基于冗余伪观测的自适应滤波算法

现有的二阶互差分(SOMD)算法能够给出与状态估计误差解耦的观测噪声协方差估计，但是需要满足冗余测量的条件，但这一条件往往难以满足。 针对这一问题，提出了一种利用状态预测值构造相邻2个时刻伪观测的方法，将原SOMD算法扩展到具有单测量的系统中。使用目标跟踪问题对该算法的有效性进行验证。仿真结果表明，当采样周期较小时，该算法能够忽略状态估计误差的影响并给出较准确的观测噪声方差，在精度和鲁棒性方面优于其他参考算法。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于阻力气动特性计算的飞艇艇身外形研究

采用SIMPLE算法、S-A湍流模型求解了三维不可压雷诺平均N-S方程,数值模拟了绕飞艇的低速不可压粘性流动,计算了不同艇身外形的阻力特性.本文方法计算结果与实验结果或其他文献的计算结果符合良好,可以用于飞艇的气动特性计算.通过对6个不同外形的相同体积飞艇阻力特性计算,得到了最佳艇身外形,表明本文方法可以用于艇身外形的选型设计.     

非结构同位网格SIMPLE类算法收敛性能比较

以非结构网格的SIMPLE算法为基础,将算法扩展为SIMPLEC算法.利用30°角的斜方腔流动计算成果,分析了非结构同位网格的SIMPLE/SIMPLEC算法的收敛性能;比较了因网格的非正交而引入的非正交项的取舍对该算法收敛性能的影响;并采用显式校正步法对SIMPLEC算法进行了显式校正.比较表明,在非结构同位网格SIMPLEC算法中可忽略非正交项,但有必要对压力作亚松弛.显式校正步法可显著地加速在非结构网格上求解N-S方程的收敛性能,而且在不同的松弛因子组合下,均有较好的收敛速率.     

碱金属引射对尾流化学动力学和电子密度的影响

用把碱金属（Na）加入到空气尾流中进行数值模拟的方法,研究了碱金属引射对高超声速尾流化学动力学和电子密度的影响。采用的化学反应模型为包括O2、N2、O、N、NO、NO＋、Na 、Na、O2-及e-的10组元模型。计算结果表明,碱金属引射,使尾流电子数密度增加1～3个量级。计算结果与文献中的数据符合较好。     

复杂空间四连杆传动系统的一种算法

1.引言 空间四连杆机构的运动关系是一个空间几何关系。确定四连杆相互位置时,存在着一球面与圆弧相交或两圆弧相交等情况,它们的运动与几何关系都以一些二次联立方程式表达。求解与根的判定都比较复杂,有时还要用迭代方法。本文所介绍的方法采用空间坐标变换,将空间四连杆机构的运动点转换到特定的平面内,利用平面三角形的几何关系求解。所用的方法都是典型的,简便易行,特别适用于计算机计算。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于小波分析的飞控传感器故障诊断

小波分析具有局部时频分析能力，适宜于对突变信号的检测，针对飞控系统传感器故障的特点，提出了基于小波分析的飞控传感器故障诊断法。仿真结果表明，应用小波分析，可以非常精确定位传感器信号的故障点。     

UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用

采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题。目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似，在每个更新过程中，采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换，由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度，而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明，UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度，并能有效地克服非线性严重时，方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题。