大规模串行分布式检测的性能

串行分布式（Ｎ＝２,３,４）检测的最优协调门限组难以求取,因而只能就由少量传感器组成的小规模串行网,通过数值计算来考察检测性能。本文在一定条件下,给出了求取串行分布式检测性能的解析方法,进而可得到大规模串行分布式检测的性能,使我们能考察和了解检测性能在积累数增加时的变化趋势。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

一种基于滑模变结构观测器的故障检测方法

提出一种基于滑模变结构观测器的残差生成及故障检测方法.利用滑模变结构所具有的对未知输入扰动的不变性,移除外界扰动对残差的影响,使残差只对故障信号敏感,从而提高故障检测的准确性,较好地解决基于状态估计的故障检测方法中检测鲁棒性与灵敏度之间的矛盾.仿真验证结果表明了该故障检测方法有较高的检测鲁棒性,同时对小幅值故障较为灵敏.     

SpaceWire总线的双路由单元性能评价方法

基于双路由单元研究了Space Wire总线的性能评价体系。研究中给出双路由单元的定义,推导基于双路由单元的路由系统的数据传输时间和资源耗费的计算方法;推导基于双路由单元的多路由拓扑系统的性能评价体系;采用蒙特卡洛模拟的方法建立双路由单元系统的模拟平台,仿真计算路由单元在不同接口配置情况下的性能。研究结果表明:基于双路由单元的传输时间和资源耗费指标能够评价Space Wire总线的性能;在不同接口配置时,存在一种最佳的配置方式使系统的性能达到最优。     

梯格形自适应控制

本文讨论并解决了具有d步时延的多变量系统的梯格形自适应控制问题。为此,把自适应控制下的闭环系统嵌入到ARMA模型中,采用梯格算法进行预报。为了考虑d步时延控制系统,采用简捷方法推导了d步梯格预报公式,并给出了控制量的确定方法。采用梯格形自适应控制可方便地调节模型的阶次,从而可以克服对象阶次不准引起的自适应控制失效的问题。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

光学侦察卫星的目标探测概率分析

结合光学侦察卫星的特点建立了光学成像卫星目标探测概率与卫星轨道倾角、探测幅宽、访问间隔、目标特性等因素的关系模型。该模型明确了卫星技术性能指标和作战性能指标的相互关系,可作为对光学侦察卫星进行需求分析、顶层设计以及效能评估的依据。以大型舰船为探测目标,用仿真结果说明了模型的适用性。     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。