大气紊流模型数字仿真

为实现飞行模拟机的大气紊流扰动的仿真,必须由计算机产生大气紊流的离散信号.利用计算机产生高斯分布的伪随机信号序列,通过成形滤波器,得到符合Dryden频谱模型的三维大气紊流的离散信号.对滤波器传递函数进行了离散化处理,并利用z变换确定差分方程系数.     

涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计

针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义.      

一种航空发动机连续数据的粗糙集离散化方法

针对传统粗糙集属性离散化方法存在离散化区间会破坏数据实际含义的问题,结合连续属性的领域知识,提出了一种基于信息熵的粗糙集属性离散化方法。利用航空发动机的滑油光谱分析数据对其进行了验证,结果表明其能够在保持决策表相容关系的前提下,获得具有较好实际意义的离散化区间。     

复杂电磁条件下的辐射源信号分离方法

针对复杂电磁环境下的辐射源信号分离问题,提出了一种基于数字信道化的分离方法。该方法首先基于滑动离散傅里叶变换设计了二级信道化结构,该结构可将不同类型的同时到达信号划分至不同信道;随后,设计跟踪滤波器对各信道输出峰值进行跟踪,利用跟踪结果完成时域交叠信号在时频域的分离,并在此基础上通过反变换获得不同信号的时域波形;仿真实验验证了文中所提算法的有效性。     

基于新型饱和函数滑模观测器的永磁同步电机控制系统

针对传统反电动势滑模观测器(SMO)抖振造成的永磁同步电机转子位置检测、转速估算不准确的问题,在传统反电动势SMO的基础上提出一种新型饱和函数SMO。构造反电动势状态观测方程,利用Lyapunov稳定性理论论证其收敛性;同时考虑观测器增益系数以及低通截止频率的给定,根据实时转速反馈选取合适的观测系数和低通滤波器的截止频率;在低通滤波器后增加卡尔曼滤波器滤除系统的测量噪声和测量误差,提高观测精度。对比仿真和试验结果,验证了新型饱和函数SMO算法的实用性和有效性。     

进气道/发动机相容性试飞中总压畸变数据的采集与处理

研究了进气道/发动机相容性试飞中总压畸变数据的采集与处理方法,详细介绍了传感器选型、测点布局、受感部设计、测试及采集系统构建的要点,开发了通用动态数据处理软件,并重点研究了动态总压数据处理方法和参数选择问题。通过某型飞机/发动机的进气道/发动机相容性试飞应用及其数据处理表明:提出的测试与采集方案合理可行,工程应用情况良好;动态数据处理中应合理选择截止频率、滤波器阶次以及滤波函数。     

航空发动机鲁棒线性变参数滤波器设计

针对航空发动机线性变参数(LPV)模型部件性能参数估计问题,给出了一种新的鲁棒LPV滤波器设计方法。基于参数依赖的二次Lyapunov函数及仿射二次稳定性概念得到了稳定且满足H∞性能指标滤波器存在的充分条件,利用函数多凸性概念将其转化为线性矩阵不等式(LMI)约束下的常规凸优化问题,得到了滤波器的解。针对某型退化涡扇发动机部件性能参数估计的仿真结果表明,该滤波器的精度和鲁棒性满足设计要求。     

Kalman滤波中连续系统离散化的计算机实现

提出一种时间连续系统的离散化算法。运用矩阵论的二次型原理,推导了连续系统离散化的一般公式,得到了系统状态方程在时间域中的离散化通用模型,通过设计参数N保证算法具有一定的鲁棒性。该算法有利于针对时间连续系统的卡尔曼滤波过程在计算机上的一体化实现,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用

针对机栽红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器.以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性.通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98％以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2％ ～3％.与GA算法相对,训练算法效能提高20％,提高了搜索最佳值的能力.     

一种基于故障匹配的多重故障诊断方法

针对航空发动机数控（ FADEC）系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器（ FMKF）的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。     

存在外部干扰的网络控制系统故障检测和优化

针对存在时延和丢包的网络控制系统,研究了系统的故障检测滤波器设计和优化设计问题.通过泰勒展开将未知时延处理成外界干扰,采用伯努利随机过程来描述丢包现象.设计观测器产生残差信号,将故障检测问题转化为H∞滤波问题.通过Lyapunov函数方法分析了系统的稳定性.以线性矩阵不等式的形式给出了滤波器存在的充分条件和求解方法.为进一步提高系统对故障信号的灵敏度,采用了一种优化设计方法对故障检测系统进行了优化.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

二维递归数字滤波器新的时域设计方法

 本之将二维递归数字滤波器的时域设计转化为二维线性移不变差分模型的辨识问题。文中采用一种新的辨识方法,能确定滤波器的阶次和参数矩阵。该方法中运用了实时递推算法,使得初始信息矩阵较小,占用较少的内存空间,故比较实用。文中给出了设计实例。     

离散系统LMI滤波技术

给出了一种离散系统最优滤波器的线性矩阵不等式（ＬＭＩ）设计方法。在系统干扰噪声能量有界情况下,将有约束的滤波问题转换为无约束的最优状态估计问题。利用ＬＭＩ方法给出了最优无偏滤波器存在的充分必要条件,所得滤波器的阶数小于系统状态个数。将ＬＭＩ方法应用于飞机飞行试验数据处理中,分析了实际飞行条件下飞机运动的模型,并对该模型进行扩展线性化处理,得到了一个较易实现的ＬＭＩ滤波算法。仿真结果表明,所提出的算     

Robust fault detection and optimization for a network of unmanned vehicles with imperfect communication channels

The observer-based robust fault detection and optimization for a network of unmanned vehicles with imperfect communication channels and norm bounded modeling uncertainties are addressed. The network of unmanned vehicles is modeled as a discrete-time uncertain Markovian jump system. Based on the model, a residual generator is constructed and the sufficient condition for the existence of the desired fault detection filter is derived in terms of linear matrix inequality. Furthermore, a time domain optimization approach is proposed to improve the performance of the fault detection system. The problem of detecting small faults can be formulated as an optimization problem and its solution is given. For preventing false alarms, a new adaptive threshold function is established. The combined fault detection and optimization algorithm and the adaptive threshold are then applied to a network of highly maneuverable technology vehicles to illustrate the effective- ness of the orooosed aooroach.     

Image texture synthesis-by-analysis using moving-average models

A synthesis-by-analysis model for texture replication or simulation is presented. This model can closely replicate a given textured image or produce another image that although distinct from the original, has the same general visual characteristics and the same first and second-order gray-level statistics as the original image. The texture synthesis algorithm, proposed contains three distinct components: a moving-average (MA) filter, a filter excitation function, and a gray-level histogram. The analysis portion of the texture synthesis algorithm derives the three from a given image. The synthesis portion convolves the MA filter kernel with the excitation function, adds noise, and modifies the histogram of the result. The advantages of this texture model over others include conceptually and computationally simple and robust parameter estimation, inherent stability, parsimony in the number of parameters, and synthesis through convolution. The authors describe a procedure for deriving the correct MA kernel using a signal enhancement algorithm, demonstrate the effectiveness of the model by using it to mimic several diverse textured images, discuss its applicability to the problem of infrared background simulation, and include detailed algorithms for the implementation of the model     

参数化小波构造研究及其在边缘检测中的应用

为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。     

用于非线性跟踪问题的一种新的粒子滤波器

机动目标跟踪系统通常是非线性而且不完全观测的 ,所以问题的关键在于每一时刻的目标机动性都是高度不确定的。提出了一种新的平滑粒子滤波算法 ,该算法在粒子滤波器中加入了对系统模型的概率分布密度的平滑处理 ,从而很好的解决了目标的机动性估计问题。在仿真研究中 ,与辅助粒子滤波器的比较验证了本文算法处理非线性跟踪问题的优越性