舵面-液压伺服机构连接刚度参数辨识

应用特征方程反问题的直接方法对舵面－液压伺服机构连接刚度参数进行了辨识。方法以动柔度矩阵特征方程为基础，通过界面位移求解界面内力，并由模态迭加法通过舵面上可测自由度振型，拟合扩充机构内部的不可测自由度振型，然后由界面位移和内力确定连接部位的刚度参数，对某导弹舵面－液压伺服机构建模，并辨识相应界面的连接参数，结果表明，该方法简便且精度高，为舵面－液压伺服机构的动力学建模和分析提供了有效方法。     

预报误差法在伺服系统时域辨识中的应用与实现

介绍了系统辨识中的预报误差法的基本原理,设计了一种简洁通用的软硬件辨识平台。成功地应用预报误差的辨识方法对一个实际的中功率雷达伺服系统实现了时域辨识,得到了该伺服系统比较准确的模型。将辨识结果与一般最小二乘法的辨识结果进行了比较,发现此辨识方法在抑制噪声方面有很大的改进。     

静态测试中加速度计随机误差模型辨识

在对加速度计输出特性进行了分析的基础上，采用AR模型对加速度计在静态测试中的随机误差进行了辨识，并对辨识出的随机误差模型进行了验证。结果证明，采用这种方法辨识出的随机误差模型具有较高的精度。     

基于弹性辨识的运载火箭改进AAC控制方法

针对运载火箭自适应增广控制(AAC)方法输出抖动问题提出一种改进AAC控制方法,该方法在AAC基础上增加弹性辨识算法来辨识系统弹性振动频率,通过设计陷波滤波器来抑制系统弹性振动,从而消除自适应增益输出抖动问题。仿真结果表明,该方法继承AAC抗干扰能力强的优点,避开AAC输出抖动的缺点,有效提高了系统鲁棒性。     

基于改进粒子群算法辨识Volterra级数的目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,结合目标机动轨迹时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构理论和Volterra泛函级数的目标机动轨迹预测模型。该模型首先采用0-1检测法验证了目标机动轨迹时间序列具有混沌特性;其次,利用C-C法确定嵌入维数和时间延迟,对目标机动轨迹时间序列进行了相空间重构;然后,引入Volterra泛函级数预测模型,为了克服高阶Volterra核函数求解复杂的难题,提出一种混沌变异自适应粒子群算法,构建一种基于改进粒子群算法辨识的Volterra级数预测模型,并将其应用于目标机动轨迹预测;最后,将所提算法与卡尔曼滤波算法以及机器学习算法进行单步和多步预测对比,同时将改进粒子群算法与其他智能算法进行性能比较。仿真结果表明：所提预测模型具有良好的单步和多步预测性能,改进的粒子群算法具有参数辨识精度高、收敛速度快的优点。     

财产保险中火灾危险源的辨识与评价

为尽量避免保险事故发生，减少事故损失，保险公司必须对所承保的标的进行风险控制。然而，在风险控制的实际工作中，由于危险源的潜在性，使得识别危险源具有一定困难。本文运用系统安全的两类危险源理论，阐述了辨识火灾危险源的具体方法，并引用美国军用标准中提供的风险定性分级方法，提出了一种对火灾危险源进行分级的方法。     

考虑星敏感器安装误差的弹道导弹捷联星光/惯性复合制导

弹道导弹捷联星光/惯性制导是在惯性制导基础上辅以星光修正的一种复合制导方法,能够显著提高导弹制导精度。由于星敏感器捷联安装在弹体上,安装误差会影响恒星测量的精度,进而影响复合制导精度,为此提出一种在线辨识并修正星敏感器安装误差的复合制导方法。建立了星敏感器观测量与数学平台失准角、星敏感器安装误差的关系方程,在导弹主动段关机后测量3颗独立的恒星获得6个观测量,利用最小二乘法估计出失准角和星敏感器安装、误差。改进了星光/惯性复合制导的最佳修正系数确定方程,直接修正了星敏感器安装误差的影响。数值仿真结果表明：所提方法可以有效地估计平台失准角和星敏感器安装误差,提高了捷联星光/惯性复合制导的精度。     

一种计及观测噪音的分系统递推辨识方法

本文提出一种可以处理带测量噪音的多输入多输出线性系统递推参数辨识方法。目前多输入多输出系统的在线参数估计方法或者需要将模型正规化,或者要做大量高维矩阵求逆运算,不仅运算时间长,而且很可能由于矩阵逆的不存在而导致估计失败。本文方法将多输入多输出系统参数估计问题分解为若干步多输入单输出系统参数估计问题,把高维矩阵求逆化为若干步求倒数运算,从而避免了可能由此而导致的估计失败。本方法直接估计线性系统参数,不需将模型正规化,从而节省了实际运算时间。最后,根据有观测噪音的试飞数据对本文方法进行之检验。     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。