电传飞机低阶等效系统频域辨识新方法

针对带有复杂电传飞控系统飞机的飞行品质评估难题,提出了采用Chirp-Z方法将时域信号变换至频域,并在此基础上利用频域方程误差法（Equation error method,EEM）和输出误差法（Output error method,OEM）相结合辨识电传飞机低阶等效系统（Low order equivalent system,LOES）参数的新方法,并以低阶等效系统辨识的标准算例（F-14飞机经典算例）进行验算。结果表明本文所提出的低阶等效系统辨识新方法正确、辨识精度高,可以应用于工程实践。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

一种基于DPCA的星载SAR运动目标检测方法

文中研究星载条件下用DPCA检测地面慢速运动目标的SAR-GMTI技术,提出一种对杂渡抑制以后的原 始数据应用Radon变换来检测运动目标的新方法。与基于图像域的DPCA运动目标检测方法相比,该方法不需要方位 压缩,因而减小了计算负荷,但没有损失目标检测性能。此外,该方法更加清楚地显示出杂波对目标参数估计的影响,可 为进一步研究提供思路。仿真结果证明这种方法的正确性和有效性。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

结构的模态转换

 提出一种基于全等变换的模态转换方法,可将振动台模态试验获得的模态,转换成结构处在自由状况下的模态。对方法的合理性做了论述,并佐以例证。     

应用FFT高精度快速计算瞬态响应

为了提高瞬态响应的计算速度和精度,构造了基于快速傅立叶变换的响应计算格式,并研究了这种格式的本质。理论分析和数值仿真表明：ａ所提的计算格式能够提高速度８ 倍;ｂ基于抛物线型求积公式的算法精度最高;ｃ只要频域采样点数 Ｍ 超过时域采样点数２ 倍,计算精度就与 Ｍ无关。     

一种基于小波变换的天水线提取算法

文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。     

Lognormal杂波环境中基于Hough变换的目标检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

基于主元核相似度免疫机制的故障诊断方法及应用

1引言目前,国内外已发展了多种应用于航空发动机的智能故障诊断方法,如专家系统方法、神经网络方法,以及新近提出的基于支持向量机的诊断方法。但这些方法需要有足够的已知故障模式的训练样本才能发挥出优异的性能,而且算法实时性较差,难以满足快速在线诊断的要求[1]。传统的基