遗忘因子选取对于时变参数识别结果的影响

本文在已知后验知识的基础上，提出了以极小化待识别参数标准差为目标函数的最佳遗忘因子选择方案，考察了遗忘因子选取对时变参数识别结果的影响。数字仿真结果表明，对于各种不同算法（ＬＳ，ＤＬＳ，ＩＶ），选用最佳遗忘因子后，相应于标准差达极小的物理参数的识别结果均优于以往凭经验所选择的遗忘因子的识别结果。依本文方法而进行的模拟计算，可以为各种不同变化类型的时变参数的识别提供一种选择最佳遗忘因子的理论依据     

一种鲁棒自校正模糊控制器

本文主要讨论了自校正模糊控制器的结构和特点，详细研究了调整比例因子对系统性能的影响，从而提出一种鲁棒自校正控制方法。通过仿真实验表明，该控制方法的性能优于基本的模糊控制器。     

自适应卡尔曼滤波在平台射前自标定中的应用

研究了自适应卡尔曼滤波技术在平台射前自标定数据处理中的应用 ,标定采用四位置标定方法 ,对角度传感器输出建立常速度模型。在噪声统计未知或时变的情况下 ,每个位置采用自适应卡尔曼滤波解算出平台各轴的漂移角速率 ,并在此基础上辨识出漂移参数。仿真表明 ,自适应卡尔曼滤波能较好地满足标定精度要求     

竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法

为了对时滞系统的时滞参数和系统动态参数进行辨识,本文提出了一种基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法。建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。     

自校正卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用

自校正卡尔曼滤波可在状态估计的同时对状态方程的参数及卡尔曼增益进行辨识，从而提高了适应能力。文中讨论了它在组合导航中的应用。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

自适应滤波在平台自标定数据处理中的应用

对平台标定中数据处理的一种方法是对角度传感器输出分析，解算出移角速率，并在此基础上辨识出漂移参数。由于平台自标定在动基座条件下进行，角度传感器输出中的噪声统计难以确定，并且会出现时变的情况。传统的卡尔曼滤波方法不能适用。自适应卡尔曼滤波的估计状态的同时，利用观测数据带来的信息，可在线估计噪声的统计特性，从而不断地改进滤波器的设计。建立输出数据常速度模型，采用Sage和Husa自适应滤波算法，进行参数辨识，得到较好的效果。     

子空间跟踪算法在热模态问题中的应用研究

总结子空间跟踪算法识别模态参数的一般步骤。对一个有理论参考解的时变两自由度系统进行仿真,利用添加不同量级噪声的响应数据对系统进行辨识。辨识结果表明:基于新信息准则的子空间跟踪算法拥有较好的抗噪能力。对飞行器舵面结构进行受控快速加热,辨识快速升温过程中的模态参数。辨识结果表明:子空间跟踪算法可用于热模态辨识,有一定的工程应用价值。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

基于PETRI网的导弹控制系统故障诊断梯形图求解法

故障诊断是保证航空航天等大型复杂系统可靠性的重要措施，故障树为此提供了一种有效的方法，但故障树是一种系统静态行为的描述方法，如何描述系统状态的动态变迁过程成为人们追求的目标，本文在论述逻辑关系的PETRI网表示的基础上，提出了系统状态动态变迁过程的PETRI网模型梯形图求解算法，进而提出了基于PERTI网的故障诊断的梯形图求解方法，并用一实例说明了这一过程。     

多重共线性诊断及其在飞行器非线性气动模型结构确定和参数估计中的应用

本文基于飞行器气动建模的目的，详细地给出了不同情形下非线性气动模型的多项式及样条函数描述方法。指出由于多种因素的影响，必然导致候选非线性气动模型结构中存在共线性问题，从而使得传统的模型结构确定和参数估计方法不再适用。本文基于共线性诊断，候选模型的选择及主元回归等方法 效地解决了存在共线性情况下非线气动模型结构的确定和参数估计问题。