分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论了分布参数可变时的统计模型及动态参数建模方法，给出了参数的Bayes估计，并对于应用中的一些问题提出了看法。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法

利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

三支承磁悬浮轴承转子系统性能的实验分析

在一般磁悬浮轴承转子系统的基础上增加辅助磁悬浮支承组件,构成磁轴承与辅助磁悬浮支承组合三点支承转子系统。通过试验模态分析和系统高速旋转实验研究了不同控制参数下,组合支承柔性转子系统的动态性能,并与二支承系统进行了比较。实验结果表明,辅助磁悬浮支承对系统性能有较大影响,提高了系统在各阶模态振动时的阻尼,使系统顺利越过二阶弯曲临界转速在16000rpm以上稳定运行。     

轴承腔壁面油膜流动换热分析

<正>轴承腔内壁面的油膜是由被甩入腔体的油滴与壁面碰撞累积形成的,研究表示,油膜在壁面处吸收的热量对滑油温升有着很大的影响,容易引发滑油结焦现象,导致润滑效率下降。因此,开展壁面油膜流动换热特性研究工作,是轴承腔热分析过程中的关键环节之一。通过搜集整理轴承腔相关的国内外文献资料发现,国外学者主要针对腔内油滴运动轨迹、油滴油膜碰撞过程及壁面油膜流动换     

基于飞参数据的航空发动机叶片故障分析

为查找某型航空发动机第5级转子叶片掉块连续集中爆发,严重影响飞行安全和外场使用故障的原因,从部队使用飞参数据入手,在明确其掉块故障机理的基础上,借助于数理统计开展该故障分析研究。发现长期以来所认为的叶片掉块故障很大程度上与发动机在放气带转速范围停留时间过长有关的结论不成立,该故障与发动机在某一特定转速区间范围的工作时间密切相关。为该型发动机第5级叶片掉块故障的综合治理提供了新思路。     

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

一种关于目标与安全管道相对位置估算方法

针对靶场试验安全控制中目标与安全管道位置估算的实际需求,结合靶场实时数据处理要求,提出了利用滑动窗口技术,动态载人理论弹道数据,并采用折半查找和KNN查询相结合的思想实现了目标与理论弹道最近邻点查询,完成了飞行目标与理论规划航迹间的位置等参数偏差查询。利用区间估计原理,给出了目标与安全管道相对位置估算方法,解决了传统试验中无法对目标与管道边界的接近程度进行量化的问题。