基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

基于核主成分分析的涡轮盘结构设计优化

为解决轮盘形状优化过程中变量多且高度非线性的问题,建立了基于核主成分分析(Ker?nelized Principal Component Analysis,KPCA)技术的航空发动机轮盘优化方法.利用控制点形式的非均匀有理B样条(NURBS)曲线构造涡轮盘截面形状,以控制点的坐标作为设计变量;利用实验设计(DOE)进行...     

一种鲁棒的非线性飞行控制律设计

介绍了一种反馈线性化方法——逆系统方法，用以解决非线性飞行控制。针对逆系统方法存在的误差，介绍了一种鲁棒控制方法——基于RBF神经网络直接自适应控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真，结果证明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

一种鲁棒混合自适应控制器

 目前,国内外关于对象具有干扰或未建模动态时的混合自适应控制,仍处于探索阶段。由于连续对象混合控制系统在某些方面优于全连续或全离散系统,因而引起了国内外学者的重视。 本文提出一种新的适用于受扰对象的混合自适应律,并且从理论上证明了由这种控制律所构成的自适应控制器具有鲁棒稳定性。     

有限包含原理下的导弹侧向加速度控制的鲁棒分析

在本文中，多项式本证结构功用设计处理法被用于一种战术导弹模型的侧向加速度控制，且这种分析的依据是有限元Nyquist原理，为了参量不定的鲁棒性能得到评估，十字交叉舵结构尾控导弹作为一种二阶的半线性参量变化系统模型，多项式本证结构功用被看作特殊控制器结构执行动态逆的一种方法后，虽然主要是为线性时不变系统研制的，但是这种方法采用一种线性参量变化系统，而且还研制了一个相同参数化的控制器，在飞行区域内关于参量不定的D-稳定鲁棒性的评估，在闭合系统中的第一响应时间内，仿真显示当参量鲁棒性时侧向加速度有良好的轨迹。     

基于多模型切换的鲁棒自适应控制器

系统参数发生跳变时,为了解决多变量系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的鲁棒自适应控制器。该控制器由多个鲁棒自适应控制器组成,鲁棒自适应控制器保证系统存在未建模动态时能够使自适应系统稳定运行,引入的多模型策略保证系统参数跳变时具有良好的暂态性能。仿真结果表明,所提出的多模型鲁棒自适应控制器能够加快系统的响应速度,提高系统的暂态性能。     

基于主成分和聚类分析的管制系统质量评估模型

为进行管制系统运行的质量服务水平评估,建立了初始管制系统质量评估指标体系,先用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再用聚类分析的迭代思想进行分类,得到最终管制系统质量评估指标体系。在此基础上用物元分析对管制系统质量进行综合评估。最后,通过算例分析验证了评估方法的可行性。     

一种基于主成分分析法的发动机性能评估方法

为了能对发动机机队的性能进行视情维修管理和实时排序,利用多属性风险决策方法对高位空间进行降维处理,并根据性能参数中蕴含的客观信息建立主成分分析方法的综合模型。由该方法得出的综合指数可判断发动机的相对性能,为发动机性能评估提供依据。     

斜交主元分析方法及其在故障诊断的应用

针对主元分析（PCA）方法的特点，对其进行了拓展性研究。该方法针对主元分析的主元是正交的，而主元代表的现实事物的基本特征间往往存在一定的相关性。因此提出了斜交主元分析方法，并对斜交主元分析方法的理论体系及其应用进行了初步的探讨。     

模糊主成分分析方法的研究与分析

主成分分析(PCA)是一种广泛应用于数据压缩的多元统计分析方法.然而,经典主成分分析它对极端值及缺失值非常的敏感,而极端值与缺失数据会带来残缺或错误的分析结果.针对经典主成分分析的缺点本文提出了模糊数学期望、模糊离差、模糊方差、模糊协方差及模糊相关系数的概念,从而提出了一种有效方法来改进经典主成分分析,即模糊主成分分析(Fuzzy PCA).把模糊数学的知识应用到主成分分析中,使模糊集参与决策分析,使人为因素带来的不确定性达到最小,从而大大提高了分析结果的准确性和可信度.同时,本文以模糊主成分分析为出发点,建立了一个数据分析平台,平台具有可移植性,为其它使用提供了通用接口,为解决类似问题提供极大方便.     

基于主元分析的微小型飞行器视觉导航

作为一种新兴的无人机,微小型飞行器(MAV)近年来广受关注。研究微小型飞行器导航技术的关键是研究视觉导航技术在微小型飞行器中的应用。针对微小型飞行器视觉导航中的运算量大而导致算法实时性差的问题,给出了一个新的计算框架。利用主元分析技术(PCA),在最小方差意义下得到了图像的简化表示。在此简化的基础上,进行了图像特征的提取。对真实图像的实验结果表明,利用主元分析处理后的图像进行导航特征的提取,其实时性优于RGB三通道求和取平均的方法。     

基于主成分分析的军用飞机维修保障能力评估

对影响军用飞机的维修保障能力因素进行了分析,依据＂人-物-管理-信息＂指标模型,建立了军用飞机维修保障系统能力评估指标体系,选择主成分分析方法对不同维修保障方案进行了评估,确定了优化决策矩阵,并在此基础上建立了优化决策模型,从而对军用飞机的维修保障能力进行高效、客观地评估,进而保证了飞机的战斗完好性。     

基于主成分分析法的地磁导航适配区域选择

地磁场信息量越大的区域,导航性能越好。借用数理统计和信息论中的概念,设定了多个评价地磁场信息特点的指标,并通过主成分分析法,排除了相关指标,得到综合指标值,客观、定量地分析了适配区的导航性能,从而选择最佳导航适配区。仿真表明,本文方法是一种选择地磁导航工作区的有效方法,选择的适配区导航误差小。     

主成分分析法在经济项目评价中的应用

本文利用多元统计中的主成分分析法，解决了经济项目中所遇到的难题，并讨论了该方法在实际应用中的可行性。     

基于小波包和主成分分析的滚动轴承状态振动监视方法

针对滚动轴承早期故障状态难以监测的现状,文章采用小波包及主成分分析法对滚动轴承振动信号进行分析,提出了一种综合振动能量指标,用于监视滚动轴承状态。采用滚动轴承实验数据对该方法有效性进行了验证,结果表明:该方法构建的综合振动能量指标能够有效发现滚动轴承早期故障,对早期故障程度反应能力强,优于一些其他传统的监视指标。