光纤陀螺温度漂移的多尺度集成建模研究

为了逼近光纤陀螺(FOG)温度漂移的复杂非线性关系,提出一种基于有界整体经验模态分解(BEEMD)和极限学习机(ELM)的多尺度集成建模方法(SE-BEEMD-ELM)。采用样本熵(SE)分析BEEMD分解得到的本征模态函数(IMF)序列,根据SE值变化趋势和大小得到漂移数据的多个尺度分量。分别以温度梯度变化和单一尺度分量训练ELM子模型,累加生成的多个子模型得到FOG温度漂移的集成模型。实验结果表明,基于SE-BEEMD-ELM的多尺度集成建模方法,建模精度较基于BEEMD-BP以及BEEMD-ELM的单一模型提高2个量级。     

RBFNN辅助卡尔曼滤波在GPS/SINS组合导航中的应用

为了克服传统卡尔曼滤波对观测噪声必须为零均值白噪声过程的依赖,针对工作于恶劣环境下的飞行器、舰船等运动载体的组合导航系统,提出了利用神经网络的自学习、自组织、自适应能力来辅助传统卡尔曼滤波器的方法。对所建立的BP神经网络和基于正交最小二乘(OLS)算法的RBF神经网络的收敛速度进行了比较。最终选择收敛较快的RBF神经网络辅助卡尔曼滤波器,仿真结果表明该方法能够抑制滤波器发散,提高了导航定位精度。     

基于TMS320VC5402的RS_485通信设计

完成了基于TMS320VC5402 DSP的R5_485通信的硬件设计和软件编程.基于美国TI公司TMS320VC5402 DSP芯片的多通道缓冲口(McBSP)进行适当的硬件扩展,以SPI方式直接和MAXIM公司的MAX3100通用异步串行收发器接口,然后经Linear Technology公司的LTC 1480超低...     

基于弹塑性区间有限元的边坡稳定性分析

区间分析法是工程中对不确定问题进行分析的方法之一。现有区间分析法大多采用区间参数摄动法求解,其存在明显的局限性,特别对于弹塑性问题需采用增量法计算时,很难得到有效的解答。在边坡稳定性计算中采用区间变量来描述工程中的不确定性,将区间数学与弹塑性有限元相结合,建立了弹塑性区间有限元,推导了基于弹塑性区间有限元方法的边坡稳定性区间安全系数计算公式,这一方法能有效的避免区间参数摄动法的局限性。通过工程实例,验证了该方法的可行性和有效性。在此基础上探讨了岩土体参数对区间安全系数的影响。结果表明,内摩擦角对边坡安全系数的影响明显,重度、黏聚力影响较大,弹性模量和泊松比影响小。     

采用掩模板制作的光纤布喇格光栅传感器

光纤布喇格光栅(FBG)是国际上光纤传感技术研究的前沿热点。在恶劣环境下对复杂结构进行变形和健康监测，具有波长编码等明显的其他传感器所没有的特点。将由光纤光栅组成的阵列埋入结构材料内部，可用来监测桥梁、大坝、重要建筑物以及船体、航天器内部的温度、应变、压力及材料结构状态的变化。该文介绍了采用掩模板制作光纤光栅传感器的原理和方法，分析了采用相位掩模法制作的分布式光纤布喇格光栅传感器的灵敏度等测量性能和噪声的随机过程特性，从而为其在船舶结构变形测量技术中的应用提供了科学依据。     

丙烷压缩机的开发及其在冷冻箱上的应用

本文全面讨论用丙烷作为工质在开发非CFC压缩机和冷冻箱的理论依据和实验研究。     

动力调谐陀螺仪动态误差试验仿真器

本文系统地提出了动力调谐陀螺仪（ＤＴＧ）动态误差试验中的数学模型，分析了ＤＴＧ的动态误差，建立了动态误差模型，并在此基础上开发了ＤＴＧ误差试验仿真器。     

基于小波多尺度分析的光纤陀螺振动误差分析与建模

针对振动环境对光纤陀螺性能的影响,对某型号的光纤陀螺进行了线振动实验并对实验结果进行了Allan方差分析。利用小波多尺度变换提取了光纤陀螺误差模型中的各误差项,分析并验证了零漂及噪声误差与Allan方差分析误差系数中的量化噪声、角度随机游走以及零偏误差与误差系数中的零偏稳定性、速率随机游走、速率斜坡之间的对应关系。随后利用RBF神经网络对小波多尺度分析提取的零偏误差建立模型并进行了补偿。仿真结果表明,本文提出的方法有效减小了振动环境下各误差项对光纤陀螺性能的影响, Allan方差分析结果中的五个误差系数均有较大下降,其中两项误差系数下降了一个数量级及以上,极大提高了光纤陀螺在振动环境下的输出精度,对光纤陀螺在振动环境下的误差研究具有重要指导意义。     

基于ＩＲＲＴ∗和ＤＷＡ的无人艇混合路径规划方法

由于无人艇的工作环境较为复杂,易受到水流的影响,提出了一种基于改进IRRT*和考虑流场DWA的无人艇混合路径规划算法。在全局路径规划中,通过引入启发式函数对IRRT*进行改进,提高了搜索效率,快速给出全局路径。在局部路径规划中,将流场的影响加入DWA算法的评价函数,实现了无人艇在有流场情况下的实时最优路径规划。将全局规划和局部规划相结合,经仿真验证,能够实现无人艇的实时路径规划,确保无人艇完成任务的稳定、高效。     

函数型神经网络在捷联陀螺非线性估计中的应用

针对神经网络的强自学习性、自适应能力及非线性变换特性,结合陀螺静态漂移误差模型,采用函数型神经网络对捷联陀螺静态漂移误差系数进行了非线性估计,解决了捷联陀螺重复启动时的静态漂移误差系数的在线动态标定问题。