连续最小阶奇异滤波器

 本文讨论了当动态噪声统计特性未知时,奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测量能精确测量的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出缺动态噪声统计特性时的降阶奇异最优滤波器,其阶数为n-m+r。当量测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶奇异滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。     

飞机大部件对接中的位姿计算方法

在飞机的大部件对接中,为了达到较高的对接精度,需要准确地分析大部件的位姿,因此大部件位姿计算方法是首先需要解决的问题.本文简要介绍了奇异值分解法、三点法、最小二乘法计算位姿,并以三点法计算的结果作为最小二乘法的初值.比较了3种方法在点无误差和有误差时的部件拟合误差,分析了测量点的个数对部件拟合误差的影响,讨论了误差对部...     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

运行模态分析的频域空间域分解法及其应用

提出了一种基于频域空间域分解(Frequency and Spatial Domain Decomposition, FSDD)的运行模态分析方法。该法将同时具有输入和输出的试验模态分析的经典方法——复模态指示因子(Complex Mode Indicator Function, CMIF)法拓展到了仅有输出响应的运行状态模态分析。FSDD法采用奇异值分解将信号空间和噪声空间分离开来,把奇异值曲线作为模态指示的依据,以奇异值向量作为加权函数得到每一阶模态的增强功率谱(Power Spectrum Density, PSD),进而在频域内对增强PSD曲线进行最小二乘拟合以得到准确的模态频率和阻尼参数。采用了一个二层楼仿真算例和在欧洲广为人知的瑞士Z24公路大桥实测算例来验证FSDD算法。     

基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识

提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性.     

基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法

根据颤振分析的基本概念,提出了一类基于矩阵奇异值理论的颤振分析新方法。该方法的特点是,以计算颤振矩阵最小奇异值或条件数的倒数来直接搜索颤振临界点。证明了这两个指标在颤振临界点处的等价性。根据指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法,在确定颤振临界点时无需计算颤振特征根,避免了“窜支”问题,从而减少了人工干预,提高了计算自动化程度。数值算例结果表明,采用该方法计算得到的颤振临界速度和颤振频率与p-k法计算结果的精度相当,且两个指标对应的计算结果一致,验证了其等价性。     

基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

压力传感器的输出特性校正

压力传感器对温度、电源波动等多种干扰因素比较敏感，致使测量精度大大下降。本文在压力传感器静态标定试验的基础上建立了它的输出特性校正模型，并利用矩阵奇异值分解的方法成功求解了该模型最小二乘解中范数最小的唯一解。经验证，该模型显著改善了传感器的非线性度，有效消除了工作环境的影响，并使测量精度提高了一个数量级。     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

Optimal Design of Stewart Platform Safety Mechanism

提出了基于连杆空间优化设计一种在整个杆长范围内可以随意运动的安全机构的思想。通过分析得出了 Stewart 平台型并联机构的 16 种极限状态,利用同伦法和奇异点判别条件对极限状态的奇异点进行了求解,得到连杆长度的最大值,并通过实例分析了机构在极限状态间运动时铰链转角和连杆间距离的变化情况。然后综合考虑各项约束条件,提出了安全机构检验算法。以极限状态的条件数均值最小为优化目标优化机构的所有结构参数,设计出具有较好的全局运动性能的安全机