卫星姿态跟踪系统的鲁棒控制器设计

研究了具有参数不确定性和外部干扰的卫星姿态跟踪控制问题。针对这一类多输入／多输出不确定非线性系统，提出了一个基于不确定项上界的鲁棒输出跟踪控制器设计方法。应用输入／输出反馈线性化法和李亚普诺夫方法，设计了一个控制律，它可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出。该控制器计算简单，易于实现。仿真结果表明：即使系统存在不确定性，仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。     

模态参数识别在飞行颤振试验中的应用

 本文介绍了飞机飞行颤振试验的简况、颤振试飞数据处理的特点和一些特殊要求。简要介绍了用频域参数识别方法和时域参数识别方法识别模态频率和阻尼的基本原理和基本数学模型。文中着重介绍了为解决颤振试飞中所获得的信号的信噪比差,而又要求识别的模态阻尼值的精度比较高这个矛盾和为了尽量缩短数据分析所花费的计算时间而采取的若干措施。     

一种直升机粘弹减摆器时域模型参数识别方法

在时域内建立了直升机粘弹减摆器的非线性模型。该模型基于不可逆热力学原理，在线性滞弹性位移场(Anelastic displacement fields，ADFs)模型的基础上，通过一组材料状态变量函数引入了粘弹性材料的非线性特性；文中以硅橡胶为研究对象，在粘弹减摆器实际工作中比较典型的幅值和频率范围内，进行了简谐实验，并通过两位移幅值(0．1cm，0．6cm)的应变／应力滞迟回线直接进行模型参数识别。最后，通过与线化复模量、不同幅值的应变／应力的滞迟回线等实验数据比较，证实了本文模型具有较好的可靠性，为进一步研究直升机粘弹减摆器的性能和带减摆器的旋翼气弹分析奠定了基础。     

变速恒频电源系统的数字仿真研究

建立了脉宽调制型交直交变速恒频电源系统的数学模型，研制了仿真软件，并给出了仿真实例。研究表明，本文的方法和软件可以进行变速恒频电源系统部件级和系统级的仿真分析，为设计和分析该系统提供了有力的工具。文中的方法和软件也可以用于分析恒速恒频和高压直流电源系统，为开发一套完整的飞机电源系统仿真软件奠定了基础。     

中介时序逻辑系统MTL的模型论性质

时序逻辑作为一种把时间概念直接引入其形式系统的逻辑系统,它具有较强的表达能力,近年来在计算机科学领域获得了广泛的应用.基于中介逻辑对时序逻辑进行多值扩充,建立了一种中介时序逻辑系统MTL(Medium Temporal Logic).讨论了它的形式系统和语义解释,但未论及其完备性.本文对MTL系统作进一步的讨论.在一可传结构下,讨论了它的可传、连通和过滤等模型论性质,为进一步讨论MTL系统的完备性作了理论上的准备.     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

目前管理信息系统弊病分析及其改善途径

本文在肯定管理信息系统给企业带来经济效益和社会效益的前提下，分析了管理信息系统中存在的主要弊病及产生弊病的主要原因，主要弊病：信息质量问题，适应性差，及系统与用户之间存在着间隙。产生弊病的主要原因是：系统开发队伍的结构不合理，原理数据的局限性、数据集的表态性，及传统开发方法本身的限制。根据对弊病原因的分析，探讨了克服弊病与改善系统性能的基本途径：合理组织系统开发队伍，适当拓宽系统范围（包括拓宽数据     

高频宽范围阻抗测量的一种新方法

本文根据微波网络理论,提出了利用A参量求解高频阻抗的新方法,详细介绍了如何将该方法用于网络分析仪系统测量高频阻抗,并将其测试结果与美国惠普公司生产的专用高频阻抗分析仪HP4191A及该公司最新展出的频谱、网络、阻抗分析仪HP4195A的测试结果作了比较,实践证明,该方法与传统的S参量法相比,大大拓宽了阻抗测量范围,提高了测量精度(能自动地消除联接电缆的影响),且适用于被测件的同轴联接及非同轴联接。此方法对利用各种网络分析仪实现高阻测量具有普遍意义。     

应用数字图象处理技术研究涡流场

本文描述的实验采用干冰为示踪粒子，对脱体涡系作了流动显示，并对摄取的图片进行了数字图象处理。结果清楚地提示了涡的三层结构。在主涡的诱导下，出现二次涡，而二次涡会影响脱体涡的速度分布。实验还得到了脱体涡流场的灰度分布图，并将得出的涡核直径与ＬＤＶ得到的结果进行了对比。实验结果还证明来流迎角、侧滑角及前缘后掠角会影响涡核的位置和强度。当机翼前缘后掠角增加时，脱体涡向不稳定方向发展。     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。