一类特殊的改进捕错译码

捕错译码是传码率满足Ｒ＜１／ｔ的循环码译码最简单的方式，其中ｔ是所能纠错误数的最大值，Ｒ是传码率。这类码传码率低，纠错少。嵩钟雄运用覆盖多项式的概念得出了传码率不满足Ｒ＜１／ｔ的二进制循环码的改进捕措译码方法。本文找到了嵩钟雄译码器的一个子类－－一类特殊的改进捕错译码器。作者的译码器同捕错译码器一样易于硬件实现，并且能够用于传码率不满足Ｒ＜１／ｔ的情况。对于纠错码，作者找到了适合于这一译码器的码判     

航空发动机增益调度控制的多项式平方和规划方法

针对现有的线性变参数(linear parameter varying,LPV)控制器设计方法都是关于仿射参数依赖系统而没有专门针对多项式描述的LPV系统这一现状,提出了一种基于多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的增益调度控制设计方法,并将其用于转速大范围变化时的航空发动机高压转子转速及压比控制.根据发动机非线性模型获取不同转速下的状态空间模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机线性变参数模型.给出能够保证无静差的增益调度控制结构,利用有界实定理和多项式平方和理论推导出能够保证闭环系统鲁棒稳定的SOS约束条件,并形成控制器求解的SOS规划问题,通过求解获得多项式描述的增益调度控制器.分别以LPV模型和发动机非线性模型为对象做阶跃仿真,结果表明:高压转子转速/发动机压比控制系统的调节时间在2s以内,稳态误差不超过0.1%.      

绿色技术创新对企业成长绩效的影响——基于研发投入强度的调节作用

随着我国经济的高速发展,生态问题日渐凸显.通过技术创新处理好经济发展和生态效益的关系成为实现绿色发展的内在要求.本文利用94家创业板制造业上市公司2014-2017年的数据,采用广义最小二乘法对绿色技术创新、研发投入强度与企业成长绩效之间的关系进行实证分析,探讨了绿色技术创新对企业成长绩效的直接影响,并对研发投入强度的...     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

应用于超级电容储能系统的双向DC/DC变换器混沌控制方法研究

超级电容储能系统(SCESS)主要通过对双向DC/DC变换器进行控制来快速平抑直流母线电压的波动。为了抑制控制过程中所产生的一些分岔和混沌现象,提出了一种应用于SCESS的混沌控制方法。分析了该方法的控制原理,并根据非线性动力学理论建立了双向DC/DC变换器的离散迭代模型;然后设计了一种能够自动调节补偿斜率的混沌控制信号;最后对该信号作用下的异步切换函数和同步切换映射式进行了数值求解,从而绘出系统分叉图。通过仿真和试验证明,该方法能够有效抑制SCESS的分岔和混沌现象,提高了系统的稳定工作范围和动态响应速度。     

考虑外圈局部缺陷的滚动轴承非线性动力特性

 建立了考虑滚动轴承外圈局部缺陷、非线性轴承力和径向游隙等非线性因素的滚动轴承系统动力学微分方程,并用Runge-Kutta-Felhberg算法对其求解。利用分岔图、Poincaré映射图、频谱图以及均方值、峰值因子、峭度等时域参数,分析了滚动轴承的响应、分岔和混沌等非线性动力特性。结果表明：考虑外圈局部缺陷的滚动轴承系统存在多种周期、拟周期和混沌响应;滚动轴承系统进入混沌的主要途径是倍周期分叉;峰值因子比率在中、低速,峭度比率在低速时可以很好地识别外圈局部缺陷。均方值比率除了在与轴承动力特性有关的个别转速外,可以在较大的转速范围识别外圈局部缺陷。     

随机响应面法在结构随机响应计算中的应用

传统的响应面方法以一般多项式逼近结构的随机响应,但这种方式并不能保证收敛性.以随机多项式为基础的随机响应面方法,可以弥补这一不足.两个数值例子和一个发动机轮盘实例来验证这一方法的有效性.结果表明:随着随机多项式次数的增加,随机响应面所得到的响应概率密度曲线愈加趋近于由蒙特卡罗方法所得到的概率密度曲线.      

飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。