印度的IRS系列遥感卫星

文章简要介绍了印度的ＩＲＳ系列遥感卫星，包括已经发射的ＩＲＳ－１Ａ，ＩＲＳ－Ｐ１．．ＩＲＳ－１Ｄ卫星和将发射的ＩＲＳ－Ｐ４、ＩＲＳ－Ｐ５，ＩＲＳ－Ｐ６，ＩＲＳ－Ｐ７、ＩＲＳ－２系列，ＩＲＳ－３系列卫星。     

双通道干涉仪SAR—MTI的性能评估模型

在ＳＡＲ地图上，运动目标在方位向有偏移，因此要有用单独的ＳＡＲ－ＭＴＩ（合成孔径雷达－动目标显示）处理来检测这些运动目标，并对它们的重新定位。本文给出了用来评估噪声及杂波对双通道干涉仪ＳＡＲ－ＭＴＩ检测和重新定位性能的影响的模型。     

俄罗斯的SA-11中程地空导弹系统

俄罗斯的ＳＡ－１１中程地空导弹系统刘发来俄罗斯的９Ｋ３７Ｍ布克中程地空导弹系统（西方称之为ＳＡ－１１牛虻）是一种师级和集团军的标准防空武器，用于取代ＳＡ－４和ＳＡ－６，１９７９年开始服役，１９８７年以后大量装备部队。ＳＡ－１１导弹系统的一个火力单元（...     

采用参数谱估计方法的超分辨率SAR成像

讨论了采用改进的参数谱估计算法的超分辨率合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像形成，参数谱估计方法是在参数数据模型的基础上设计的，同时用于估计模型参数，由于在ＳＡＲ的应用中经常利用ＳＡＲ图像而不同模型参数，因此我们采用依靠参数方法获得的参数估值来模拟大维数的数据短阵，然后对它们采用快速傅里叶变换（ＦＦＴ）以产生具有超分辨率的ＳＡＲ图像，采用ＭＳＴＡＲ和Ｍｉｃｈｉｇａｎ环境研究所（ＥＲＩＭ）数据的实验例子说明，和常规的ＦＦＴ方法相比，鲁棒的频谱估计算法能产生更高分辨率的ＳＡＲ图像，并能增强显著的目标特征。     

舵面-液压伺服机构连接刚度参数辨识

应用特征方程反问题的直接方法对舵面－液压伺服机构连接刚度参数进行了辨识。方法以动柔度矩阵特征方程为基础，通过界面位移求解界面内力，并由模态迭加法通过舵面上可测自由度振型，拟合扩充机构内部的不可测自由度振型，然后由界面位移和内力确定连接部位的刚度参数，对某导弹舵面－液压伺服机构建模，并辨识相应界面的连接参数，结果表明，该方法简便且精度高，为舵面－液压伺服机构的动力学建模和分析提供了有效方法。     

单片微机用于陀螺参数辨识

简要介绍一种用伪随机信号对陀螺进行参数辨识的方法，及单片微机的应用。     

喷漆机器人关节模型的闭环参数辨识

分析并推导了液压伺服型喷漆机器人的关节模型结构，在此基础上采用了一种有效的闭环参数辨识算法实现了机器人各关节的模型参数辨识。文中对闭环伪随机测试、参数估计、ｐｒｂｓ信号都作了详细的介绍，最后对该算法进行了计算机仿真分析并给出了试验得到的机器人前三个关节的模型参数。     

俄罗斯的SA-17防空导弹系统

俄罗斯的ＳＡ┐１７防空导弹系统茅克雄ＳＡ－１７灰熊（俄代号山毛榉－２Ｍ，本刊曾译作布克－２Ｍ）是俄罗斯的一种新型防空导弹系统，用于替换早先的ＳＡ－１１，于１９９５年进入俄陆军服役。该系统的作战目标为战略和战术飞机、战术弹道导弹、巡航导弹、战术空射型导...     

飞行器气动参数的集员辨识

在噪声未知但有界的情况下，本文研究了飞行器气动参数的集员辨识问题。提出了先对非线性系统参数可行集的中心进行估计，再估计参数可行集大小的集员辨识两步法。这样就为解决飞行器气动参数的辨识问题提供了一种新的可行方法，再入体实测数据的处理表明这种方法十分有效。     

弹道导弹的发展进入新阶段

弹道导弹的发展进入新阶段在过去一年中，世界各国现役或在研弹道导弹的数量和类型都发生了变化。在近程弹道导弹系统方面，巴基斯坦的哈特１（Ｈａｔｆ１）、朝鲜的面面型ＳＡ－２盖德莱、俄罗斯的ＳＳ－２１圣甲虫Ｂ、印度的ＳＳ－１５０和ＳＳ－２５０地球、阿根廷的阿...     

Kevlar层合板超高速撞击数值建模及参数识别

针对Kevlar层合板在超高速撞击条件下的力学特性的复杂性及参数不准确对数值仿真的不利影响,提出一种使用正交各向异性本构模型,Chang-Chang复合材料失效模型和有限元方法对Kevlar层合板的超高速撞击力学特性进行建模并运用连续响应面技术对材料失效模型参数进行识别的方法.然后使用该方法建立了与现有文献中的试验工况相对应的数值模型,并把Kevlar层合板材料失效模型的4个参数作为优化变量,以仿真结果与试验结果的二乘残差最小作为优化目标,使用连续响应面技术建立参数优化模型,由此识别这些参数.结果表明,该建模方法能正确描述Kevlar层合板的超高速撞击力学特性,采用识别后的参数进行仿真计算可以显著提高数值模型的仿真精度.     

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

太阳电池阵的铰链副刚度参数识别

为正确识别太阳电池阵铰链副的刚度参数,用形状简单、建模相对容易的有机玻璃板列阵不同状态下模态试验结果估计待识别参数的初始值,通过线性化目标函数,将参数识别归为易求解的数学规划问题,最终直接用商用有限元分析程序和数学软件实现参数识别。识别结果表明,理论计算值与试验结果基本吻合。     

基于混合遗传算法的火箭姿态控制设计方法

针对火箭控制系统姿态网络设计,提出了一种采用遗传算法和模拟退火算法混合的算法进行姿态网络自动设计的方法。该算法实现了已知校正网络幅频特性曲线的幅频向量,通过系统辨识和寻优搜索,可以计算出该网络的传递函数。本文对该算法进行了试验验证,证明该方法可行并优于单纯的模拟退火算法和遗传算法。     

人控制行为的模糊控制模型的参数辨识方法

在有人参与的控制过程研究中,确定人操作者的模糊控制模型的参数是非常困难而复杂的一步,也是此研究领域的一个重点。这个问题的解决,将对人一机控制系统的研究,分析和设计有着十分重要的意义。 本文根据已知的人的模糊控制模型,提出了一种参数辨识方法,并进行了参数辨识实验。实验结果表明:此辨识方法简单方便、且十分有效而实用。它不仅可以为人的模糊控制模型的研究提供基本数据,而且为参数辨识研究提供了新的途径。     

基于随机振动响应的结构非线性参数识别

复合材料结构呈现出典型的量级非线性特征,非线性刚度的研究是结构设计和分析的基础。结构使用环境多数存在随机振动载荷,在更接近真实使用环境下对非线性参数的识别结果更加适用。文章提出了基于随机减量法和连续小波变换的非线性参数识别方法,设计了基于随机振动响应的非线性刚度识别程序;通过立方刚度单自由度非线性系统算例,验证了识别方法和程序;并通过试验研究了典型复合材料结构的量级非线性特征。结果表明,基于随机减量法和连续小波变换的非线性参数识别方法具有较好的识别精度,多自由度系统不同谐振阶次的非线性特性存在差别。研究结论对于随机振动环境下结构非线性参数识别和建模具有一定的参考价值。     

分隔贮箱内液体晃动参数的识别方法

分隔贮箱内液体晃动问题可以用一个两自由度非线性阻尼系统予以描述。本文采用等效线性化方法处理非线性阻尼参数，给出了一种利用稳态正弦基础激励晃动试验技术确定分隔贮箱内液体晃动等效力学模型的参数识别方法。方法通过引入晃动模态的频响函数剩余影响的拟合项实现两阶晃动模态的分离识别。数值仿真计算表明，这一方法给出的参数识别结果可以满足工程应用的精度要求     

一种改进的航天器时变模态参数递推辨识方法

针对基于预测器的递推子空间辨识(RPBSID)方法在估计系统的状态变量时计算量较大的问题,提出一种改进的RPBSID方法并应用于航天器的时变模态参数辨识。与原算法相比,改进后的方法在求解状态量时不需要逐个时刻构建相应的Hankel矩阵,而是利用仿射投影算法(APA)实现状态量的递推估计,从而减少了辨识过程中的数据量。在此基础上,利用该状态变量递推得到时变系统的状态空间模型和模态参数。在数值仿真中,建立带有大型挠性附件的卫星动力学模型,分别考虑系统模态参数线性变化、突变和周期改变的情况,利用改进的RPBSID方法对结构的时变频率和阻尼比等参数进行了辨识。理论分析和数值仿真的结果表明这种改进的方法不仅能够有效地辨识系统的时变模态参数,而且与原方法相比具有更高的计算效率。     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

遗忘因子选取对于时变参数识别结果的影响

本文在已知后验知识的基础上，提出了以极小化待识别参数标准差为目标函数的最佳遗忘因子选择方案，考察了遗忘因子选取对时变参数识别结果的影响。数字仿真结果表明，对于各种不同算法（ＬＳ，ＤＬＳ，ＩＶ），选用最佳遗忘因子后，相应于标准差达极小的物理参数的识别结果均优于以往凭经验所选择的遗忘因子的识别结果。依本文方法而进行的模拟计算，可以为各种不同变化类型的时变参数的识别提供一种选择最佳遗忘因子的理论依据