加权电压控制多路输出正激变换器的研究

研究了一种经济实用的多路输出DC／DC变换器的输出电压控制方法－加权电压控制，该方法可有效地改善多路输出变换器输出的稳态稳压精度和动态响应性能，对应用加权电压控制的两路输出正激变换器进行直流稳态分析，得出直流稳态等效电路模型和输出电路压数学表达式，分析了加权因子对输出电压的影响，给出了设计加权因子的原则和设计方法，通过样机实验，验证了该方法能够较好地实现多路输出稳压指标。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

传感器故障下的航天器状态监测与故障识别

针对航天器上传感器故障可能导致状态估计错误的问题,提出了一种基于证据理论的多传感器融合与故障识别方法。该方法采用证据距离与冲突质量的乘积来度量证据间的冲突大小。在证据的融合中先根据冲突大小计算每个证据的可信度,并根据可信度大小修正证据,再用D\|S规则进行融合。该冲突度量方法综合了证据间目标一致性与整体差异性的影响,在具有较强的不确定性和不可靠性的情况下,比仅采用证据距离或冲突质量来度量证据间冲突的大小更加准确。将其应用于微小卫星电源系统的状态监测,实验结果表明该方法可以有效地监测系统状态并正确地识别故障传感器,准确度优于其它方法。     

新的导弹协同定位技术

导弹协同作战的关键技术之一是导弹的精确定位技术,针对在体系对抗条件下,如何提高导弹集群的导航定位精度问题,构建了以弹载数据链和惯导系统为核心的协同定位系统,提出了一种基于相互测距信息的导弹协同定位方法.该方法使用加权秩亏自由网平差的方法来估计导弹集群的惯导系统定位误差.仿真表明:该方法可以有效地延缓惯导位置误差的发散速度和提高惯导定位精度,随着导弹数量的增多,惯导定位精度不断提高,当导弹数量大于4时,惯导定位精度将提高2倍以上.     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.      

基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法

针对异类被动传感器中的目标识别问题,将D-S证据理论运用于雷达侦察与通信侦察的目标识别中。首先将雷达和通信侦察设备侦收到的信息分别通过识别,得到雷达和通信电台的基本概率赋值,再通过D-S证据理论算法进行融合,计算出目标平台的基本概率赋值,从而得到融合后的平台类型。仿真实验结果表明,融合后的结果具有更高的置信度。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.     

基于证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价

以我国核潜艇舱室环境为研究对象,开展综合环境质量评价研究.经分析确定与潜艇舱室环境质量相关的影响因素主要包括温度、湿度、空气污染物、颗粒状污染物、微生物及噪声.为克服上述多评价因素之间的多项性和不确定性,提出采用基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价方法.该方法是在层次分析法的基础上,引入证据理论,利用D-S合成公式对不同权重的多个专家评价信息进行合成.该方法能够有效综合多个不同权威评价专家的不确定性评价意见,提高评价结果可信度.      

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。