一种二维耦合模型机动目标跟踪算法

针对雷达跟踪固定翼飞机的单目标跟踪问题,提出了一种新的二维耦合运动模型。该方法把切向加速度和法向加速度作为状态变量,给出了切向加速度和法向加速度为常值时解析计算状态转移的方法。该模型可以较好地一步预测目标加速度的变化,而且法向和切向加速度的过程噪声可以分别设置。利用该耦合模型的滤波方法,显著地改善了滤波效果,尤其是对加速度的估计。     

含椭圆分层复合材料层板三维问题的三角级数能量解法

根据叠加原理将含有椭圆形内部分层的层板在横向载荷作用下的受力状态进行分解 ,从而将分层问题归结为在分层表面上的附加剪切载荷作用下层板附加位移与附加应力的分析 ,并据此建立了一个仅包含分层区的力学模型。然后利用双三角级数构造满足层板分层区位移边界条件的位移模态。最后 ,应用最小势能原理确定位移解。计算结果收敛 ,挠度收敛尤为迅速。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

一种TASIMM-UKF导弹状态估计方法

为了提高对机动导弹状态估计的精度和速度,提出了一种三轴分离IMM-UKF(TASIMM-UKF)滤波算法。将导弹运动状态按坐标轴方向进行三轴分离,并基于CV,CA和CJ模型集,采用无迹卡尔曼滤波器并行估计导弹三轴状态信息,有效地解决了导弹不同运动轴间的模型竞争问题。仿真结果表明,该方法能有效提高状态估计精度,缩短了估计时间,对复杂大机动目标状态估计具有良好的性能。     

混合动力电动车电池荷电状态描述方法

提出一种新的描述电池荷电状态的定义方法,主要针对MH/Ni动力电池,该电池通常意义下的额定容量为8?A·h,并应用在一种混合动力电动车中.混合动力电动车中动力电池的运行环境非常严酷,充放电倍率高,动态转换频繁.通常的电池荷电状态定义方法适合于稳定负载的情况下,在动态负载的情况下就会出现不适应性.原因是不能同时描述电池的静态和动态荷电状态.新定义方法提出静态荷电状态SSOC(Static State of Charge)和动态荷电状态DSOC(Dynamic State of Charge)的概念.静态荷电状态SSOC描述电池内部稳态的荷电量; 动态荷电状态DSOC描述电池充电或放电时,电池内部电荷的饱和程度.对上述定义的电化学原理进行了分析,并提出了初步的计算方法.     

基于滑模变结构和扩张状态观测器的电动舵机复合控制方法

为提高电动舵机伺服系统的鲁棒性,同时解决实际工作中电动舵机不确定负载引起的跟踪精度低的问题,提出了一种采用指数趋近率的滑模变结构控制率结合扩张状态观测器对负载扰动进行实时估计的电动舵机的伺服控制方法,给出了控制器设计方法和试验验证。仿真和试验结果表明,与常规的滑模控制器相比,采用扩张状态观测器的变结构控制能有效提高电动舵机的跟踪性能。     

周边固支环扇形板静力学问题的小波方法

根据相关文献，将拟Shannon小波配置法应用到环扇形板的混合状态方程中，构造出了环扇形板平面方向离散，而厚度方向是解析的混合状态方程。因为用拟Shannon小波张量积表示的近似解是离散形式的，所以固支边界的未知应力可以近似地用内点的应力和位移来表示。数值实例验证了本文方法的正确性。     

中层大气受迫Rossby波包的非线性相互作用：Ⅱ.数值计算

本文对中层大气受迫Ｒｏｓｓｂｙ波包的非线性三波相互作用问题作了进一步的数值分析，结果表明，三个波包随时间演化达到的平衡态与文献［１］的理论结果完全一致，而且仅当系统中只有中等波长波包不受外源强迫时，系统运动有可能出现两个稳定平衡态，在一定外源强度范围内，平衡态会产生尖点突变，平衡态随外源的变化有滞后分岔的特征，系统运动最终达到的平衡态不仅与外源强度的变化方式有关，而且依赖于初始状态。     

挠性空间结构的H∞辨识

重点研究挠性空间结构的Ｈ∞辨识，研究表明：依据系统的输入输出空间，对系统的未知动力学参数估计和对高维数截断的适当操作，将导致适合于控制的低维数学模型。模型维数确定时，系统模型与实际系统的距离在Ｈ∞范数的意义下几乎为最小，模型维数足够大时，系统模型与实际系统的距离可任意小，这是文下间提出了挠性空间结构Ｈ∞辨识的基本思想，为此，以带挠性梁的卫星系统为背景，首先分析了系统的动力学特性，引入了挠性系统Ｈ∞     

GKF算法下对机动目标多步预测的误差分析

机动目标运动状态的多步预测是为了更好的为机动目标的跟踪提供数据支持,因此要保证多步预测数据的可用性,需要知道预测的精度,由此要对预测数据做误差分析。本文在对机动目标运动轨迹实施多步预测的基础上分析了多步预测过程中随机误差的传递,以及传递的随机误差对多步预测的影响。仿真结果显示,预测中传递误差方差占预测误差方差的绝大部分,是影响预测精度的最重要因素之一。