空间目标天基光学混合状态SPKF跟踪方法

根据天基光学监视特点,利用直角坐标系和修正极坐标系分别在状态外推和状态更新上的优势,并引入UT变换避免空间目标非线性运动方程线性化外推的截断误差影响,实现对空间目标在混合状态空间的三维被动跟踪滤波。仿真结果表明,该方法在收敛性和稳健性上更有优势。     

基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法

结合Hilbert-Huang变换和盲源分离的优点,提出一种基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行EMD分解（经验模态分解）,得出各个本征模态函数IMF,并对IMF进行包络解调,然后用盲源分离方法对所得到的解调信号进行盲源分离,最后对盲分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出滚动轴承的故障特征频率。本文建立了转子-滚动轴承故障实验台,模拟了滚动轴承耦合故障,应用本文方法进行了实例分析,结果充分表明了本文方法较单一Hilber-Huang变换具有更好的降噪能力,更加突出了滚动轴承故障特征。     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

关于自动控制系统中误差的定义

本简要的阐述了自动控制系统中误差的两种没的定义及其内部联系。     

使用频域极大似然法辨识飞机等效系统参数

在飞机飞行试验的数据处理过程中,采用频域方法是比较方便的。频域极大似然法则是一种有效的方法,它具有频域计算简单,同时估计又是渐进无偏和一致的优点。由于飞行试验数据是时域数据,使用这种方法需要使用FFT的方法将实测的时域数据转换成频域数据后再进行辨识。在军用飞机等效系统参数辨识过程中,取得了很好的计算结果。     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

乌鲁木齐机场历年来冬、夏季降水变化特征

气候诊断学，对气候的正确预测和诊断，以及对国民经济、人民生活有着重要的意义。子波变换方法是近年发展起来的新方法，这种方法能够克服一些传统Fourie分析[1]其自身的缺陷，在时域和频域同时具有良好的局部特性；具有数学意义上严格的突变点诊断能力。本文利用这一方法，对乌鲁木齐机场1951年至1999年的冬、夏季降水特征进行了初步分析，发现了一些变化周期。     

矩阵的标准形及其应用

关于矩阵的研究有极其广泛的内容,而其中的标准形问题无论在理论上还是应用上都具有十分重要的地位,文章分别从等价标准形、相似变换下的约当标准形、合同标准形、正交变换和八一阵标准形等方面进行粗略地探讨.     

飞行器线性分式变换建模及其降阶研究

针对一类可用线性变参数系统描述的飞行器动力学模型,本文采用图形法建立其线性分式变换模型,并应用卡尔曼规范分解对模型进行降阶.最终得到的模型将飞行器动力学明确分解为确定性部分和时变参数部分.数学仿真验证了所建立模型的正确性.