非页面日志信息在改进会话识别中的应用研究

会话识别是web日志挖掘数据预处理的关键步骤,其质量对日志挖掘结果有重要影响。文章介绍了现有的会话识别方法,提出了利用数据清洗中废弃的图片等日志数据和web图结构,改进会话识别中的页面分组规则和路径补全算法,并通过实验证实方法对改善会话识别质量是有效的。     

基于导航星域和K矢量的快速星图识别算法

星图识别算法是星敏感器的关键技术,快速性和可靠性一直是对其评价的重要指标。提出了基于K矢量查找表和导航星域联合进行超快速星图识别的方法。首先根据星敏感器视场和所能敏感的星等建立全天球导航星表;再依据K矢量的原则对全天的导航星按照星对角距进行分类,建立星对角距所对应导航星的K矢量和K矢量查找表。利用星敏感器视场中的4颗星构成6组星对角距,将其中的5组星对角距所对应K矢量查找表域的星对组进行导航星表域（简称导航星域）的变换,根据另外一组星对角距所对应的K矢量查找表域的值对前面5组导航星域的值同时进行索引比较,直接找到了满足条件的4颗导航星,即完成全天的星图识别。最后,通过计算机仿真,实验室模拟和真实星空实验三个层次验证了此方法的可靠性和快速性。     

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

变截面梁式压电智能板振动控制的小波模式

基于 Daubechies小波理论的尺度函数变换 ,对于变截面悬臂板结构的弯曲建立了由压电片感应器的观测电量识别挠曲变形构形的显式关系式。此基础上 ,采用具有位移与速度信号负反馈控制律后 ,建立了抑制振动的压电动力控制程序。由于小波尺度函数逼近具有低带通性质 ,即具有自动滤除高频分量的能力 ,该控制程序将不会出现由观测溢出与控制溢出耦合而造成的控制失稳 (即在抑制低频 (阶 )扰动时系统激发出高频 (阶 )扰动的现象 )。数值仿真结果表明 :该控制方法所能控制的模态阶数与压电片数相同 ,而且其控制程序在抑制外界干扰方面是有效的。     

液-固挤压铝基复合材料动态系统建模方法

 液态浸渗挤压是一种可以由液态金属直接成形复合材料管、棒、型材的新工艺,针对该工艺过程参数和成形过程难于控制的现存问题,在对其辨识建模特点进行深入分析的基础上,采用基于U-D分解的非线性模型和参数在线估计方法,辨识出液-固挤压铝基复合材料过程的动态模型。实验结果表明,该方法可以提高模型和参数在线估计的计算效率和数值稳定性,辨识模型能很好地反映系统的动态特性,说明该在线估计方法工程应用的有效性,同时也为液-固挤压复合材料工艺的实际应用和过程控制奠定了基础。     

一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法

基于柔性转子瞬态响应和反向传播神经网络理论,提出了一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法.通过转子的理论模型建立识别转子不平衡方位角的BP神经网络,在此基础上只需两次加速启动过程就可完成对转子不平衡的识别.首先通过BP神经网络和第一次启动过程的瞬态响应数据,识别出转子不平衡的方位角;然后再通过一次加试重启动过程,利用瞬态挠度的幅值与不平衡大小之间的线性关系,识别出不平衡的大小.实验结果证明了该方法的有效性.      

SIDPAC和LSPID的算法研究及对比分析

对国外具有代表性的Vladislav Klein 的参数辨识算法SIDPAC和试飞院使用多年的辨识程序LSPID进行分析研究,指出其中的不同之处,利用二者分别在NASA Twin Otter和中国某历史型号上原有的部分计算结果,进行了大量的研究和计算,对比验证分析,最后确认上述两程序具有较好的一致性和工程实用价值,为以后的工程工作创造了更好的条件.     

Takagi-Sugeno fuzzy model identification for turbofan aero-engines with guaranteed stability

This paper is concerned with identifying a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model for turbofan aero-engines working under the maximum power status (non-afterburning). To establish the fuzzy system, theoretical contributions are made as follows. First, by fixing antecedent parameters, the estimation of consequent parameters in state-space representations is formulated as minimizing a quadratic cost function. Second, to avoid obtaining unstable identified models, a new theorem is proposed to transform the prior-knowledge of stability into constraints. Then based on the aforementioned work, the identification problem is synthesized as a constrained quadratic optimization. By solving the constrained optimization, a TS fuzzy system is identified with guaranteed stability. Finally, the proposed method is applied to the turbofan aero-engine using simulation data generated from an aerothermodynamics component-level model. Results show the identified fuzzy model achieves a high fitting accuracy while stabilities of the overall fuzzy system and all its local models are also guaranteed.     

临近空间高超声速飞行器天文导航系统综述

临近空间是航天与航空业务领域的结合部，具有重要的战略价值。高超声速飞行器是临近空间力量部署的重要载体，已逐渐进入应用部署阶段。临近空间高超声速飞行器的飞行环境和任务条件对导航系统提出了新的更高要求。在总结临近空间高超声速飞行器的导航技术研究进展的基础上，对天文导航技术的应用环境和条件进行了系统的分析和探讨，提出了5个重点研究方向，包括：星图采集效能、光学误差模型、视场观测机理、姿态更新速率、小型化模块化工程化等。研究结果可为临近空间高超声速飞行器天文导航系统的设计提供参考。     

Motion prediction of an uncontrolled space target

Capturing an uncontrolled space target is a tremendously challenging research topic. Target capture by a space robot can be well planned according to predicted motion of the target. In this paper, motion prediction of an uncontrolled space target is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In the proposed algorithm, firstly a method for identifying the parameters of motion state and inertial property of the target is established; and then through substituting the identified parameters into the dynamic equations of the target, the motion of the target can be predicted as the solution of the equations. In the identification of the parameters, the unscented Kalman filter (UKF) is applied. In order to support the UKF, a method for estimating noise level of the observation data is developed, so our motion prediction algorithm is noise adaptive. A practical convergent criterion is also designed to determine the time when the estimated result of the UKF is accurate enough, such that the predicted motion is credible enough. After that, the accuracy of the prediction is further improved by an optimization method. In the end of this paper, numerical simulations are done to verify the validity of the proposed motion prediction algorithm. Simulation results indicate that the proposed algorithm is able to predict the motion of the target precisely.