不确定线性离散系统的镇定

本文研究了不确定线性离散系统的线性可镇定性，即是否存在一个能镇定不确定系统的线性状态反馈。首先证明了一个离散系统的二次稳定等价于其对偶系统的二次稳定，在此基础上给出了离散系统二次可镇定的充要条件，该系统的检验可以转化为凸优化问题，最后给出了一个算例表明本文提出方法的有效性。     

利用截断奇异值分解法解冲激响应逆卷积

在目标识别领域中,目标的冲激响应占有十分重要的地位,然而冲激响应必须通过解电磁系统逆卷积求得。本文直接从时域的观点出发,采用截断的奇异值分解法解这类病态问题,去掉了引起病态的较小奇异值,使这类逆卷积问题趋于良态,并对解球目标的冲激响应进行了数值仿真。结果表明,使用截断奇异值分解法比传统的共轭梯度法得到的解改善了约10dB。     

异步滤波及在组合导航中的应用

本文讨论误差数学模型未知而且测量是在若干个采样周期后才进行一次的滤波估计问题，称此为异步滤波。如在地形匹配惯性组合导航系统中，利用典型地形的识别来判断惯性导航系统的误差，典型地形不是依据时间而是依据典型地形的位置，它不是等时间间隔的，更不是惯性导航系统的采样周期。又因陀螺仪加速度计的误差模型难于准确知道，它常是启动一次变化一次，误差数学模型是不确定的。应用卡尔曼滤波或自适应卡尔曼滤波常皆因数学模型不准而发散，加之测量的不等间隔带来的新困难，异步滤波可解决数学模型不确定和不等间隔测量这个双重困难问题，这是一新型的滤波方法。     

基于模型知识的液体火箭发动机故障诊断方法研究

提出了一种基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断方法，该方法首先通过建立发动机的定性偏差模型。以及对故障模式进行效应分析组建发动机的诊断模型知识，然后通过检测模型与系统实际行为的一致性进行故障诊断，用某实际大型发动机的故障数据进行测试的结果表明该方法是一种有效的定性故障诊断方法。     

基于神经网络的潜在通路分析

针对传统潜在通路分析过程复杂、劳动量大的缺陷，提出了基于神经网络的潜在通路分析。神经网络的输入为系统元件的定性状态组合，输出为预测实现功能组合。利用元件与设计功能之间的关系，形成神经网络训练样本。经过训练后，神经网络预测所有元件状态组合实现的功能，然后通过与设计功能的比较，确定电路的潜在通路。经仿真验证，此方法进行潜在通路分析时的正确率达到了92％，而且分析的工作量比较小。     

液体火箭发动机基于定性键合图模型的故障诊断方法研究

结合基于模型知识的诊断推理方法和键合图理论在定性建模方面的优点，提出并研究了液体火箭发动机基于定性键合图模型的故障诊断方法。以某大型泵压式液体火箭发动机为研究对象，建立了其定性键合图模型，给出了基于此类定性模型的故障诊断机制，并利用仿真数据验证了诊断结果，对该方法及其结果进行了详细的分析。研究结果表明，该方法具有诊断快速有效和易实现的优点。     

亚洲10大枢纽机场运营绩效预测研究

提高机场未来运营绩效是可持续发展的关键,对其进行准确预测是改善机场运营绩效的基础。考虑到突发事件的影响,单纯定量预测存在预测失真问题,本文采用定性定量结合分析法预测亚洲 10 大枢纽机场“十四五”期间的运营绩效,对比灰色模型定量分析法和 ARIMA 模型的预测结果,并对机场运营绩效预测结果进行分析。结果表明：灰色模型定量分析法比 ARIMA 模型更适合预测机场运营绩效;与实际统计值相比,灰色模型预测的误差都小于 4%,预测精度较好;采用定性定量结合分析法得到了机场未来运营绩效预测的结果,比单纯定量预测更符合实际情况。     

附加Doppler预报坐标约束的模糊度 动态解算新方法

利用GPS(Global Positioning System)相位观测进行动态定位的主要困难就是法方程不适定问题(秩亏或病态问题),导致模糊度浮动解及其协方差阵不准,以此构造的模糊度搜索范围比较大,使得模糊度的搜索非常困难.提出利用Doppler高精度测速预报近似坐标并对其附加约束,解决法方程求逆中的不适定问题,提高模糊度浮动解及其方差阵的准确性,缩小模糊度的搜索范围,提高模糊度搜索的成功率.结果表明,短基线情况,新方法在模糊度动态解算中取得了明显效果.      

三星时差定位系统的四站标定方法

为了提高三星时差定位系统的定位精度,提出了四站标校方法。经四站标校后,消除 了时差测量系统误差和副星相对位置误差对定位精度的影响,为分析标校效果,建立了标校 后仍存在的误差与定位误差的定量关系,并证实四站标校方法可以在较大范围内改善定位精 度。
     

定性推理及其在航天器设计中的应用研究

在航天器设计的迭代过程中使用定性推理的原理方法,提出一个定性与定量相结合的航天器计算机辅助设计框架。