航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

舰艇舱室火灾危险源的分析和辨识

针对舰艇安全性设计和安全性管理两大问题,根据火灾危险源的特点可将其分为两类,运用直接经验法和统计分析法构建第一类火灾危险源辨识模式,运用系统安全分析法构建第二类火灾危险源辨识模式,并将该方法应用于某型舰艇机舱火灾危险源分析和辨识,得到机舱火灾载荷密度、热释放速率、热释放强度和事故树结构重要度等技术指标。分析表明:机舱属于高危火灾舱室,舱内灭火器材的配置、灭火系统的完好性以及舰员的损管素质是火灾事故发生最重要的影响因素。     

时间序列分析中的模型定阶策略

模型的定阶问题是时间序列分析(包括参数谱估计、系统辨识,回归分析)研究领域中的一个重要问题。本文对现有的数种模型定阶方法,进行了分析、讨论和归纳,指出了它们所适用的场合及优劣。     

潜艇电力推进装置的动态模型辨识

将系统辨识的方法应用到潜艇电力推进系统的动态特性的分析中 ,辨识算法采用递推增广矩阵法(RELS) ,并采用变遗忘因子 ,以改善系统的跟踪性能 .研究对象为一模拟电力推进机组 ,在实验数据的基础上建立了该系统励磁控制下的动态模型 .     

基于进化算法的在轨对地定点着陆优化变轨分离技术

针对在轨对地定点再入方面的问题,重点讨论了远地点单脉冲变轨模式和一般单脉冲变轨模式,在此基础上提出了一种基于进化算法在轨对地定点着陆的优化变轨分离技术,这样既保证了着陆精度,又保证了所耗能量最小。通过仿真计算,验证了该方法的正确性。     

基于BP神经网络带调压器直流发电机特性的辨识

为使坦克直流发电机的调压特性实验能够在计算机上仿真进行,节约教学实验成本,可利用神经网络对直流发电机的调压特性进行辨识,得到了比手工绘制精度更高的特性曲线.因此,调压特性的神经网络辨识法,有利于直流发电机特性实验教学.     

同步电机参数在线小扰动辨识技术研究

针对目前同步电机参数辨识方法存在的对输入扰动信号要求严、不能计及非线性因素等缺陷,对同步电机参数在线小扰动辨识技术进行了研究.构建了同步电机参数在线采集系统,建立了同步电机的恰当电路模型和状态方程,采用最大似然估计法在轻载和低励磁状态下辨识电机的线性参数,然后在磁路饱和状态下对饱和参数进行辨识修正,最后在大扰动的情况下,对参数和模型进行检验、修正.仿真计算结果与实测数据吻合较好,证明了文中所提出的同步电机参数辨识技术的有效性.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

弹性高超声速飞行器自适应极点配置控制

本文针对乘波体外形的高超声速飞行器存在的结构/推进/气动强耦合特性,利用鲁棒极点配置方法设计了自适应控制器,实现了对高超声速飞行器的速度和高度指令跟踪控制。控制器采用了Proportional-Integral-Filter(PIF)结构,该结构的控制器不仅能够使系统具备良好的稳态特性而且能够对控制信号进行滤波平滑,从而能够有效地抑制高超声速飞行器的弹性振动对控制系统的影响。基于弹性高超声速飞行器模型CSUAL_GHV,分别采用自适应鲁棒极点配置控制方法和自适应非鲁棒极点配置控制方法进行了数值仿真。结果表明,与非鲁棒极点配置控制方法相比,采用自适应鲁棒极点配置控制方法的控制系统不仅使飞行器能够很快地跟踪上速度和高度指令,跟踪误差小于1%,而且高超声速飞行器的弹性振动也得到了有效地抑制。飞行器在整个飞行过程中的飞行攻角均处于±2°范围内,满足超燃冲压发动机的工作要求。     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.