高频宽频偏压控晶体振荡器

详细介绍了高频宽频偏压控晶体振荡器的工作原理，根据技术指标给出了实际电路，并对电路进行了分析，最后给出测试结果。     

单一基准径向圆跳动误差的新测量法

用传统的测量方法不能得到单一基准径向圆跳动误差的准确值。根据单一基准径向圆跳动误差的定义建立了该项误差的正交最小二乘评定数学模型。在万能工具显微镜上得到了采样数据并给出了微机数据处理结果。     

万工显误差修正不确定度分析与计算

分析影响万工显测量精度的误差因素，以单项误差修正为基础，对仪器的多项误差进行全面修正，并对修正后的仪器测量不确定度进行分析与计算。     

组合导航系统的鲁棒故障诊断

 讨论了导航系统的故障检测问题,提出通过设计对特定导航系统故障敏感的最优鲁棒向量来检测组合导航系统故障,只利用传感器的测量数据,不需要具体的动态模型,并与常用的奇偶检测法进行了比较.最后以3个导航系统的组合为例,仿真结果显示,鲁棒故障诊断的检测故障、隔离故障效果明显提高.     

角度棱镜方位对干涉仪测角范围的影响

在激光测角干涉仪中,由于角度棱镜安置的方位不同,将导致该仪器角度测量范围的变化。分析了角度棱镜的方向和位置对角度测量范围的影响,比较了不同方案的优劣,并给出了结论。     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

空空导弹模型参考变结构飞控系统设计

应用模型参考变结构最终滑态控制方案设计了某型中距拦射空空导弹变结构自动驾驶仪。理论分析证明，该方案有效地改善了系统的动态品质，并且对系统的不确定性因素具有较强的鲁棒性，数字仿真结果表明，所设计的变结构自动驾驶仪具有良好的指令跟踪性能，对于系统参数的变化不敏感。     

弹性机器人的LQG／LTR控制

ＬＱＧ／ＬＴＲ设计方法仅适合于最小相位系统，本文对单臂弹性机器人系统，进行适当的处理和对方法进行改进后，仍采用ＬＱＧ／ＬＴＲ方法设计控制器，得到的闭环系统有较强的鲁棒性。     

一阶滞后对象广义预测控制下的闭环稳定性分析

 利用参数模型和非参数模型相结合的方法,给出了一阶滞后对象在广义预测控制下闭环稳定的充要条件。发现:(1)对开环稳定的一阶滞后对象,总存在一组控制器参数,使得在该控制器控制下,无论对象的开环增益K与时间常数T如何变化,闭环系统都保持稳定;(2)对于开环不稳定的一阶滞后对象,无论控制器参数如何选取,当K和T的变化超出一定范围时,闭环系统就会失去稳定性。