基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于最小二乘估计的雷达系统误差卫星标定方法

雷达系统误差标定对精密测量雷达系统精度具有重要作用.本文针对基于精轨卫星的雷达系统误差参数标定技术,建立误差参数解算数学模型,对关键算法的最小二乘估计进行分析推导,并对卫星标定技术实现进行了系统设计.采用本文算法,依据某雷达常规手段实测的系统误差参数项进行仿真及仿真结果分析.研究结果表明,基于最小二乘估计的方法在卫星标定技术中是可行的.     

SAR图像中动目标自聚焦检测的方法改进

构造了各聚焦图像块的对比图像块,对比图像块内的静止背景与聚焦图像块内的静止背景图像保持同步变化,它们的锐度始终相等,而对比图像块内的动目标与聚焦图像块内的动目标图像有很大差异,以聚焦图像块与对比图像块锐度比检测动目标,可排除静止背景锐度下降的影响,提高检测性能。实测数据表明该算法有效。     

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。     

卫星快速绕飞轨迹设计与制导

快速绕飞在航天器近距离观测、空间目标识别与侦察、在轨服务与应急情况处理活动中具有重要应用。首先建立了适用于目标航天器运行在圆轨道或椭圆轨道的相对运动状态转移矩阵;然后,推导了采用多脉冲控制方法实现与目标航天器共面和异面快速绕飞、进入绕飞和退出绕飞的轨迹设计与制导的模型和算法;最后,分析了绕飞过程速度脉冲需求与绕飞参数的关系。仿真计算结果表明所提出的快速绕飞轨迹设计模型和制导算法可以用于对圆轨道或椭圆轨道目标航天器的共面或异面快速绕飞。     

模型组转换算法在机动目标跟踪中的应用

为改进变结构多模(VSMM)估计中模型组转换(MGS)算法对运动规律较复杂目标的跟踪,提出了用于模型组激活的核心模型转移法。该法为每个模型组确定一核心模型,并利用当前时刻滤波结果中的模型概率和似然等先验与后验信息,判断模型组的激活。仿真结果表明,核心模型转移法的滤波结果平稳,为MGS算法提供了一种简单易行且全面利用系统信息的模型组激活方法。     

轮地力学模型参数灵敏度分析与主参数估计

在星球探测过程中,星球车需要估计地面力学参数以及时调整控制策略,快速适应地形变化。针对形式复杂,参数耦合的轮地相互作用模型,采用Sobol灵敏度分析方法,分别对模型中的地面承压特性参数和剪切特性参数的灵敏度进行定量分析,筛选出沉陷指数与内摩擦角作为模型的主导参数,用于反映地面承压特性和剪切特性的变化。基于轮地相互作用力学平衡方程,通过简化应力分布公式,进一步推导出主导参数的解析表达式。通过以典型值固定非主导参数,利用系统状态参数和滤波处理完成地面力学特性主导参数的估计。结果表明,所提出的地面力学主导参数解析式及相应的估计方法能够快速反映地形的变化,沉陷指数估计的平均相对误差为2.8%,内摩擦角估计的平均相对误差小于3%。估计结果可准确预测车轮牵引力,为实现实时控制提供必要信息。     

二维嵌套混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计

针对二维混合多输入多输出（MIMO）相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

基于阶层标识的无人机自主精准降落系统

随着微小型无人机（UAV）在航拍、测绘、环境监测、快递投送等民用领域的广泛应用,对微小型无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求。为了使微小型无人机能够精确地完成自主降落,由于计算机视觉部署成本低、独立性强、信息丰富等特点,提出了通过识别匹配一种多层嵌套二维编码的阶层降落标识来进行相对定位的算法,并展示了与之对应的阶层标识检测及定位的无人机自主降落系统,由于编码的信息量与其他系统相比,具有高低空的高识别率、编码空间大等特点,故此系统可同时支持单个或多个停机坪的配置,且成本低廉,无需添加机载设备成本。最后对该系统进行仿真验证和实飞测试,表明所提出算法能够有效地实现无人机全自主降落。     

冗余测量参数估计的四种数学模型

针对冗余测量的不同情况,提出了四种数学模型及其解算公式,并给出了估计值误差的计算方法。