宽带LFM信号的线性度测量

介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。     

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

进动弹道目标平动补偿与分离

弹道目标在中段高速运动时会造成微多普勒曲线的叠加折叠,此时传统的平动补偿方法并不适用于弹道目标。在分析进动锥体弹道目标各个散射点的频率特性后,发现曲线交点处的频率完全是由平动引起的。根据这一特性,提出一种利用时频图交点信息进行平动补偿的方法。首先,得到回波信号的时频骨架图;然后,采用基于双边滤波器的Harris角点检测方法提取出时频骨架中的角点进而得到时频图中的交点坐标;最后,利用交点坐标估计出平动参数进行平动补偿。针对传统Viterbi算法在曲线交点容易产生错误关联的问题,提出一种利用交点信息的分段Viterbi算法对补偿后的时频曲线进行分离。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

裂纹矩张量反演的传感器排布形式

裂纹矩张量反演方法利用声发射信号求解裂纹信息,是一种有效的裂纹扩展实时监测方法。在工程应用中,传感器接收到的声发射信号总包含一定比例的噪声。噪声信号会影响矩张量反演精度,甚至导致错误结果。研究通过优化传感器排布形式来降低噪声对矩张量反演精度的影响。基于矩张量初至波反演方法,分析了传感器位置选择的理论基础。进而利用人工合成声发射信号,定量研究了在不同传感器排布形式下,矩张量反演精度对噪声的敏感度。结果表明:正五边形传感器排布形式具有较好的精度表现,这种排布形式将5个传感器布置在一个圆环上,相邻传感器的传感器-圆心连线的夹角为72°,第6个传感器布置在圆心。此时矩张量求解方程的条件数较小,当声发射信号幅值因为噪声发生变化时,求解结果具有较高的精度和稳定性。研究针对矩张量反演中的传感器位置选择问题,为相关工程实践提供了建议和理论依据。      

六自由度压电隔振平台面向控制的模态分析与动力学建模

六自由度压电隔振平台各通道之间存在的强耦合性以及压电作动器固有的迟滞非线性都对系统动力学建模提出了挑战。为此,基于模态分析技术对六自由度压电隔振平台开展面向控制的非线性动力学建模研究。在充分考虑压电作动器的迟滞非线性后,采用模态坐标变换方法建立了隔振平台Hammerstein非线性动力学模型,包含了输入端的静态迟滞非线性子系统、解耦的模态方程组以及模态正/反变换矩阵。通过实验测量方法辨识得到模态方程中的参数,采用MPI模型辨识得到静态迟滞非线性子系统,并经过逆补偿控制实验验证了迟滞模型的正确性。基于迟滞逆补偿策略辨识得到模态反变换矩阵。最终建立了平台的动力学模型,为后续的控制奠定了良好的基础。      

有色噪声补偿下降阶系统状态的最优估计

在大型空间结构的控制系统设计中,降阶系统的状态估计是非常重要的环节,它直接关系到控制器的性能。针对B.Friedland的工作,本文提出了有色噪声补偿模型,在恒等变换下显式地消去了有色噪声项,利用正交投影定理仅对感兴趣的状态分量导出了无偏、最小方差估计。这组递推估计式与采用增广状态方法相比,不仅在处理容量、计算效率上有很大改进,而且是标准Kalman滤波方程的推广。注意到原系统与降阶系统之间的内在联系,本文采用随机系统分析方法,给出了在高斯、马尔可夫假设下,有色噪声模型特征参数的在线识别技术。数字仿真表明,对偏差补偿起主要作用的是有色噪声补偿模型中的驱动白噪声项,这是对B.Friedland工作的发展。     

AR与ARMA有色噪声的生成方法

基于自回归与自回归滑动平均模型。讨论了两种有色噪声的软件生成方法，可使输出序列无起始瞬为现象，给定功率谱函数结构时采用递推算法。给定滤波器系数时采用步降法。分别给出了滤波器的两种设计流程。通过设置滤波器的初始状态，使得在白噪声激励下滤波器的输出序列稳定，无起始瞬变现象。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

一种面向模块化可重构机翼的分步补偿优化方法

针对模块化可重构机翼结构的优化设计问题,以沿展向分布的3个翼段模块为研究对象,研究了不同翼展方案机翼的载荷相关性,通过在优化迭代过程中自动调整设计空间,解决了模块化可重构机翼优化设计时复杂的变量-约束耦合影响问题,建立了适用于模块化可重构机翼结构的分步补偿优化方法。以某无人机模块化可重构机翼结构优化设计问题为例,建立了优化模型,并分别采用所提分步补偿优化方法和传统单方案优化方法进行了优化设计。结果表明:所提方法能够稳定收敛,与单方案优化结果相比较,所提方法以较小的重量代价满足了3种重构方案的所有设计要求,且优化结果具有较好的工程实用性。