基于EKF的新混沌系统滤波方法

提出一个新的混沌系统,研究其基本动力学特性。在混沌控制及其应用中,混沌系统的状态估计和滤波是重要的,但现有的滤波算法不能适应混沌的初值敏感性、不能长期预测,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）的混沌系统参数估计和滤波方法。通过对新混沌系统进行数值仿真,结果表明,这是一种有效的滤波方法。     

卫星导航电磁干扰识别分类器设计

根据卫星导航系统干扰识别特点与高阶累积量对高斯噪声的抑制作用,提出了一种基于干扰四阶及六阶累积量的特征识别算法,分析了在不同干噪比下不同干扰信号的特征区间分布。根据在相同识别特征下不同干扰信号的分离度,设计了一种基于高阶累积量的树形干扰识别分类器。仿真试验结果表明,当干噪比达到5 dB时,识别分类器对9种干扰信号的识别率均达到100%,并且受干噪比变化影响较小,试验验证了其良好的分类识别性能。     

#br# 基于自组合核的增量分类方法

在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可。然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使模型鲁棒性差,且求解过程难以拓展于核方法,降低了分类效果。针对上述问题,提出一种基于自组合核的在线极端学习机(self compounding kernel online sequential extreme learning machine,SCK OSELM)模型。首先,提出一种新的自组合核(self compounding kernel,SCK)方法,构建样本不同核空间的非线性特征组合,该方法可被应用于其他监督核方法中。其次,以稀疏贝叶斯为理论基础将训练数据的先验分布作为模型权值引入,并利用超参调整权值后验分布,从而达到对当前时间点参数稀疏的目的。最后,将稀疏得到的参数并入下一时刻运算。对动态数据的实时分类实验表明,该方法是一种有效的增量学习算法。相比于OSELM,该方法在解决动态数据实时分类问题时获得更稳定、准确的分类效果。     

基于ESO的欠驱动四旋翼飞行器轨迹鲁棒控制

针对欠驱动四旋翼无人飞行器的系统特性,为解决传统四旋翼飞行控制方法中存在的弱点,如系统状态变量间相互有较大耦合、控制效果易受建模误差的影响及抵御外界干扰能力较弱等弱点,设计一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的轨迹跟踪算法,由ESO实现对系统复合干扰的估计,并在控制律中对复合干扰进行实时补偿。由于ESO只需要测量系统输出即可实现对复合干扰的精确估计,因此在实际系统中易于实现,为验证所提算法,进行两种不同情况下的仿真研究,分别为矩形轨迹跟踪和圆形轨迹跟踪,仿真结果验证了所提算法的可行性。     

系统可靠性方法研究现状与展望

如何依据部件的可靠性属性和系统的结构特性定量分析系统可靠性,是可靠性工程研究中亟待解决的重要问题之一。本文总结现有的系统可靠性分析方法,将其划分为4大类,即解析法、蒙特卡罗法、综合法和网络法,并对上述4种方法的优缺点及适用的系统进行了分析,最后指出将表征组成系统的各组份相互关系的拓扑结构和表征系统组份的节点可靠性属性相结合,构建新的可靠性测度指标评价系统可靠性是未来系统可靠性分析方法的研究趋势。     

钴铬烤瓷合金反复熔铸后电化学腐蚀性能变化

为研究钴铬烤瓷合金反复熔铸后电化学腐蚀性能的变化,按照ISO 10271标准,将钴铬烤瓷合金在真空加压氩气保护环境下,分别经过1～3次反复熔铸,制成方形试样,采用电化学工作站测试其在37℃、pH=7.4氯化钠溶液中的电化学腐蚀性能(Ecorr、Ep、Icorr).结果表明,在氩气保护真空加压铸造环境中,钴铬烤瓷合金经过1～3次单纯反复熔铸,各电化学性能参数变化无显著差异.     

KF/UPF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

为解决捷联惯导系统大方位失准角初始对准中状态维数较高,直接应用无迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)会带来维数灾难的问题,提出了基于卡尔曼滤波(Kalman filter, KF) /UPF组合滤波的初始对准方法。将非线性初始对准模型分解为线性与非线性两部分,采用KF实现对线性部分的最优估计,采用UPF对系统的非线性部分进行状态估计。通过仿真比较不同粒子数下KF/UPF组合滤波算法和UPF算法,结果表明,KF/UPF组合滤波算法在保证初始对准精度和收敛速度的同时,将需要进行UPF滤波的状态维数由10 维降为3 维,减少了计算量,运算时间分别缩短至原来的52.69%和6.0%,提高了初始对准的实时性。     

截断删失数据下线性指数分布的参数估计

研究了截断删失数据模型中线性指数分布的参数估计问题。分别利用极大似然估计法和EM算法对未知参数进行估计,并给出参数估计随机模拟检验,通过检验发现:极大似然估计得到的参数估计和EM算法得到的参数估计结果差不多,但是EM算法的收敛速度较快。     

可变节流面积气浮支承静态性能仿真研究

本文设计了一种新的具有可变节流面积的空气静压气浮支承并建立了气浮支承CFD模型,基于标准的k-ε湍流模型,借助仿真模拟分析了径向狭缝高度(H_b)、轴向狭缝宽度(H_n)、均压腔深度(H_f)和供气压力(P_s)对气浮支承静态性能的影响。根据刚度优先的设计原则,兼顾承载力,确定了较理想的参数取值范围。     

水碳联合管理对稻田浅层土壤N2O浓度剖面分布规律的影响

为揭示不同水碳管理对稻田土壤N2O浓度产生的影响,将控制灌溉技术与秸秆还田、有机肥施用相结合,采用微电极技术,观测不同水碳管理模式下稻田土壤N2O浓度剖面分布特征。结果表明,施肥后1~6d内,控灌稻田土壤不同深度N2O浓度小于常灌稻田,施肥后第8天开始,控灌稻田土壤不同深度N2O浓度均显著大于常灌稻田（p<0.05）,且2种碳管理模式下规律基本一致;秸秆还田和有机肥施用对控灌稻田土壤浅层（0~1cm）N2O浓度无显著影响,但在较深处（1~3cm）,秸秆还田N2O浓度显著大于施用有机肥（p<0.05）,2种碳管理模式对常灌稻田N2O浓度的影响无明显规律;控灌模式配施有机肥N2O浓度小于其他模式,施加分蘖肥后,CM（控灌+有机肥管理）处理N2O浓度均值较CS（控灌+秸秆还田管理）、FM（常灌+有机肥管理）处理分别小35.1%和24.8%,差异显著（p<0.05）,CM处理略小于FS（常灌+秸秆还田管理）处理,施加穗肥后,CM处理N2O浓度均值较CS、FS、FM处理分别小45.5%、33.7%和18.8%,差异显著（p<0.05）。