探讨矩阵特征值的估计和定位

本文对矩阵特征值估计和定位问题的两个重要结论,Ｇｅｒｓｃｈｇｏｒｉｎ圆盘定理和Ｏｓｔｒｏｗｓｋｉ圆盘定理进行深入研究,并给出便于应用的定理１,定理２和定理３。     

用于故障诊断的模糊Petri网

基于一般 Petri网理论、故障树技术和模糊集理论 ,建立了适用于故障诊断的模糊 Petri网理论体系 ,并用于 FMS的故障诊断实例中。该方法具有直观、表达能力强、易于推理 ,能准确地描述故障现象的性质及故障空间的关联     

不完全区间数据最佳线性无偏估计方法

建立了不完全区间数据秩统计量的概率密度函数和联合概率密度函数, 给出了其平均秩、中位秩和百分位秩以及不完全区间数据统计量的均值、方差和协方差计算公式.在此基础上, 针对位置-尺度分布族提出一种不完全区间数据最佳线性无偏估计方法, 得到了其百分位值的置信限估计, 并对工程中常见的极值分布、两参数Weibull分布、正态分布进行了详细讨论.      

多元正态分布整体推断方法

提出多元正态分布整体推断方法。通过仿真结果与试验数据有机结合,该方法能够将多个不同状态下的多变量(多指标)的试验数据作为一个整体进行统计分析,给出多元正态分布均值和协方差矩阵的整体估计。文中详细讨论了多个状态下二元正态分布均值和方差的无偏估计和置信区间估计。与传统方法相比,该方法不但具有更高的精度,而且解决了一种状态下只有一个试验数据时多变量(多指标)产品可靠性评定的难题。此外,文中还给出一种均值和方差仿真结果的极小子样检验方法。      

不完全数据整体估计方法

提出一种不完全数据整体估计方法,给出整体参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵,将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的不完全数据的情况。文中针对位置-尺度分布族的不完全数据整体估计方法进行了详细讨论。该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断,因此,对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析。与传统方法相比,具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。      

不完全数据最佳线性无偏估计方法

针对工程上存在大量不完全数据的情况,本文建立了不完全数据秩统计量的联合概率密度函数,给出不完全数据顺序统计量的均值、方差和协方差计算公式,提出不完全数据最佳线性无偏估计方法,并对正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布进行了详细讨论。该方法能够充分开发利用试验数据中的不完全信息,从而提高不完全数据统计分析的精度。      

截尾数据异方差回归分析

提出截尾数据异方差回归分析方法,将传统的只适用于同方差和完全数据的回归分析推广到异方差和截尾数据的情况。文中建立了异方差回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。详细讨论了正态分布、极值分布、威布尔分布情况下的线性异方差回归分析,给出其回归曲线和百分位值的置信限。对于异方差问题目前工程上只能采用成组试验方法,因此试验量很大;本文方法与之相比则能很好地解决这一问题,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,可以节省大量试样。      

飞机着陆时的容错导航

研究了飞机在微波着陆环境中的传感器容错系统。该系统的主要目的是检测辅助导航设备和机载传感器的故障,并在这些传感器可能发生故障时提供可靠的飞机状态估计值。自动导航和控制系统利用这些状态估计控制和引导飞机按预定路线降落。     

基于超短基线声传感器阵的高速目标轨迹估计

针对低空高速飞行目标跟踪问题,首先研究了某典型目标噪声信号的时频特性,发现其信号呈现宽带低频特征,难以从频域对目标轨迹进行估计。在此基础上,从各路接收信号的到达时延量入手,考虑到声基阵只能布设于有限空间内的制约,提出了一种基于超短基线阵时延估计的目标跟踪方法。该方法利用各个超短基线阵接收声强极值点分别估计目标运动轨迹垂线方向,计算多个垂线的叉乘向量实现对目标运动方向的估计,再利用多面交汇的方式获估计得到目标运动轨迹。分别对目标俯仰角、方位角及运动轨迹估计的理论误差进行了推导,根据理论估计误差,为能够实现对目标运动轨迹的估计,各个超短基线阵应尽量保证与目标运动轨迹不在同一平面上。根据仿真结果,在采用4个传感器基阵时,角度估计平均误差在4°以内,位置估计相对误差在5%左右。仿真结果验证了该方法的有效性。     

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用\"去相关框架\"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。