相关变量模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法

 依据失效域具有模糊性时模糊失效概率的定义,提出了相关变量模糊可靠性灵敏度的分析方法。针对线性功能函数、正态基本变量和正态型隶属函数情况,推导了相关变量的模糊可靠性灵敏度计算的解析表达式。对于工程中的一般情况,给出了可靠性灵敏度分析的数字模拟方法。尽管数字模拟法适用范围广,但该方法的效率较低,尤其是针对高维和小失效概率问题。为了解决数字模拟方法效率低的问题,提出了相关变量模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法。通过离散模糊失效概率积分区域,建立了相关变量模糊可靠性灵敏度与离散区域随机可靠性灵敏度的关系,进而可以利用相关变量随机可靠性灵敏度分析的线抽样方法求得模糊可靠性灵敏度。相关变量模糊可靠性灵敏度分析线抽样方法的基本原理、计算公式及实现步骤被详细给出,文中算例充分验证了其精度高、收敛快及适用于高维和小失效概率等优点。     

燃气分析法测试燃气轮机主燃烧室燃烧效率、气态污染物误差分析

介绍了测量燃气涡轮发动机主燃烧室燃烧效率、气态污染物排放的燃气分析系统,从取样、摆动测量方式、过程温度控制、仪器测量4方面分析了燃烧效率、气态污染物的误差.结果表明:采用混合式取样器以摆动测量方式得到的燃烧效率误差在0.21%以内,余气系数的误差在1.11％以内,气态污染物误差在2.24%以内.此外还对燃烧室不同工况下的燃烧效率和污染物组分体积分数分布进行了统计分析,确认了除较高油气比状态的燃烧效率分布较为均匀,可适当减少取样点数量外,足够的取样点数量是保证燃气分析测试结果准确性的必要条件.      

Chebyshev模拟滤波器离散化问题分析与解决

针对高阶次、 低截止频率的Chebyshev模拟滤波器离散化发散问题,从滤波器阶次、采样步长、 截止频率、 离散化方法、 滤波器种类等方面进行了细致分析,得出定性原因,并针对该问题给出了通用解决方法.通过仿真实例和试验,验证了所提方法的有效性.     

基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测

为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。     

等行频采样方式下的红外图像帧重建仿真研究

为了有效提高红外图像的分辨率,充分利用红外器件获得的扫描数据和相应的空间信息,文中重点研究了基于圆锥扫描的等行频采样方式下红外图像帧重建仿真。在介绍圆锥扫描机制下基于等行频采样机理的红外图像完整重建技术的基础上,进行了大量的重建图像仿真。仿真研究结果表明,这种技术能够获得较高分辨率的红外图像。     

基于抽样评分法的民用飞机电源系统维修性预计

民用飞机维修性的好坏直接影响到市场竞争力,是民用飞机成功运营的关键因素之一。维修性预计是民用飞机研制过程中维修性设计的主要工作之一,能够评价设计是否满足维修性要求。抽样评分法作为维修性预计的方法之一,具有样本量小、预计简便、设计初始阶段即可应用的优点。电源系统为飞机的所有用电设备供电,其维修性的好坏直接影响机载设备能否正常运行,对整机的维修性设计起着关键作用。对抽样评分法展开研究,并根据民用飞机维修性设计现状,量化了维修要求的人为因素评分核对表,对抽样评分方法进行了优化。通过抽样评分法对某机型电源系统的维修性进行了预计,评价是否达到维修性设计要求。最后阐述了抽样评分法在民用飞机维修性设计过程中的重要性。     

基于混合系统粒子滤波和二元估计的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。     

基于空间重采样的遥感图像压缩

针对遥感图像压缩，在分析基于变换的压缩方法（如小波变换）可用性的基础上，提出一种称为RBC（Resampling Based Compression，即基于空间重采样压缩）的新压缩方法，RBC方法的主要特点是恢复图像的高保真和压缩算法的低运算复杂度，因此十分适合高速，实时压缩应用，给出了RBC方法与SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees)方法的压缩结果的比较，。比较结果表明RBC方法比其他熟知的方法更适合于遥感图像压缩应用。     

一种新的脉冲串匹配滤波方法

分析脉冲串信号的两种匹配滤波器—梳状滤波器和窄带滤波器实现脉冲串匹配滤波的原理。提出一种新的脉冲串匹配滤波方法,即通过频谱取样实现脉冲串的匹配滤波。理论分析和仿真结果证明,该方法能很好的滤除信号中的噪声。     

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。