柔性加工设备机电系统的动力学模型与辨识

在剖析柔性加工设备机电系统结构、信息传递链等基础上，建立柔性加工设备机电系统较精确的动力学模型，并研制相应硬件，实现实时在线模型参数辨识，排除变工况与加工过程的时变性对状态监测与故障诊断的影响，为实现柔性加工环境下多变工况加工过程的实时状态监测、故障诊断与故障预警打下基础。     

基于BP神经网络的极移预报*

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

机载UWB SAR实时信号处理算法研究

机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)实时信号处理具有大数据量、大计算量等特点。用于实时信号处理的NCS算法需要较大的存储空间,针对这个问题,提出了改进的NCS算法,减小实时成像处理对存储空间的要求。同时,给出了UWB SAR实时信号处理的流程,分析了前向速度误差对成像质量的影响,推导了在改进NCS算法中基于测量数据的视线误差补偿的性能,采用仿真数据和实测数据对整个系统的性能进行了验证。     

水下应用栅格翼动态展开参数预示方法

基于水下应用栅格翼动态展开过程动力学模型,根据展开特征角度定常水动力方法,拟合获得展开全程受到的流体力矩,并引入考虑相对速度影响的修正因子,形成水下应用栅格翼动态展开过程参数工程预示方法,以典型展开时序点航行体运动参数为设计输入,对栅格翼展开过程运动参数进行预示。通过与水下应用栅格翼非定常流场仿真计算数据以及水下航行体弹射试验数据对比,验证了上述预示方法的正确性及工程适用性,为水下应用栅格翼方案设计的优化及展开不同步性分析提供设计参考。     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。     

基于自相关的匀速运动模糊尺度参数识别

运动模糊图像复原主要取决于点扩散函数(PSF)的确定。对于匀速直线和匀速旋转运动模糊图像,运动方向和模糊尺度决定了PSF,是重要参数。根据模糊图像的像素点具有高度相关的特性,采用差分和自相关等技术,精确确定模糊尺度,为图像复原提供必要参数。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型.构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生...     

BP神经网络在极移预报中的应用

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

平流层飞艇飞行模态分析

平流层飞艇的总体布局、升空原理和工作模式明显不同于导弹、飞机等传统飞行器,其动力学特性亦不同于上述飞行器,须深入研究其飞行动力学的基本特性、一般规律和内在机理。针对此问题,系统研究了平流层飞艇的飞行模态。采用小扰动方法推导了平流层飞艇的线性运动方程,将其解耦分组为纵向运动方程和横侧向运动方程;定义模态及模态参数,研究平流层飞艇的模态分析方法;通过计算分析状态方程的特征值和特征向量,研究了平流层飞艇的飞行模态。结果表明:纵向运动由浮沉、浪涌和摆动三种模态叠加而成,横侧向运动由偏航衰减、侧滑衰减和滚转振荡三种模态叠加而成。