一种基于DAVAR的FOG随机信号处理新方法

为定量描述光纤陀螺(FOG)测试信号中各误差分量的动态变化过程,分析了多个随机信号处理方法的优缺点,指出了常用Allan方差分析不能辨识FOG信号非平稳性因素的不足,提出采用动态Allan方差(DAVAR)对FOG信号动态特性进行分析,采用二维表示法定量描述FOG各主要噪声项变化过程。实验结果表明,DAVAR能够反映FOG数据的非平稳特性;利用二维表示的方法,可准确地反映动态误差中各噪声项的变化特征。新的方法可作为FOG信号非平稳性分析的一种定量评价工具,为研究各干扰因素对FOG组成系统精度的影响提供理论参考和评价依据。     

高动态捷联姿态测量的改进型圆锥误差补偿算法研究

高动态条件下,传统圆锥补偿算法存在不可交换性误差。为抑制圆锥误差,提出了基于角速率输出的等效旋转矢量三子样二次迭代优化算法;并采用修正型罗德里格斯参数进行更新,推导了相应的圆锥补偿算法方程和表达式。在不同圆锥运动频率下和不同更新频率下,仿真验证得出了改进算法在精度和稳定性方面均较四元数法、三子样算法均有提高。实测结果表明,改进算法受圆锥半角、圆锥运动频率的影响较小,在高动态条件下较传统算法性能更优。     

时变AR模型阶数确定与系数估计的方法

研究了用时变自回归(TVAR)模型对非平稳信号建模的方法.对该模型进行详细分析,探讨了参数模型辨识存在的2大问题:模型阶数的确定和基函数的选择.基于现定阶准则只适用于短时平稳信号的分析,所以利用具有时变特性的信息理论准则(information theoretic criteriaI,TC)来确定模型的阶数.通过引入基函数,利用最小二乘算法对模型系数进行估计,从而将非平稳信号的时变模型转化为线性时不变模型,并比较了几种基函数的拟合性能.证明了由于墨西哥草帽小波基函数具有良好的时频特性并且在使用时无需预知信号的先验信息,从而优于其他传统的基函数.     

多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用

为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。     

具振动系数的中立型时滞微分方程解的渐近性

考虑具有振动系数的中立型时滞微分方程 [x(t)+p(t)x(t-τ(t) ) ]′ +Q(t)x(t-σ) =0 ,t≥ 0 ,其中p、Q∈C([0 ,∞ ) ,R) ,τ∈ (0 ,∞ ) ,σ∈ [0 ,+∞ ) ,Q(t)最终不恒为零。记Q+ (t) =max{ 0 ,Q(t) } ,Q-(t) =-min{ 0 ,Q(t) }。获得了该方程的每一个解或者振动或者趋于零的一个新的充分条件。     

多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用

为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。     

“双重”风险评估模型的研究及实例应用

针对当前化工企业风险评估模型种类繁多,但均存在不能客观、准确反映风险值及各风险因子权重无法合理确定的问题,建立了一种"双重"风险评估模型,通过利用Delphi法对层次分析法（AHP）进行改进,从而使得出的风险因子权重值更接近实际;其次,将风险矩阵法和Borda序值法相结合对企业各风险因子的影响度进行排序,进而得出"生产装置未定期检查"和"飓风"这两种因子对化工厂的风险影响最大的结论。该风险评估模型能有效避免传统方法的弊端,最终评估结果（风险值为0.608）与实际风险辨识结果一致,为化工企业的防灾、减灾、应急救援提供了理论依据和指导方向。