鲁棒自联想神经网络在故障传感器信号恢复中的应用

总结和归纳了传感器的六类故障模式，仿真结果显示出采取鲁棒自联想神经网络能恢复发生故障的传感器信号。     

一种鲁棒自校正模糊控制器

本文主要讨论了自校正模糊控制器的结构和特点，详细研究了调整比例因子对系统性能的影响，从而提出一种鲁棒自校正控制方法。通过仿真实验表明，该控制方法的性能优于基本的模糊控制器。     

一种自校准压电加速度计

介绍了一种自校准压电加速度计，即在其内部设计二组元件，一组为驱动元件、一组为敏感元件。驱动元件在外加电压作用下对敏感元件产生激励信号，压电加速度计因此输出电信号，我们将此参数叫自校准系数。在实际校准时，检测自校准系数是否改变来判断该加速度计性能是否改变，分析了影响自校准系数的因素，提出了改善自校准系数的几项措施，探讨了自校准功能的增加对压电加速度计测振参数的影响。     

两种LDV信号处理器的实验比较

本文介绍了 IFA550型智能化 LDV 信号处理器的基本原理、工作特点以及它与计数型信号处理器的实验比较。IFA550型信号处理器具有以下突出的优点:(1)它只有“好”的测量结果或者根本没有测量结果,而不像计数器那样测量结果还取决于操作人员的技术水平和对流体力学原理的了解程度。(2)信号振幅的动态范围比计数器大很多,因而具有较高的数据率。(3)属于智能化自动化操作型仪器,操作十分简单方便,使用效率高。在与计数型处理器实验比较的基础上提出了利用计数器对 LDV 信号进行有效测量的判据,以便引起同行们作更深的探讨。     

基于轨道约束“EMBET”技术的自鉴定方法及应用

本文为试验场外测系统开展经常性的精度鉴定工作提出了一种较为适宜和有效的技术途径。推导了利用轨道约束“EMBET”自校准技术的自鉴定方法，它不仅可以直接利用星船轨道测量鉴定外测系统或设备在动态时真实的测量精度，而且还可以提高轨道确定和预报的精度。     

基于神经网络的加速度计静态误差系数标定

利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法，构造加速度计静态函数型神经网络模型，并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明，利用该方法标定的系数结果具有高精度性，可较好地满足加速度计误差补偿的要求。     

利用自回归模型拟合外测系统误差的方法

本文针对实际测量中外测系统误差难以准确作模，而影响“ＥＭＢＥＴ”的系统误差臬校效果，提出利用ＡＲ（Ｐ）模型来描述和代替外测系统误差模型的思想。     

前轮摆振问题的数值方法

 本方法基于对摆振运动方程组的特征值判定来求解防摆阻尼值。1. 主要假设 系统线性;轮胎的滚动采用点接触理论,变形采用静态特性;机轮转向角同结构广义坐标间无耦合。