无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

装备采办风险管理风险源分析

装备采办各个阶段都存在着不确定的因素,为加强风险管理,重点研究了在武器装备采办过程中可能出现的13个风险区域,并对各个风险区域可能出现的风险源进行了较为详细的分析。同时详细研究了辨识风险的4种方法,即基于工作分解结构的风险辨识方法、基于项目评审的风险辨识方法、基于费用分析的风险辨识方法和基于试验与评价的风险辨识方法。     

块脉冲函数法用于在线辨识

用块脉冲函数法作辨识,必须保证零初始条件和零均值噪声。本文对这种方法作出了改进。这种改进的方法,能辨识任意初态下的辨识问题,适用于非零均值干扰噪声的场合,且在辨识过程中无须测量初始条件和噪声均值。它能被方便地用于在线辨识。仿真实验表明,这种方法具有很高的辨识精度。     

一种高阶累积量的模态参数辨识方法改进及其应用

高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。     

基于粒子群聚类的导弹直接侧向力模型辨识

为了充分挖掘数据的潜在规律,提出一种基于粒子群模糊C均值聚类的模型辨识方法,该方法首先对实验数据进行分类,得到最佳聚类数和聚类中心,然后对不同的类分别辨识.新数据可以根据到不同聚类中心的距离划分为不同的类,再根据该类的辨识模型得到输出结果.依据风洞实验数据,采用粒子群模糊聚类对直接侧向力模型进行了辨识,辨识结果表明,与直接辨识相比,该方法的辨识精度明显提高,其辨识结果可以为控制系统的设计提供依据.     

基于空速传感器的弹道辨识方法

为提高迫击炮弹弹道辨识精度,在迫击炮弹质心运动微分方程的基础上,提出了基于空速传感器的弹道辨识方法。通过测量弹丸速度及所受动压和静压的变化,来相互独立进行初速和射角的辨识,从而解决了以往方法中通过不断迭代来缩小辨识初速和射角的区间而延长了解算时间的问题。通过对弹道仿真数据的分析,从理论上证明了该算法的可行性。仿真结果表明:该方法对弹道的识别精度较高,适合于迫击炮弹的弹道辨识。     

基于部分可辨识振动系统的载荷恢复方法

在复模态分析和参数辨识的基础上,对部分可辨识振动系统的载荷识别问题进行了研究,提出了基于部分可辨识复模态参数的载荷恢复方法。恢复模型存在幅值模糊和相位模糊,不存在排列模糊。数值仿真验证了该方法的有效性,并讨论了提高恢复精度的方法。     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

一种基于神经网络的阶跃响应辨识方法

提出了一种基于神经网络的参数辨识方法,该方法与传统的参数辨识方法有着本质的不同。它充分地利用了神经网络对任意非线性函数的逼近能力,并将其与传统的基于阶跃响应的辨识方法结合起来。对方法的原理及其相关的神经网络算法做了具体的阐述并给出了仿真实例,结果表明方法是可行的,并可由此看出,神经网络用于工程实际的广阔前景。     

基于线对线突然短路的同步电机瞬态参数辨识

准确地辨识同步电机参数,是分析电力系统运行和控制系统设计的前提.利用最小二乘或卡尔曼滤波等方法辨识电机三相同时突然短路试验数据,是传统电机参数辨识的主要方式.受同步电机三相同时突然短路的可操作性和电机参数模型的强非线性等因素的影响,电机瞬态参数难以准确测量.利用改进的小波变换和人工神经元网络辨识参数的新方法,结合容易实现的同步电机线对线突然短路试验,辨识得到了三相同步电机的瞬态参数,有效提高了电机参数的辨识精度.仿真试验表明,该方法是有效的.     

基于贴近度的雷达信号个体识别方法

雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术.提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段.理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的.     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

一起亡人火灾事故的调查

通过对一起亡人火灾事故的现场勘验、调查、物证鉴定和事故认定过程的叙述,阐释了亡人火灾事故的调查和认定方法,并对电气火源物证的识别、提取、鉴定和运用作了详实说明。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

环境参数在线辨识及其在滑翔段制导中的应用

针对助推滑翔导弹,提出基于飞行环境参数在线辨识的滑翔段数值预测校正制导方法。综合考虑大气密度和气动系数对导弹运动的影响,引入滑翔段综合环境参数,利用扩展Kalman滤波方法对综合参数进行在线辨识。基于在线辨识结果,利用渐消记忆递推最小二乘方法在线建立环境参数预测模型,并利用最新辨识结果进行模型的在线修正。设计了纵向和横向制导律,并基于环境参数在线预测模型进行落点预测,以克服飞行环境扰动对落点预测精度的影响。进行了大气密度非定常扰动下的制导仿真,以及密度和气动参数随机扰动下的Monte Carlo仿真。仿真结果表明:环境参数在线预测模型能准确预报飞行环境参数,制导方法对飞行环境扰动具有较强的鲁棒性。     

论民族认同与爱国主义的契合

民族认同理论是近年来国内外专家学者在多个学科领域研究探讨的重点话题,其在促进中华民族团结统一和构建社会主义和谐社会上具有重要的理论价值和实践意义。民族和认同两者的概念探讨出民族认同的概念及双重属性;民族认同与爱国主义有机契合,是爱国主义理论的重要组成部分,同时也是爱国主义理论在新形势下的拓展和创新。     

直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究

研究了用于局部辨识同步电机参数的直流衰减静测法,介绍了直流衰减静测法的试验过程和局部辨识的概念,建立了三相同步电机静态直流衰减试验的数学模型,利用最小二乘法实现了参数的辨识,最后以某参数已知的具体电机为例,局部辨识了该电机的d轴参数.     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

关于增强各民族国家认同的几点思考

当今是民族个性张扬的时代,极端民族主义、恐怖主义和民族分裂主义是其外在表现形式,这是一种异化的民族认同,不利于各民族国家内部各民族对该国的国家认同和国家安全。应该以公民权为本位来构建民族认同,进而形成整体的国家认同;以保障公民生存权平等为契机,构建现实意义上的国家认同;以维护各民族人民的根本利益为核心,化民族主义为爱国主义;以保证各民族的和睦发展为目标,整体提高国家构建新时期和谐社会的能力。