自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

A Qualitative Calculus for Three-Dimensional Rotations

We have developed a qualitative calculus for three-dimensional directions and rotations. A direction is characterized in terms of the signs of its components relative to an absolute coordinate system. A rotation is characterized in terms of the signs of the components of the associated 3 × 3 rotation matrix.

A system has been implemented that can solve the following problems: 1. Given the signs of direction and rotation matrix P, find the possible signs of the image of under P. Moreover, for each possible sign vector of · P, generate numerical instantiations of and P that yields that result.

2. Given the signs of rotation matrices P and Q, find the possible signs of the composition P · Q. Moreover, for each possible sign matrix for the composition, generate numerical instantiations of P and Q that yield that result.

We have also proved some related complexity and expressivity results. The satisfiability problem for a qualitative rotation constraint network is NP-complete in two dimensions and NP-hard in three dimensions. In three dimensions, any two directions are distinguishable by a qualitative rotation constraint network.     

基于小波包变换与D-S证据理论的多聚焦图像融合

介绍采用小波包变换实现多聚焦图像融合的原理及一般结构,提出一种基于D—S证据理论的融合规则,并给出实例仿真实验。实验结果表明,该方法具有良好的效果。     

基于可拓规则推理的故障诊断方法

针对产生式规则推理方法存在的推理效率低、知识获取困难以及难以用于多故障诊断等问题,研究基于可拓规则推理的故障诊断方法。首先将基元理论和产生式规则相结合,得到可拓规则的基元表示;然后给出可拓规则匹配度计算公式,并提出按前件基元类型和属性数据类型不同对可拓规则进行分层匹配,对所有匹配成功的可拓规则,提出先删减再排序的冲突消解策略,在算法分析中讨论可拓规则推理的时间复杂度;最后通过应用案例说明可拓规则表示、匹配、推理和冲突消解的全过程,结果表明该方法适用于机载设备的多故障诊断。      

CBR方法在液体火箭发动机推力室设计中的应用

液体火箭发动机推力室的设计和制造是一项极其复杂的系统工程,其性能参数、结构形式、组织方式、材料等的选择尤其依赖于设计人员丰富的经验和成功研制型号积累的设计知识。为实现对以往设计经验和知识的继承,在推力室的设计中引入了基于案例推理(CBR,case-based reasoning)的方法。基于案例推理的方法作为人工智能领域的一个重要分支,是指将过去对典型问题的求解事例,按一定的组织方式存储起来,积累成案例库,当用户求解某一新问题时,利用该案例库来指导进行求解的一种策略。根据液体火箭发动机推力室的设计内容、设计流程以及设计特点,得出推力室性能参数关系图,并基于案例推理的方法提出了推力室的案例表示方法和案例调整方案,并应用该调整技术实现了具体的案例调整。     

基于L1/2范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型

为了提升储备池的动态适应性能,克服回声状态网络（ESN）输出权值求解的病态不适定问题,平衡其拟合与泛化能力,提出了一种基于L_1/2范数正则化的塑性回声状态网络故障诊断模型。在储备池构建中引入BCM规则对连接权矩阵进行预训练,并在目标函数中添加L_1/2范数惩罚项以提高稀疏化效率,利用一个光滑化的L_1/2正则子克服迭代数值振荡问题,并采用半阈值迭代法对模型进行求解。将模型应用于机载电台的故障诊断问题中,仿真结果证明了模型的有效性和优越性。     

直线驱动电静液作动器的匹配设计规则

电静液作动器（EHA）是一种高度集成的泵控传动系统,A380和F35等机型已经利用EHA驱动主飞控舵面。但传统的以旋转电机和柱塞泵构成的EHA面临低频响的问题,以一种具有良好动态特性的新原理直线驱动电静液作动器（LEHA）为对象,研究其参数匹配设计问题。LEHA的关键特征在于新型的直线协同配流泵,以及采用直线电机直接驱动泵的吸排油和配流组件。首先,从静态指标匹配性上考虑LEHA的参数设计规则,得到最大空载速度约束条件、最大静态输出力约束条件、系统最高压力约束条件;然后,根据系统模型分析系统各参数对频宽的影响,得到LEHA的动态性能匹配设计规则,具体是指LEHA频宽指标对直线电机振荡频率的约束条件;最后,分析LEHA的功率约束条件,给出了LEHA对惯性负载、弹性负载和黏性阻尼负载在输出力-速度坐标下的功率包络条件,得到LEHA的负载匹配设计约束。LEHA参数设计的6项匹配设计约束条件能够为LEHA的设计过程提供理论依据。      

一种基于鲸鱼优化算法的飞行动作识别规则提取方法

针对飞行动作识别规则提取,传统智能优化算法存在调节参数多、易陷入局部极值等问题,介绍了一种新型仿生智能算法:鲸鱼优化算法。利用该算法参数简单,快速收敛性和全局优化的优点对符号化的飞行参数规则属性进行组合寻优,计算出相应的飞行动作识别规则。经过测试函数及仿真实例表明,鲸鱼优化算法寻优精度高于传统智能优化算法PSO,提取的规则相比BPSO方法更简洁、有效。     

M导弹制导规则分析

通过分析实测的M导弹制导指令信号数据，给出了该导弹的比例导航系数及其他一些修正系数的变化规律，并根据弹上单片计算机在不同的输入口状态下和其输出口输出数据随时间变化的情况，分析了计算机程序的运行流程及其功能。     

高速压气机叶栅旋涡结构及其流动损失研究

为揭示高亚声速来流条件下压气机叶栅内部流动特性,对高速压气机叶栅通道内旋涡结构和流动损失的产生与演变规律进行研究。首先建立了数值仿真模型并用实验验证,然后详细研究了叶栅通道内主要旋涡结构、拓扑规律和旋涡模型,最后分析了叶栅通道内流动损失与旋涡结构的内在联系。高速压气机叶栅通道内主要存在马蹄涡、端壁展向涡、通道涡、壁角涡、壁面涡、集中脱落涡和尾缘脱落涡7个集中涡系,通道涡由端壁来流附面层中发展而来,是角区复杂旋涡结构的主要诱因;攻角由0°增大为4°,通道涡的涡核更早地脱落端壁附面层向角区发展,但对角区流动的影响减弱,叶片尾缘未形成明显的集中脱落涡。伴随着集中脱落涡的消失,叶栅固壁面拓扑结构中,叶片尾缘吸力面上没有出现与集中脱落涡对应的分离螺旋点,并且与叶中脱落涡层相对应的分离线和再附线消失,尾缘脱落涡仅包含近端区的一个分支。由总压损失沿流向和展向的变化规律,叶栅通道流动损失主要来源于角区复杂旋涡结构引起的强剪切作用,近端壁区的总压损失与角区主要涡系结构的生成和发展密切相关;攻角由0°增大至4°,角区旋涡的影响能力变弱,近端区流动损失减小,与叶中部位总压损失的差异缩小。