基于遗传算法的柴油机喷油系统模型参数辨识

柴油机喷油系统中压力的变化会引起气泡的产生和溃灭,而气泡的变化会对燃油的流动和压力波的传播产生影响.为了更准确预测喷油系统中的初始含气率以及变化情况,提出了应用改进遗传算法对柴油机喷油系统模型中的柱塞腔、出油阀紧帽腔、高压油管和针阀腔初始含气率进行辨识的新方法.基于气泡模型,建立了气-液两相条件下的柴油机喷油系统模型,通过仿真数据和试验数据对比,构造了适应度函数,实现了对柴油机喷油系统模型的参数辨识,并得到了参数优化后的柴油机喷油系统模型.仿真结果与试验数据的比较验证了采用改进遗传算法对气-液两相条件下的柴油机喷油系统模型进行参数辨识的可行性.     

一种新的实时参数估计方法

研究导弹控制系统仪器测试时动态模型的实时参数估计 ,利用递归傅里叶变换作实时数据分析 ,提出了一种基于线性状态空间模型的实时参数估计方法。实际应用表明该方法可以得到准确的模型参数估计和适当的误差边界 ,且计算量少、动态模型估计参数收敛性非常好。     

大型火箭振动试验振型斜率测试方法

讨论了在火箭固有振动频率下测量振型斜率的几种计算和测试方法，分析了影响振型斜率测量和符号误判的误差源，提出了按秒状态变化进行振型斜率修正的最小二乘曲线拟合法。研究表明，以参照点陀螺信号为基准计算相位角，可以避免相位符号的误判。这一改进对于以相位符号作为稳定性判别准则的控制系统来说是至关重要的。     

一种适用于飞行器控制系统的快速时变参数辨识方法

 在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辨识问题,这是一个比较困难的问题。本文利用折线段近似时变参数,根据最小二乘原理导出了一种计算比较简单、辨识精度较高的快速时交参数辨识方法。文中对反坦克导弹和地空导弹等快速时变系统进行了数学模拟.其结果表明,这种辨识方法不仅适用于连续快速时变系统,而且在参数变化存在第二类间断点时,仍有较好的辨识结果。     

雨流-回线法及二维疲劳载荷分布假设检验

提出对实测载荷谱进行计数处理的雨流-回线法,使用该法能够简便地将实测载荷谱分离出独立的完整应力循环 ;并提出了二维疲劳载荷分布假设检验及其参数估计方法。最后,给出了应用实例     

推进剂稳态燃速最优化辨识

考虑侵蚀燃烧对推进剂稳态燃速的影响,将推进剂稳态燃速模型参数辨识问题转化为非线性规划问题求解。采用Powell方法和并行遗传算法组成的混合优化方法,提高了非线性规划问题求解的效率和质量,得到了推进剂稳态燃速模型参数的全局最优辨识值。通过对设计空间的可视化进行优化收敛过程的参数分析,近似得到侵蚀燃烧模型参数的不确定性区间。     

基于星载视频SAR的海上运动目标监视方法

传统SAR处理方法已无法满足日益复杂的战场环境,在监测、跟踪感兴趣区域内的机动目标和场景变化方面存在不足。针对此情况,提出了一种基于星载视频SAR(Video SAR)的海上运动目标监视方法,通过对目标区域持续观测获得全面的目标态势信息。首先,分析了视频SAR工作原理,采用数据重叠复用的方式来保证SAR视频产品的流畅度;结合图像配准,再利用不同帧图像之间动目标主体位置偏差和阴影变化反演动目标速度,同时改进传统后向投影(Back Projection,BP)算法,使其适用于视频SAR的高效性要求;最后,通过计算机仿真验证了该方法的精确性和有效性。     

基于最优机动参数的靶弹变轨研究

在跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动4种机动的变轨通用控制指令形式基础上,以拦截弹脱靶量的大小作为评判靶弹突防效果的指标,建立了末端机动靶弹突防效果的脱靶量分析模型,并提出了上述4种形式变轨突防最优参数的设计方法。在这些最优参数的作用下,导弹靶弹的机动变轨可实现最佳的突防效果,从而提升防空导弹的实战训练效果。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。