捷联惯导系统姿态算法研究

姿态算法是捷联惯导系统算法中的一个重要组成部分,研究了一种新的递推补偿方法并在BorlandC语言环境下进行了仿真,使其更接近工程实践.     

多相永磁同步电动机的矢量控制及仿真

建立了多相永磁同步电动机定子静止坐标系以及d、q旋转坐标下的数学模型 ,对多相永磁同步电动机的矢量控制系统进行了一般性分析 .针对表面式永磁电动机提出了一种简单高效的转子磁场定向控制方法 .采用Simulink/PSB对系统进行了动态仿真研究     

基于马尔科夫链的一种评价方法

应用了数理统计与随机过程理论,从分析动态系统的状态以及状态转移情况给出了一种合理的评价方法,经过实例验证,该方法效果较好.     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

一种计算任意形状封闭区域面积的新方法

在图像模式识别中 ,面积是很重要的特征。提出一种计算面积的新方法 ,利用Freeman链码矢量分析 ,对边界像素标注综合处理 ,再进行边界像素坐标加权求和计算 ,求得目标面积 ;该方法与原有计算面积的方法相比 ,该方法实现简单 ,计算量小 ,结果准确     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

关于半鞅向量随机积分的一个注

建立了半鞅向量随机积分的一个结果,能方便处理可料过程在向量随机积分意义下对半鞅的分解随可料过程不同而不同的问题.作为其应用,给出了有关文献中定理的简洁证明.并利用其思想,得到了半鞅向量随机积分的一个重要性质.     

基于特征值的单矢量水听器目标检测算法

针对水下目标检测在低信噪比与非平稳背景噪声情况下性能下降的问题，结合特征值检测算法原理，给出一种单矢量水听器联合信息互相关检测算法。该算法利用电子旋转导向角度与振速信息构成一种组合振速，并结合声压信息得到一种互相关值，在大快拍无信号条件下，该值满足渐进高斯分布；将该值除以解析振速与声压信息的协方差矩阵最小特征值，得到一种检测统计量；通过与门限值比较，实现目标检测。理论分析可见，所提检测算法无须背景噪声的先验信息，并且可以通过调节导向角度提高检测性能；在单目标情况下，利用检测统计量与导向角度的对应关系可实现目标方位估计。仿真与实测数据结果表明，相比于单矢量水听器最大最小特征值检测算法与能量检测算法，所提算法检测性能优良，适合于单矢量水听器目标预警检测。