极区中层惯性重力波VHF雷达观测的统计特征

本文采用ＳＯＵＳＹＶＨＦ雷达１９８７年６月２２日至６月２９日在挪威Ａｎｄφｙａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波传播的统计特征．２１个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波．通过分析波相关水平扰动速度的矢端曲线，获得了水平传播矢量的大小和方向的分布，大多数（７６％）波具有西向传播的波矢分量，似乎与中层顶具有强的西向背景风有关；水平传播速度的大小与中层高度上典型的观测值一致．本文分析结果还表明在极区中不仅存在向上的能量传输，也存在强烈的向下的能量传输．     

冗余度机器人动力学优化控制研究

稳定性和终态自运动是动力学优化中的难点.为了解决冗余度机器人动力学优化中的这些困难,深入研究了动力学优化和关节速度间的内在联系和矛盾,提出通过优化关节速度提高动力学优化的综合品质的思想,阐述了在线调节关节速度齐次项,同时改善稳定性和终态自运动的方案.仿真证实所提方案的实用性和有效性.     

快速爬升的奇异摄动中制导律设计

为满足实际作战的要求,基于最优控制理论和奇异摄动方法,提出了一种可保证中远程空地导弹快速爬升到最优高度的中制导律.它由变系数最优爬升控制,最小能量巡航控制和最小能量下滑控制组成.为了减小爬升段控制对下滑段的影响,提出了一种新的控制逻辑.最后针对某型空地导弹进行了仿真.结果表明,该中制导律较好地满足了中远程空地导弹在中制导段的要求.本文的研究结果具有较好地工程参考价值.     

可伸缩挠性结构的稳定控制

对于挠性梁收缩过程的不稳定性,提出了边界控制方案,并设计了相应的控制律。受控结构的振动能量总是被耗散,系统的阻尼被增强,从而挠性梁的伸展过程、收缩过程和平台保持过程都被稳定化。     

用于小幅值精确控制的纵向飞行品质准则

研究用于评定飞机小幅值姿态和航迹精确控制的纵向飞行品质准则,提出以线性化小扰动飞机方程和飞控系统为评定对象,用等效系统拟配法、系统稳定裕度、Ｎｅａｌ－Ｓｍｉｔｈ准则、姿态带宽准则、ＧＭ／ＰＭ准则和回落准则对整个飞机进行品质评价。综合分析这些准则的相互关系后,认为分别用上述６种方法评价飞机的飞行品质,可以得出该飞机的综合性能指标,而不至于得出一个片面的结论。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

混合系统的形式化验证

结合混合系统的研究对余度管理系统进行了形式化的分析和验证.采用的手段是时段演算技术及其扩展.首先进行形式化的需求分析,需求及其假设用时段演算表示,其次严格化地描述算法和参数的选取.在验证过程中,首先应用程序逻辑验证算法,算法的不变量以时段演算表示,最后在时段演算中验证整个系统的行为满足给定的需求.      

带有附加扰动的系统族的鲁棒镇定

考虑线性不确定系统的鲁棒镇定问题,系统的不确定性由参数摄动和附加扰动组成。系统的参数摄动采用凸边界系统族的方法描述,给出了该系统可鲁棒δ－镇定的一个充分条件,基于这个结果将不确定系统的鲁棒δ－镇定问题转化为一个优化问题,并且进一步证明了该优化问题是凸的,因此其任何一个局部最优点也是全局最优点。算例说明了该方法的有效性。     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.