直升机悬停状态全耦合飞行动力学模型辨识方法

提出了一种基于集员辨识理论的直升机全耦合飞行动力学模型参数辨识方法.该方法针对直升机飞行动力学模型耦合强,难以得到辨识模型和待辨识参数之间显式函数关系的特点,推导并建立了状态空间微分方程形式模型集员辨识的间接辨识算法.通过引入广义噪声的概念以及对其边界的灵活设定,实现了对辨识参数众多、耦合严重且灵敏度差异大的复杂模型的...     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.     

基于最小二乘支持向量机的小型无人直升机悬停动态建模

小型无人直升机(SUH)是一类典型的非线性动态系统,由于其本质不稳定性,由开环辨识实验获得的数据通常是小样本的,使用传统黑箱辨识方法难以获得较好的辨识效果。提出一种利用支持向量机(SVM)对SUH悬停动态进行辨识建模的新方法。通过动力学机理分析和合理的简化,确定了模型的非线性回归形式,以及从低维输入空间到高维Hilbert特征空间的映射关系和相应的机理核函数,并应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)训练获得SVM模型和对应的参数化非线性多输入多输出（MIMO）模型。利用实际飞行数据辨识得到的模型不仅具有良好的预报精度,而且显式表达了各状态变量之间以及输入与状态之间的耦合关系,便于非线性控制策略的设计。     

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

基于支持向量回归机的数控机床 几何误差元素建模研究

针对数控机床几何误差元素建模时面临的误差样本数据少且呈非线性的问题,研究在小样本数据集非线性回归分析中具有独特优势的支持向量回归机,并基于此建立数控机床几何误差元素的预测模型。分析现有几何误差检测中常用的九线法所存在的测量选点难和计算累积误差等问题,提出增加每条测量线垂直方向直线度的测量和修正误差项计算模型的改进方法。以高斯径向基核函数为支持向量回归模型的核函数,运用交叉验证法,选取合适的模型参数,求解凸二次规划问题,进而建立几何误差元素的预测模型。以QLM27100–5X五轴龙门机床X轴为例,基于改进的九线法进行测量辨识得到几何误差样本数据,然后分别基于支持向量回归机和最小二乘法建立几何误差元素预测模型,对比两个模型的预测精度,结果显示,前者的预测均方差值MSE为0.0238,小于后者的0.072,验证了支持向量回归模型在小样本集下具有更高的预测精度。     

基于支持向量回归机的航材周转件需求预测

将机器学习应用于航材库存管理之中,提出了基于支持向量回归算法的航材周转件需求预测模型。将聚合处理后的周转件月需求数据分为训练集和测试集,以训练集为输入,选取核函数和模型参数,对支持向量回归机进行训练。应用训练完成的支持向量回归机,以测试集对模型进行验证,预测结果证明了模型的有效性。     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

非线性椭球集员滤波及其在故障诊断中的应用

 针对带有未知但有界噪声的非线性系统,提出一种椭球集员滤波算法,并将其应用于保证故障检测与隔离。对非线性状态方程和量测方程进行泰勒展开之后,通过区间分析的方法给出线性化余项存在区域的盒子外界描述。假设过程和量测噪声由盒子限界,在算法的时间更新和量测更新过程中,分别计算包含椭球与线段的向量和及椭球与带的交的次最小容积椭球。在椭球集员滤波算法的基础之上,给出传感器故障检测与隔离的方法。由于集员滤波是保证状态估计,因而基于集员滤波算法的故障检测与隔离方法也具有保证性,即如果发出故障警报,则一定有故障发生。一个二维非线性系统的例子说明了该方法的有效性。     

一种导弹导引律及参数的非线性MMAE辨识方法

针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现了对导弹IPN,APN,OGL和PP导引律及对应导引参数的辨识,并通过算例仿真验证了该方法的快速性和准确性。     

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。