从雷达测速数据辨识弹丸符合阻力系数曲线的最优控制解法研究

把从雷达测速数据提取弹丸符合阻力系数曲线问题看成一个以符合阻力系数曲线为控制函数的奇异最优跟踪控制问题,给出了直接数值求解的具体算法;还应用了亏数为2的三次样条多项式表述符合阻力系数曲线的解法,使泛函极小问题转化为多变量参数极小问题,有效地克服了该奇异最优控制问题直接数值解法上的困难。处理了真实打靶数据,其结果表明,本文方法及软件有一定的实际应用价值。     

对我国以往常用前起落架载荷谱存在问题的探索

 通过对轰六前起落架主、辅减摆器使用载荷谱的实测、疲劳试验实施方法和试验结果的介绍与分析,初步探索了我国以往常用前起落架载荷谱中存在的问题以及疲劳试验结果与前起落架外场实际破坏不符的原因。并对今后编制前起落架载荷谱和确定前起落架疲劳试验加载方法提出了改进意见。     

有控飞行器气动参数辨识研究

研究了利用极大似然理论进行有控飞行器气动参数辨识的问题，首先介绍了牛顿－拉夫逊（ＭＮＲ）简化算法，然后，提出了采用此入外部激励的办法进行气动参数辨识，这种方法可增强参数的可辨识性，最后提出了构造故障弹道辨识气参数的设想，由于特定的故障弹道和外加激励一样，不同程度地激发了导弹的飞行信息，故辨识结果较好。     

基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识

提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。     

航空发动机闭环辨识研究

 本文介绍了在航空发动机闭环控制系统的反馈通路上施加伪随机试验信号时,对发动机模型参数进行辨识的方法。同时还介绍了对辨识试验所录取信号的相关分析与谱分析,以此来证明所录取信号的正确性。在用Hsia法进行辨识处理后得到了发动机的数学模型。最后通过对模型的验证表明辫识结果是满意的。     

采样数据含高频有色噪声的连续模型辨识

提出了一种采样数据中存在高频有色噪声的连续模型辨识方法,该方法通过引入积分运算,将连续时间系统的微分方程模型转换为积分方程模型,从而在辨识时使噪声的影响可以忽略,然后直接利用传统的最小二乘法估计出系统的连续时间模型参数。该方法具有较强的抗有色噪声干扰的鲁棒性、计算方法简单、参数辨识精度高等优点。仿真实例验证了该方法的有效性与可行性。     

大时间常数传感器模型的在线辨识与补偿

温度传感器具有较大的时间常数，因而为温度的实时控制带来了极大的不便。本文针对具有较大时间常数铠装温度传感器的上述特点，提出了传感器模型的在线辨识，进而给出对大时间常数传感器进行在线补偿的方法。该方法适用于大时间常数的非温度传感器。     

不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法

地是飞行器气动参数辨识最广泛采用的一种方法。但对于气动高度不稳定的飞机，辨识算法往往因状态方程组和灵敏度方程组积分发散而无法进行。为克服这一数值困难，将方程解耦技术引入输出误差法，发展了高度不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法－－基于方程解耦的误差法。并对某鸭式布局飞机的纵向劝仿真数据进行了辨识仿真计算，计算结果证实了所述方法的有效性。     

基于小波分形和一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,针对支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论。设计了航空发动机几种典型故障的一类分类器,使得发动机的故障诊断更加简单可行。同时,将小波分形方法引入到航空发动机振动信号的特征提取中。通过对航空发动机典型故障的成功诊断,证明了该方法的有效性。     

实例推理中遗传训练算法用于机械失效模式识别的研究

采用实例推理和遗传算法相结合的方法，研究了航空机械零部件失效模式识别的问题。对用于识别的失效属性的选择、检索相似度计算、训练用遗传算法的适应度函数设计以及训练策略的影响进行了较为详细的描述。应用测试表明，对包含分布均衡的3种模式的情况取得了高于74．67％的识别率，所获得的最佳权值向量对另外2种模式具有很好的识别精度（大于73．3％），对混合多模式情况也具有较好的推广能力。验证了该方法对航空零部件失效模式的识别是可行的。