基于瞬时转速多特征融合的内燃机各缸工作状态识别

为分析内燃机瞬时转速波动过程与各缸工作相位的对应关系,进而识别各缸工作状态,提出了基于硬件计数原理的内燃机瞬时转速精确测试方法,在某自行火炮发动机上测取了发动机正常工作、燃烧不良和失火工况下的瞬时转速信号。对信号进行频谱分析,并利用分频带滤波方法分离出电调信号和各缸做功冲击信号,进而提出5个特征参数并计算各特征参数的相对偏差和偏差极性,最后根据不同特征参数的相对偏差幅值和偏差极性分布规律判别各缸工作状态并定位状态异常缸。     

基于改进ESO的交流伺服系统FOPID定位控制

针对高炮炮控交流伺服系统高精度定位控制存在的外界干扰及诸多非线性因素,提出了基于连续光滑函数fan()的改进扩张状态观测器(ESO),并将其应用于分数阶PID控制器,即CS-ESO-FOPID。该控制器将所有外界干扰因素作为"总干扰"获取干扰实时量,并通过改进扩张状态观测器实现非线性因素的实时动态补偿。数字仿真证明,CS-ESO观测优于传统ESO观测,CS-ESO-FOPID的动态控制精度及对外部扰动的鲁棒性均优于FOPID控制,避免了基于传统ESO的分数阶PID易出现的高频颤振现象,从而验证了该控制策略的可行性和有效性。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。     

带扩张观测器的三维有限时间收敛导引律

为了保证视线角速率在弹目碰撞前收敛到零附近的较小邻域内,从而达到准平行接近的状态,基于自抗扰控制的不确定性估计补偿思想,应用反演控制方法设计了一种考虑导弹自动驾驶仪二阶动态特性和目标机动的三维有限时间收敛导引律。根据有限时间收敛控制理论,严格证明了系统的有限时间收敛特性;为抑制量测噪声,将传统跟踪微分器进行改进并应用于扩张状态观测器与反演控制的设计中。仿真结果表明,在自动驾驶仪响应延迟情况下,所设计的导引律能够导引导弹在有限时间内精确地拦截高速机动目标;改进的跟踪微分器精度高、响应快;基于改进跟踪微分器的扩张观测器估计效果理想。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

软件可测性评估

介绍了现有的软件可测性评估方法,继而提出了基于程序结构的软件可测性评估方法,该方法充分考虑了软件的失效机理,针对测试对象的不同特点,给出了面向控制流的软件故障执行的概率、数据状态感染的概率及以变量的定值-引用为基础的被感染数据状态传播到输出的概率等估计方案,在此基础上,进行了软件可测性的评估.     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

CDF9／7小波在JPEG2000中的整数变化

通过添加系数缩放值叮,使目前在JPEG2000中广泛采用的CDF9／7小波提升算法完全整数化,不仅保持了现有算法的还原度,而且简化了算法的复杂度,在图像压缩上取得了比较满意的效果。     

基于MHMM-SVM混合模型的雷达发射机性能退化状态监测

雷达发射机结构复杂,早期性能退化状态呈现多样化。为此,给出了一种MHMM-SVM故障诊断模型。该模型首先通过小波分析来提取观测信号的特征向量,然后从提取的特征向量中提取部分作为样本完成模型训练并生成发射机各种退化状态的分类器,最后给出诊断结果。仿真验证结果表明:MHMM-SVM故障诊断模型对电子装备早期故障的识别率明显优于MHMM、SVM单一模型。     

基于双自适应小波变换的JPEG2000数字水印算法

针对小波变换提出一种双自适应算法,并将该算法应用于JPEG2000压缩过程中的小波变换,在此基础之上,又提出一种适合于JPEG2000的数字水印算法．该算法利用JPEG2000压缩中的双白适应小波变换,将水印嵌入到量化后的小波系数中．实验证明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性．