基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

振动信号变换器的设计与实现

多传感器采编器能够实现复杂环境下对飞行体在发射过程中振动加速度、冲击加速度、压力、温度等动态参数的实时测量和记录。传感变换器电路的性能直接影响采集系统的采样精度。为了实现准确测量,对广泛应用于工程实践中的高阶集成开关电容滤波器产生的混叠效应的抑制方法进行分析及实验。实现了一种可程控放大、具有稳定通带截止频率的振动信号变换器设计。实验结果表明,该变换器电路具有体积小、集成度高、滤波衰减陡度大,频率测试精度高等特点。     

基于AP-DE算法动态迭代步长的研究

为了促进自适应滤波器的滤波性能,建立了一种变步长的基于直接迭代误差AP-DE算法。通过使得权值均方误差下降速度最大,获得了AP-DE算法的优化迭代步长,并分析了所建立算法权值均方误差的统计特性。     

工程圆管故障的振动诊断技术

本文应用结构的敏感度分析法,以敏感区的频响函数作为观测特征量,建立了故障诊断的识别方程。利用Kalman 滤波迭代算法对某工程圆管进行了刚度型故障诊断的仿真计算和试验分析。结果表明振动诊断技术可用于工程结构故障的微机实时监控,具有精度较高,抗干扰能力较强的特点。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

卫星轨道Kalman滤波稳健估计

卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性     

数据融合技术在CGF建模中的应用

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。     

简化的块变步长自适应算法

本文提出了一项特别适用于进行实时信号处理、可作为评估自适应算法性能的新指标——收敛时间。然后依据此指标,提出了一种简化的块变步长(SBVS)自适应算法,并导出了它的频域实现。计算机模拟结果表明,该算法在性能上优于BLMS 算法。     

自适应滤波算法的新进展

本文综述了自适应滤波算法研究的进展情况;指出了现有方法存在的问题。最后,对进一步研究的趋势提出了展望。