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。     

多级固体火箭发动机总体优化设计

本文在文献[1]的基础上提出了一种多级固体火箭发动机总体优化数学模型,并对三级定容发动机进行了计算.对中远程弹道式导弹利用优化模型比经验设计主动段终点速度提高了4%.     

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。     

基于参数可调随机共振的微弱单方波脉冲检测方法

利用langevin方程构成的双稳态随机共振系统，本文提出了一种非线性检测器。利用Fokker-Planck方程的稳态概率密度函数，推导了该非线性检测器的检测概率、虚警概率和偏移系数，分析单方波脉冲在该检测器下的性能。实验结果表明，在低信噪比（-10dB）的情况下，随机共振检测器优于匹配滤波检测方法。     

轴对称型飞行器气动参数辨识研究

本文针对轴对称海防型号飞行器的特点，尝试在弹道坐标系内建立了气动参数估计的数学模型，较之传统的体系内建立的数学模型，其非线性程度小，方程间的耦合程度大大减弱，考虑到轴对称气动特点，使特估参数大大减少，有效地提高了估计效率。文中同时对气动参数可性做了一定的分析。某民导弹的模拟辨识结果表明所建立的数学模型及估计过程正确，有效。最后采用某次飞行打靶的实测数据进行了气动参数的辨识，弹道重构的结果令人满意。     

基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识

为了克服传统辨识算法的缺点，把自适应遗传算法作为辨识算法，进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中，加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意，表明白适应遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。     

一种高精度的获取导弹脱靶量的方法

本文以雷达接收到的多卜勒信息为依据,应用现代控制理论知识,推导了一种新的导弹脱靶量的获取方法:参数辨识法。它利用了导弹和目标相对运动产生的多卜勒效应,建立起关于脱靶参量与多卜勒周期数的线性方程。应用参数识别的办法,对脱靶参数进行辨识,它解决了其它方法未能克服的问题:因体目标效应所产生的多卜勒频率的起伏噪声对估值精度的影响。在此基础上,又推导了一种克服噪声相关性的改进算法。仿真结果表明,本文的算法是很有效的。