基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

大气环境监测卫星激光雷达技术

星载激光雷达是高精度测量全球大气CO2柱浓度和气溶胶垂直廓线的重要手段，大气环境监测卫星大气探测激光雷达(ACDL)在一套激光雷达中集成了2种探测体制，采用1 572 nm积分路径激光差分吸收方法测量全球CO2柱浓度，采用532 nm高光谱探测(HSRL)方法测量气溶胶和云的垂直廓线，均为国际首次在星载平台成功验证，是国际首个星载CO2探测激光雷达和国际首个高光谱气溶胶探测激光雷达。在国际已发射的星载激光雷达中，ACDL激光雷达是探测体制最全、波长最多、能量最高、频率最稳和精度最准的激光雷达，实现了创新跨越。大气探测激光雷达在轨连续工作，首次获得了全天时精度优于1 ppm的全球CO2柱浓度、精度优于20%的气溶胶廓线等遥感数据。本文介绍了ACDL激光雷达的工作原理、系统参数以及相关的定标测试结果。