基于自适应正交单纯形CKF的鲁棒目标跟踪方法

为减小模型异常对目标跟踪系统性能的影响,提出了一种自适应正交单纯形容积卡尔曼滤波(AOSCKF)算法.将正交单纯形准则引入容积卡尔曼滤波中,提高滤波估计精度和计算稳定性;将强跟踪滤波(STF)中的自适应因子引入正交单纯形容积卡尔曼滤波(OSCKF)算法中,降低系统模型异常对目标跟踪的影响;将所提算法应用到双站纯方位目标跟踪系统中进行仿真实验.结果表明,AOSCKF算法可有效提升算法的鲁棒性和滤波精度.     

磁通门探测器的数值分析与仿真

给出了磁通门探测器的数学模型及其数值分析和计算机仿真的方法,并通过实例计算和模拟探测器内部各种物理量的波形、量值和相互关系,解决了电压源激励和非正弦波激励在传统分析计算中存在的难题,最后针对第Ⅱ类磁芯进行了分析.     

复合材料层合结构的非线性传热分析

基于一阶热层合理论,考虑材料非线性的影响,建立了复合材料层合结构非线性传热分析的热层合理论及其有限元方程.通过数值算例研究了材料非线性对反对称复合材料层合板瞬态温度场的影响.     

非线性自适应统计滤波器在声测量信号处理中的应用

从α-stable分布特征出发,阐述了处理非高斯噪声的LMP、顺序统计、群组等非线性统计滤波器自适应算法;实例验算表明了在α-stable分布下,非线性统计自适应器性能优于传统的线性自适应滤波器,且收敛速度更快.     

基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。     

非线性控制在磁悬浮系统中的应用

用滑模变结构控制原理设计磁悬浮系统非线性控制器，并在磁悬浮球装置上进行了试验，结果证实这种控制器具有完全的鲁棒性、良好的参数适应性，设计方法也有广泛的适用性。悬浮系统的刚度有显著的提高。     

二维非线性正交各向异性材料的瞬态热传导反问题数值方法

针对正交各向异性材料的二维非线性热传导反问题,采用顺序函数法进行表面热流辨识问题的研究。在求解反问题时,采用有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。算例的研究表明,热流辨识结果与真实热流相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。     

微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计北大核心

针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。     

坦克稳定器的自抗扰控制算法

为解决坦克稳定器中存在的传动间隙、干摩擦等强非线性问题,提高系统的鲁棒性,基于自抗扰控制器(ADRC)原理,提出了适用于坦克稳定器的自抗扰控制器,并进行了计算机仿真和试验验证。证明了自抗扰控制算法在坦克稳定器设计中的可行性。     

强非线性系统响应的研究

讨论了如下形式ｕ＋２εηｕ＋ｕ＋ｕε＝２εｈｃｏｓ（ｔ）的强 ｄｕｆｆｉｎｇ系统,式中ｕ上方的圆点表示对时间ｔ的导数,η为系统阻尼系,ε不要求是一个小量。对系统进行了变换,用多尺度法求得了系统的二次近似解,分析了稳定性。