破压力的影响。     

基于内模原理的变质心弹头控制

研究了变质心弹头对配平攻角的能达性条件。针对气动力矩小于滑块惯性力矩的控制失稳问题,利用内模原理,通过增加滑块动力学观测器,将滑块状态引入并结合逆解耦机制,达到去惯性力矩化的局部姿态角速度反馈条件,使用自适应PD控制实现弱气动环境下的变质心稳定控制。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种基于相邻模块化加权D-S的融合诊断方法

常规D-S (Dempster-Shafter)决策融合方法由于其自身理论不足,不能很好直接处理决策结果偏差大、冲突大的传感器融合问题,因而对于信息高冲突情况下的转子微弱故障融合诊断存在着失效问题。针对该类问题与不足,借鉴复杂网络的舆论传播、社会学习理论及多智能体一致性决策的相关概念与思路,从避免决策结果冲突大的传感器直接进行融合的角度进行改进,提出相邻模块化加权D-S融合方法。该方法首先根据初步结果进行相邻节点与模块划分,只有决策距离在相邻界限值范围内的相邻模块节点才能进行决策融合;对于同一模块内相邻节点,根据各节点决策权重及初步决策结果采用加权D-S融合方法进行决策融合;针对融合结果再进行相邻节点模块划分与融合,依此步骤进行循环划分与融合,直到所有模块与节点均不相邻;最后采用专家权威决策方法确定权重和最大的模块融合结果作为最终的传感器网络一致性决策结果。通过多传感器网络的转子故障模拟实验对所提方法进行验证,应用结果表明:所提方法可以较好解决少数传感器诊断正确、而多数诊断错误的信息高冲突条件下的局部微弱故障融合诊断问题。     

基于弱相关界限理论的大型振动试验设备台体系统可靠性分析

航天器振动试验台部分元件在长时间使用的情况下易老化,甚至失效。采用FMEA方法对试验台整体定性分析,得出最薄弱环节;针对试验台中水平滑台的可靠性串联模型,分析并确定了其符合弱相关界限理论。使用传统可靠性公式和弱相关界限理论对串联模型的可靠性进行了计算,通过对比证实,弱相关界限理论比传统可靠性公式更符合实际情况,对水平滑台可靠度的评定更有效。该方法对机械系统可靠度计算具有理论和实际指导意义。     

基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。