基于U-D分解滤波的GPS动态用户导航算法研究

本文将数值稳定性好、计算量小的序列U-D分解滤波算法应用到状态方程为线性、观测方程为非线性的GPS动态用户导航系统中。文中建立了高动态用户数学模型,推导了以伪距为观测量的系统测量方程。在给定飞机航迹的情况下,对系统进行了数字仿真。仿真结果表明,U-D分解滤波算法能更有效地适合动态用户GPS导航系统。     

H~2(I)空间上的多分辨分析

Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位 ,且关于 Sobolev空间 H20 (I)的多分辨分析 (MRA)也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足 ,尤其是捕捉靠近边界层附近的激波。在本文中给出了 Sobolev空间 H2 (I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立 Sobolev空间 H2 (I)的多分辨分析 (V0 V1 … ) ,其中 Vj 是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间 H20 (I)与 H2 (I)的多分辨分析关系并给出了 Sobolev空间 H2 (I)的小波分解算法。     

归一化RBF网络的结构优化策略

针对归一化RBF网络，利用基于山峰函数的减法聚类算法构造归一化RBF网络的初始结构，采用奇异值分解(SVD)算法分析了网络隐含层节点与奇异值、累积贡献率以及索引向量的关系，并对归一化RBF网络的结构进行了优化。最后，对该优化策略的可行性和有效性进行了仿真验证和性能比较。     

基于EE MD气液两相流差压信号时频分析

为研究气液两相流流动过程的动态特性,采用V形内锥作为测量装置,通过高频差压变送器获得不同流型下的动态信号,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)的气液两相流时频分析方法。通过对不同流型下的气液两相流的差压信号进行分析,研究了气液两相流的流动机理,为气液两相流流型及流量的准确测量奠定理论基础。分析发现EEMD的抗混分解能力很好,可以准确地提取两相流差压信号的频率成分及其时变情况,为今后两相流的识别提供理论基础,具有较高的工程应用价值。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

高精度展开锁定机构数字化装调技术研究

通过对展开锁定机构的轴系同轴度进行合理分解,得到三轴系之间的同轴度为0.073mm,同时展开重复精度提高了35%。设计合理的装配固定装置作为重复装配的基准,控制产品与装置之间间隙在0.02mm以内,提高装配效率和精度。通过选用合适部位作为测试基准,将参数进行量化处理,保证在重复拆装过程中轴系位置误差在0.015mm以内。     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

甲烷-空气混合气体放电等离子体增强点火机理分析

为研究放电过程产生的等离子体对缩短甲烷点火延迟时间的效果,针对脉冲式放电,本文耦合了密度方程、能量传递方程以及Boltzmann方程,对于甲烷-空气混合气体放电粒子浓度变化规律进行了研究分析。将计算得到的放电过程中激发态分子及活性自由基作为初始组份代入CHEMKIN中进行计算,计算了放电条件下等离子体对于甲烷点火延迟时间的影响。相比于附着过程,甲烷粒子弹性碰撞、激励、电离过程的碰撞截面要大2~5个数量级。随着粒子能量的增加,各个过程碰撞截面的变化并不单调,均存在碰撞截面最大的点。混合气体的激发过程导致了80%以上的能量损失。当约化场强逐渐增大时,甲烷的电离效应逐渐增强。混合气体的附着与弹性碰撞效应造成的能量损失比较小,相比激发与电离效应可以忽略。放电过程能够产生大量不同种类的活性粒子与自由基,不同活性粒子随时间变化的规律不相同。其中,随着放电,振动激发态氮分子浓度保持为1015/cm3量级。电子激发态氮分子粒子数密度随着放电的进行,在10-8s~10-7s会产生一个峰值。模型计算的单脉冲放电产生的活性粒子,在大多数点火温度下,可将点火延迟时间缩短10%以上。脉冲式放电对于甲烷-空气混合气体点火有显著的增强效果。     

随机误差对容腔瞬态换热试验影响分析及抑制

针对容腔瞬态换热试验中测试数据的随机误差被数据处理的差分过程放大的问题,定量分析了随机测试误差对换热特性的影响,并提出抑制方法。结果表明:容腔内壁面对流换热特性误差对瞬态温度随机误差最为敏感,导致换热特性试验结果不确定度高。将改进经验模态分解（EMD）算法应用于数据差分处理过程中可以有效抑制测试随机误差对换热特性的影响。在容腔充气过程中,采用误差抑制方法后,容腔壁面换热特性的最大误差从129.07%降到63.62%,时均误差从25.24%降到8.12%。      

基于EEMD分解的直驱式机电作动器故障诊断

基于集合经验模式分解 (EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法,给出一种机载直驱式双余度机电作动器(DDDR-EMA,Direct-Driven Dual-Redundancy Electro-Mechanical Actuator)复合故障诊断方法.EEMD对信号加入有限幅度的高斯白噪声,利用高斯白噪声频率均匀分布的统计特性使信号在不同尺度上保持连续性,解决了经验模式分解的模式混叠缺陷并保留了自适应性.将EEMD方法应用于机载DDDR-EMA故障诊断实验振动信号分析,先对实测信号进行分解,得到一组无模式混叠的固有模式函数;再采用不同的方法分析各频段,提取各频段包含的故障特征.实验结果表明:与经验模式分解相比EEMD能提高故障信号的分析精度,准确诊断机载DDDR-EMA的复合故障.