利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

RLV双环滑模RCS/气动舵复合控制器设计

针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

基于变对角加载的RCB算法

稳健的Capon波束形成(RCB)算法确定的加载量与设定的导向矢量误差范围成正比,在导向矢量误差比较小时,加载量也比较小,这时对小快拍的稳健性就很差。为了改善RCB算法在小快拍时的性能,提出一种基于变对角加载的RCB算法,利用估计的协方差矩阵误差对采样协方差矩阵进行修正,用修正后的协方差矩阵代替原协方差矩阵代入到RCB算法的权向量求解过程中,这样可以根据导向矢量误差和协方差矩阵误差动态调整加载量,在不增加计算复杂度的基础上,可以获得比RCB算法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于四元数法的舰载无人机回收系统测高技术研究

文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。