小型无人机航位推算定位算法研究与误差分析

对空中航位推算(DR)算法做了深入研究,提出了适用于小型无人机(UAV)的风速估计策略;将算法中各元素的误差对推算定位精度的影响进行了理论分析与数值计算;该研究结果应用于某小型UAV的航位推算/GPS组合导航系统的设计与实现中;飞行试验表明,通过提高对DR误差影响较大的元素的测量精度和风速的估计精度,有效提高了DR推算精度,与以往其他小型UAVs相比,在断开GPS对DR的修正后,DR精度保持在一定范围的持续时间显著延长.     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法

神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。     

用线性规划法设计复系数FIR滤波器

讨论了在复Chebyshev逼近意义下设计复系数FIR滤波器问题。直接把复Chebyshev逼近问题离散化成有限维线性规划问题 ,再用单纯形法求解这种方法一直被认为只能设计实系数滤波器 ,而且计算量大、收敛速度慢。本文从直接离散化出发 ,推导出一种求解此问题的改进的单纯形算法 ,适用于设计复系数滤波器 ,极大地减小了计算量 ,提高了收敛速度。并证明了它与通过求解半无限线性规划的对偶问题而得到的改进的单纯形法是等价的。最后给出了算法的仿真结果     

铅壳柔爆索爆炸产生冲量的实验

采用光电测量方法 ,对铅壳柔爆索爆炸产生的冲量进行了实验测量。实验结果表明 ,打击到靶板表面的铅粒子中仅有一小部分粘附在靶面上 ,相邻柔爆索之间的相互作用使得冲量增大     

泥沙传输方程广义初边值问题的解析解与差分解比较

Cheng提出了泥沙传输问题的广义底边界条件并导出了具有复杂形式的解析解 ,解析解的求解过程中还需求解两个超越方程。本文一方面分析了解析解的复杂性 ,简化了超越方程根的搜索区间 ,另一方面 ,通过数值试验 ,得到了一类稳定的差分格式 ,格式参数为 0 .48≤Θ ≤ 1 ,数值例子表明 :对于稳定的差分格式 ,差分数值解具有很好的逼近效果。     

含非线性介质Fabry-Perot腔混沌研究

根据混沌动力学的基本理论 ,计算了含非线性介质Fabry Perot腔动力学方程在其参数下的Lya punov指数分布图。利用Lyapunov指数和动力学特性的对应关系 ,分析出非线性Fabry Perot腔在各种参数下的动力学特性、稳态参数区域面积和混沌转换机制     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

考虑直流侧线路阻抗时十二相发电机整流系统突然短路的研究

根据十二相同步发电机的数学模型,对考虑直流侧线路阻抗的十二相发电机整流供电系统直流侧突然短路过程进行了数字仿真及试验验证.分析了线路电阻和电感对短路电流的影响.