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     

基于G2的飞船推进系统的故障诊断

探讨了G2的知识表示、知识库管理及实时推理.针对飞船推进系统的工程实际问题,分析了推进舱推进子系统的故障特点,采用神经-模糊系统理论对推进舱推进子系统故障模式的知识表示进行研究,提出了推进舱推进子系统故障的知识表示形式.运用G2软件平台设计了飞船推进系统的故障诊断推理机.该推理机可以实时地诊断出相应的故障模式,记录相关的故障信息,还可以对故障进行预报,以避免故障的发生.     

优化组合奉献观测器的故障诊断方法

给出了奉献观测器故障诊断方法的概念 ,并在此基础上 ,提出了优化组合奉献观测器的故障诊断方法。该方法简化了知识规则数量的要求 ,提高了对知识规则的利用率 ,通过两个算例对该方法进行了验证 ,给出了相关的定理。为便于工程设计与实现 ,采用神经 -模糊系统理论 ,建立了模糊感知器与优化组合奉献观测器相结合的故障诊断方法 ,使该方法具有学习功能 ,增强了自适应能力。最后给出了数值仿真分析结果 ,证明了该方法的有效性以及良好的研究与应用前景     

微纳卫星星座建立与维护策略

微纳卫星组成星座在遥感、通信等领域有着广阔的应用前景.合理而高效地完成微纳卫星星座的建立与运行维护是实现微纳卫星应用迫切需要解决的问题.对微纳卫星星座建立与运行维护所涉及的卫星发射、星座配置、信息处理、卫星故障处理和运行终止等问题进行了系统宏观地探讨,从定性的角度提出了针对上述问题的解决策略,旨在引出各相关领域的关键技术和创新思维,起到抛砖引玉的作用.     

基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测

针对一类非线性系统,提出一种小波神经网络(wavelet neural network,WNN)自适应故障检测方法。WNN具有较强的泛化能力及不同的激活函数。通过设计自适应状态观测器技术,利用小波神经网络观测器良好的观测性能来观测系统的当前状态,并将其应用于一类非线性系统中,实现故障检测与诊断。利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性,仿真结果亦表明了该非线性系统故障检测观测器的可靠性和稳定性。     

谈谈《中国革命史》的课外教学

《中国革命史》的教学实践表明，该门课程有两种教学形式，一种是课堂教学，这是最基本的形式，另一种是课外教学活动，这是《中国革命史》教学不可缺少的组成部分。这种课外教学活动，决不是课堂教学的简单重复，而是课堂教学的有益的补充和扩大。因此，在充分重视课堂教学的，过必须积极地开展课外教学活动，并把二者有机地结合起来．相互推动，以便提高教学质量。。中国革命史》的内各相当丰富，同现实的联系又极人密切，为开展课外教学活动提供广较为有利的条件。这主要表现在其一．《中国革命史》给后人留下厂许多革命旧址，经过人民政…     

一种改进的推广卡尔曼滤波收敛特性研究

提出了一种改进的推广卡尔曼滤波算法,这一算法不仅具有良好的数值稳定性,而且计算量较小,并进一步分析研究了这一算法的收敛特性,给出了指数收敛速度,分析结果表明改进的算法得到的滤波器增益和状态估计能很好地跟踪原算法得到的滤波器增益和状态估计。     

两段卡尔曼估值器及最优条件研究

考虑了具有ARMA模型随机偏差的两段卡尔曼估值器的最优条件问题。首先给出了增广状态的最优卡尔曼滤波和两段卡尔曼估值器 ;其次证明了在一定的代数约束条件下 ,两段卡尔曼估值器和增广状态的最优卡尔曼滤波是等价的 ;最后 ,由于给定的代数约束条件在实际系统中是受限制的 ,因此结论表明两段卡尔曼估值器是次优的。     

模糊系统和神经网络的融合技术

概述了模糊、神经网络和人工智能技术之间的关系,重点探讨了模糊和神经网络的特点;综合并分析了模糊系统和神经网络的结合方式,其中包括两种系统的串、并联结合方式,基于神经网络的自适应模糊系统和基于模糊系统的神经网络模型等;此外,还就模糊系统和神经网络系统的输出,从定量角度讨论了模糊系统和神经网络的功能等价性,并给出了相应的定理和证明。