一种扩展的3-2-1组合夹具定位方法

针对孔系基础板组合夹具定位方案的确定问题，提出了一种扩展的3—2—1的设计方法，介绍了该方法的基本原理，给出了全部设计公式．利用该方法可以自动确定由直线和圆弧组成定位边界的工件的全部可能定位方案．     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

含有纯滞后对象的控制方法

评述纯滞后对象控制的两种典型方法─—大林算法和纯滞后补偿法的原理、优缺点、设计要求及存在问题，并讨论了两者的联系。     

基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

非线性模糊直接鲁棒自适应控制的后推设计

采用模糊直接控制方法,针对一类非线性多入多出系统,提出了一种带有连续鲁棒项的鲁棒自适应控制方法.在此基础给出了高阶多入多出系统的鲁棒自适应的后推设计方法.在鲁棒项合理简化的情况下,给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明,简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响.理论分析和仿真实验均显示,本方法可以使系统全局渐近稳定,且选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度;并且由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性.     

一种新型过滤机的应用

介绍一种新型动态过滤器,可以在封闭条件下完成常规的固液分离功能,还可以将分离得到的固体通过加热熔化,使固体物料以液体的形态排出过滤器;并将这种新型动态过滤器应用到香兰素生产过程中。     

一类信号所确定的预测误差滤波器的零点分布

对R.Kumaresan提出的由M个指数衰减(或不衰减)的正弦信号的和组成的信号进行了推广,讨论了由这类推广了的信号所确定的预测误差滤波器多项式的零点分布。信号零点完全由信号所确定。不论信号零点如何分布,只要预测误差滤波器多项式的系数满足某些条件,则其额外零点在单位圆的外部呈均匀状分布。