惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。     

依据振动加速度信号绘制航空发动机转子轴心轨迹的方法

在飞机发动机的故障监测及诊断中,轴心轨迹是时域分析的重要内容之一,它可以直观地反映转子瞬时运动状态。但对于振动数据是振动加速度值而非位移数据的情况,由测得振动加速度数据求轴心轨迹,就要先对其进行两次积分得到位移数据。基于最小二乘法的积分波形修正算法,提出对振动加速度数据进行动态递推拟合去除趋势项,得到转子轴心轨迹,这为状态监测及诊断提供了依据。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

递阶偏最小二乘回归在飞机研制费用预测中的应用

分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,首先对战斗机机体研制费用驱动因子进行分组,然后应用递阶偏最小二乘回归方法对分组后的费用驱动因子进行回归建立机体研制费用预测模型。实例表明,在飞机研制费用预测方面,采用递阶偏最小二乘回归方法预测更能体现研制费用与飞机性能参数之间的关系。     

多站混合定位系统的平面误差分析

基于应答方式的多站机场航管定位系统可同时采用时差和距离测量技术,应用最小二乘法和误差估计理论,对按圆周均等布站的四站、五站和六站定位系统所做的相对测量误差分析表明,利用二次监视雷达所给出的测距信息,并通过有限增加冗余测站,将能有效的提高多站定位系统的平面定位精度。     

基于LS-SVM的模态参数识别方法

 最小二乘支持向量机回归用于系统的模态参数识别研究。针对经典的最小二乘支持向量回归缺少鲁棒性和稀疏性的缺陷,提出了一种兼具鲁棒性和稀疏性的最小二乘支持向量回归的算法,并保持了它原有的计算速度快的优点。最后,结合结构动力学方程的自回归滑动平均时间序列形式,给出了结构的模态参数提取方法和流程,给出了相应的数值算例以及进行了实验的检验证明。结果表明,本文的方法能够快速、准确地提取出系统的模态参数。     

平面度误差的不确定度估计方法及取样点数量的确定

主要阐述在工程测量方案设计阶段,如何采用最小二乘法估算被测要素平面度误差的不确定度和如何确定合理的采样点数,即测量设备的单点坐标不确定度已知时,采用理想点坐标估算法,计算不定乘数系数,继而获得被测要素的采样点数量及其最小二乘法平面度误差的测量不确定度.     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。     

GPS载体姿态测量中的LAMBDA方法研究

研究了采用双基线方案测量载体的姿态,利用 GPS载波相位干涉测量基线矢量,引入 LAMBDA法解算整周模糊度,由 CPU时间图可以看出这种方法能快速而准确地解算整周模糊度,对于实时姿态测量(RAD)系统具有很好的应用价值。