飞机纵向高阶等效系统品质参数辨识研究

对飞机纵向高阶等效系统模型的可辨识性进行了分析,指出原有的辨识飞行品质参数方法存在的问题,并提出新的解决方案,即首先对原始模型进行转换,得到一组可辨识性强的模型,然后综合引用极大似然方法和Ｅｘｔｅｍｅ单变量寻优方法辨识新的模型及参数,最后利用双步ＱＲ分解技术求出与原始模型中的相对应的。物理意义明确的飞行品质参数,另外,针对现代主动控制飞机时间延迟τ较大的特点,提出了一种新的处理时间延迟环节ｅ＾－τ     

最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

利用导弹制导误差补偿规律修正不完全弹道测量的数据融合技术

论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明：利用该方法计算的落点接近实际落点。     

光电瞄准设备通用计量平台

提出了光电瞄准设备通用计量平台的设计方案，论述了平台的硬件、软件构成，并着重分析了双分划双光源照准与两维同步动态测角、读数图像自动识别、多点位多通道实时检测的方法，最后对系统的不确定度进行了分析和评估。     

基于模糊模式识别的电力远动通道监控系统

分析了电力远动通道监控系统的现状,为解决其不足之处提出了一种电力远动通道监控的新方案.采用了一种基于模糊模式识别的综合评判远动通道通信质量的方法来实现对远动通道的监控,并详细论述了方案中模糊模式识别模型的建立,同时给出了系统的实现方案.在实际应用中表明,该系统能够有效地解决目前监控系统存在的不足,为电力远动通道监控开辟了新途径.     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

基础激励下结构模态参数辨识

利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.