氢原子径向距离r的整数次幂的平均值计算

本文利用氢原子径向波函数和拉盖尔多项式的性质，导出了计算氢原子径向距离ｒ的整数次幂ｒ的平均值公式。     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.     

基于RBF神经网络的井眼方位角误差建模及补偿

对于陀螺钻井测斜技术而言,由于惯性器件本身误差及井下恶劣条件带来的干扰均具有复杂性,误差补偿是影响测量精度的关键因素。在阐述陀螺测斜原理、分析测斜系统可能产生的各种误差的基础上,进行了测斜仪转台实验,并采用神经网络中的径向基函数理论建立了井眼方位角误差模型,将其建模性能指标与双线形插值建模指标进行综合对比,结果表明RBF网络建模时间短、拟合性能好、预测能力强、补偿后方位角误差得到有效抑制、补偿精度高,各项指标均优于双线形插值方法。     

Radial acceleration estimation of multiple high maneuvering targets

The acceleration of a high maneuvering target in signal processing is helpful to enhance the performance of the tracker and facilitate the classification of targets. At present, most of the research on acceleration estimation is carried out in cases of a single target with time-frequency analysis methods such as fractional Fourier transform （FRFT）, Hough-ambiguity transform （HAT）, and Wigner-Vil e distribution （WVD）, which need to satisfy enough time duration and sampling theorem. Only one reference proposed a method of acceleration estimation for multiple targets based on modified polynomial phase transform （MPPT） in the lin-ear frequency modulation （LFM） continuous-wave （CW） radar. The method of acceleration estimation for multiple targets in the pulse Doppler （PD） radar has not been reported so far. Compressive sensing （CS） has the advantage of sampling at a low rate and short duration without sacrificing estimation performance. There-fore, this paper proposes a new method of acceleration estimation for multiple maneuvering targets with the unknown number based on CS with pulse Doppler signals. Simulation results validate the effectiveness of the proposed method under several conditions with different duration, measurement numbers, signal to noise ra-tios （SNR）, and regularization parameters, respectively. Simulation results also show that the performance of the proposed method is superior to that of FRFT and HAT in the condition of multiple targets.     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。