非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位,串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法,但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构,在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作,本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法,该算法使用了优先计算优先发送的策略,减少了结点机之间相互等待的时间,建立了结点机之间用于通讯的通讯数组,避免了使用撒播这一通讯模式,减少了通讯时间,通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明,随着问题规模的扩大,并行效率越来越高,并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

复杂结构的非线性检测

由于非线性系统的复杂性,现有的各种非线性检测方法都有局限性。从频域、幅域和时域三方面综合考察复杂结构的非线性表现,采用六种方法进行非线性检测,给出一个综合描述系统非线性程度的指标－非线性因子。鉴于非线性系统表现出的非线性强弱与系统所受的激励有直接的关系,将非线性因子定义为与激励的幅值特性和频率特性相关的系数指标。对几种典型非线性系统的仿真模型进行了检测,以验证非线性因子的有效性。     

探针测定流场的水动力学问题

研究探针测定水流场针孔压力测量反应时间的影响因素,给出探针测试系统合理参数,分析探针杆水力共振和受水绕流阻力挠曲的影响,提出相应对策,以提高测试精度。     

神经网络在模拟系统故障诊断中的应用

模拟系统的故障检测诊断对于电路设计,ＶＬＳＩ等具有重要意义。而元器件的实际值究竟是有效值还是故障值,以及如何在大规模电路中测量判定它都是一个研究课题。本文利用神经网络的鲁棒性及模拟故障分析中的Ｍｏｂｉｕｓ变换,提出了一种用神经网络帮助故障诊断的有效方法,解决了线性模拟系统的诊断问题。     

基于系统类比的火控精度考核方法

火控系统的综合误差是由火控系统原理误差、弹道散布误差、飞行员瞄准误差和中间风等多种随机因素带来的误差构成,为考核系统原理误差,必须从实弹打靶结果中剔除其它方面误差。采用传统的外弹道测试法,试飞周期长,耗费大量人力和财务。本文提出了一种基于系统类比的火控精度考核方法,从已鉴定的成熟系统中获取后几项误差并予以剔除。理论计算和实弹打靶表明,这是一种有效、经济的精度考核方法,为同种飞机使用不同火控系统的精     

刀口法测量高斯光束腰斑大小实验设计

本文设计了利用刀口测量的高斯光束腰斑大小的测量实验装置,并阐述了具体的测量过程。此方法用于μｍ级激光光斑大小测量是可行的,实验装置简单实用。     

多频GNSS电离层折射误差修正方法CSCD

针对电离层折射误差较大的特点,分别对GPS(Global Positioning System)和BDS(Bei Dou Navigation Satellite System)的单一频率的电离层折射误差进行了分析,并将不同频率进行线性组合,计算出组合后的电离层折射误差。此方法修正了双频一阶项、三频一阶项和三频二阶项电离层折射误差。由于电离层延迟修正的同时会放大观测噪声,为此分析比较了不同频率组合修正后的观测噪声,为最佳频率组合的选取提供了理论方法。     

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。