基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.      

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

地磁暴前地面宇宙线强度变化Morlet小波特征分析

用Morlet小波变换对Oulu台站和Apatity台站(主要是Apatity台站)1998-2002年间宇宙线静日和地磁暴前的地面宇宙线强度变化特征进行分析，得到：在宇宙线静日期间普遍存在准24h周期变化特征，并且在当地时间0200，1400左右分别出现最小值和最大值；对12个例子的分析可以看到地面宇宙线强度在地磁暴之前l-2天均出现了不同于宇宙线静日期间变化特征，或有小尺度周期出现，或周期变化完全消失，或有异常24h周期变化，这种变化特征在一定程度上可作为地磁预报的先兆特征之一。     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

结合小波变换的Jacquin分形图像编码

提出了一种将分形与小波变换紧密结合起来的图像压缩方法;改进了目前虽简单易行,但编码时间过长的分形图像编码,而且Domain块的采样方式也存在缺陷。针对这些问题,利用小波分解的特性构造了一种基于小波分解的分形图像编码算法;对输入图像进行小波变换,将变换后的低频部分作为Jacquin分形编码方法的搜索区域。实验表明重构图像的质量得到了较大的提高。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

多源遥感图像数据融合技术综述

针对具体实践需要，对现有应用最广泛的卫星遥感图像数据融合算法进行了介绍，描述了其主要步骤，进行了定性分析，给出了图像融合效果评价的准则，指出了遥感图像数据融合的发展方向。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。