基于FBM分形向量特征的图象匹配

由于自然景物图象的灰度与边缘特征不稳定，基于灰度与边缘的匹配算法对于这一类图象难以生效。本文通过分析ＦｒａｃｔａｌＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ（ＦＢＭ）的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱，给出了分形向量特征的定义和快速判别图象的ＦＢＭ区域的方法。在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图象中灰度与边缘特征的不稳定性。实验表明采用ＦＢＭ分形向量特征的匹配方法能够获得比较传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率     

一种过失速区飞行敏捷性评估方法的研究

在评估过失速机动飞行的敏捷性中，首先建立了具有过失速机动（ＰＳＴ）能力的战斗机Ｆ２的数学模型，对常规战斗机Ｆ１与ＰＳＴ战斗机Ｆ２的空战进行了数值仿真，计算了在两架战斗机中Ｆ２首先攻击时间（ｔ１）和攻击时间范围（ＴＷＩＦＥ）。结果表明，战斗机Ｆ２比Ｆ１更具有空中格斗优势，空战中发动机推力、迎角变化率、操纵规律和离轴发射角（μ０）等因素对战斗机过失速机动敏捷性有一定影响。     

大比例尺地图图幅编号的计算

根据飞行任务和航行情报工作的需要,在需使用大比例尺地图时,必须知道所在地点大比例尺地图的图幅编号。为迅速、准确地算出大比例尺地图的图幅编号,本文介绍了一种运用公式计算的新方法。计算结果,经验证无误。     

一种鲁棒GNSS矢量跟踪环

复杂环境下导航接收机的连续可用性一直是卫星导航领域的研究重点。针对矢量跟踪环动态适应性不够和误差在通道间传播的问题,提出一种鲁棒全球导航卫星系统(GNSS)矢量跟踪环。基于各通道的伪距、伪距率和伪距加速度状态量构建扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过灵活设置过程噪声方差阵,实现跟踪通道的耦合与解耦;采用基于极大似然估计器(MLE)的鉴别器生成码延迟和载波频率偏差观测量;利用滤波值修正并预测伪距率来控制本地数控振荡器(NCO),实现环路的闭合。仿真结果表明,本文设计的矢量跟踪环在保证环路相互辅助的基础上,避免了衰减通道误差在通道间的传播,可以对被遮挡信号保持稳定跟踪,鲁棒性优于传统矢量延迟频率锁定环。     

基于改进低通滤波的无传感器永磁同步电机矢量控制技术研究

转子位置角估算是无传感器永磁同步电动机(PMSM)矢量控制的关键,其精度直接影响控制系统的性能。基于磁链观测器的转子位置角估算方法简单易实现,但系统控制性能受磁链估算动态性能限制。为提高无传感器PMSM矢量控制系统的运行性能,对交换滤波与补偿顺序的改进低通算法进行了拓展性研究,通过MATLAB仿真验证了改进方法的可行性和有效性。     

双馈风力发电机轴承故障诊断研究现状与发展

双馈风力发电机(DFIG)目前广泛应用于风电事业。就自身结构而言,轴承是电机非常重要的组成部分,其状态决定着电机整体的运行性能。在实际风电场中一般会定期更换电机轴承,但该方法不能避免轴承产生的早期故障。因此对其进行故障初期的诊断尤为重要。首先简单介绍DFIG轴承故障的产生机理及故障模式,再对近几年来相关的诊断方法做逐条归类阐述,最后基于现有成果展望未来DFIG轴承故障诊断方法的发展趋势,为日后该领域的突破和新方法的提出做好准备。     

基于支持向量机和DS证据理论的双馈风机定子匝间短路故障诊断

结合支持向量机(SVM)和DS证据理论,搭建了扩展Park变换模型以及失电残压模型,从多元信息融合的角度进行定子匝间短路故障诊断。仿真证明,该方法可以有效提高故障诊断的精确度,从而减少误诊。     

基于支持向量机的卫星执行机构故障诊断研究

针对脉冲等离子体推力器（Pulsed Plasma Thruster,PPT）作为执行机构的微纳卫星姿态控制系统故障问题,采用了支持向量(Support Vector Machine,SVM)技术对脉冲等离子体推力器的两种常见故障进行检测与隔离。运用自适应遗传算法优化墨西哥草帽小波核函数参数,并结合小波分析,提高了SVM分类器的超平面寻优效率与泛化能力。最后,通过仿真分析,验证了该方法可快速准确地完成故障诊断任务,也证明了小波核函数支持向量机技术在故障诊断方面的先进性与有效性。     

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。