针对微惯性测量组合标定精度低的问题,充分发挥神经网络良好的逼近非线性函数的优势,以RBF神经网络为主要逼近手段,对微惯性测量组合输出非线性特性进行精确逼近,从而得到更为准确的标定结果。试验结果表明,基于RBF神经网络的标定算法能够有效地逼近微惯性测量组合敏感信息,与传统基于最小二乘法建模方法相比,微惯性测量组合输出标定精度有了显著提高,为后续的载体姿态准确解算奠定了基础。

在自动配料系统中，液态原料的供给通常需要电磁流量计的计量来达到精确控制的目的。首先通过静态标定电磁流量计的测量精度，在大量试验的基础上拟合出较理想的线性关系，同时找出电机频率与流量间的波动联系，然后利用动态模糊控制作为其核心控制算法，准确地控制液态原料的供给。

从齿轮箱故障机理研究、信号处理技术、故障诊断方法等方面对齿轮箱诊断技术的现状进行了讨论.列举并分析了小波分析、模态分析、粗糙集理论、群体智能理论、生物免疫机理等理论在齿轮箱故障诊断中的应用,展望了齿轮箱故障诊断技术的发展.对现有齿轮箱诊断技术研究急待解决的问题提出了看法.

由于供输弹系统早期故障信号成分复杂,故障特征微弱,故提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与以冯诺依曼拓扑结构(VN)改进鲸鱼算法(WOA)优化下的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。在对所测信号进行预处理即去趋势项和零点漂移后,通过CEEMDAN对供输弹信号进行分解,得出模态分量(IMF);然后依据相关系数和峭度准则这两个标准来选取符合标准的IMF分量,提取这些分量的分布熵(DE)作为特征;最后用VNWOA-LSSVM诊断模型,输入供输弹系统3种不同工况下的振动信号特征进行故障诊断,并且还对比了LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM和WOA-LSSVM等方法对故障的识别率。实验结果表明:这些方法中经VNWOA优化后的LSSVM的识别率最高,高达94.03%。

针对供输弹系统早期采集的信号中成分复杂,故障特征难以提取和识别的问题,提出一种基于模糊熵与布谷鸟改进的极限学习机(CS-ELM)的供输弹系统早期故障预示方法。运用改进的可调品质因子小波变换对信号进行滤波降噪,提取各子带信号的模糊熵特征;选取模糊熵值较大的5个子带进行重构,完成降噪并将其模糊熵组成特征向量;运用CS-ELM对所提取的特征向量进行早期故障预示并与ELM的诊断结果进行对比。试验结果验证了该方法的有效性,其预示准确率达90.7%。

考虑到自动机工作环境复杂,各部件相互作用时间短,冲击性强从而导致各种响应信号相互叠加,敏感特征参量难以确定的问题,提出了一种应用多参数融合与ELM相结合的自动机故障诊断方法。首先,对自动机故障信号计算广义分形维数,在此基础上提取盒维数、信息维数、关联维数作为故障特征参量;然后引入信息熵模型,对自动机故障信号提取功率谱熵、奇异谱熵、特征空间谱熵作为特征参量来描述信号状态在频域、时域、时频域的能量变化;最后将特征参量输入到极限学习机中（ELM）进行分类。实验结果表明多参数融合能全面准确地反映故障信息,极限学习机学习速度快、结构简单,具有很好的故障分类效果。

针对自动机振动响应信号非线性、非平稳、高冲击的特性，提出基于局域均值分解（LMD）和矩阵分形相结合的自动机故障诊断方法。首先对采集到的自动机各工况信号采用LMD法对其进行分解，对分解得到的分量信号进行广义维数计算，通过广义维数相关系数判断方法选取分量信号，进而构建各工况的样本矩阵，用相关性判断方法计算待检测信号矩阵与样本矩阵之间的相关系数，最后通过对比相关系数的大小来判断故障模式。诊断结果与实际情况完全符合，表明该方法能有效的应用在自动机放障诊断中。

为了更好地处理非平稳、非线性振动信号,依据Hilbert-Huang变换边际谱的思想,提出一种基于S变换的时域边际谱,并给出了利用该时域边际谱进行频谱分析的具体方法。对仿真信号的处理结果说明,该方法对振动信号中的冲击能量比较敏感,能够很好地提取冲击的特征频率,同时具有抑制信号高频成分和突出信号低频成分的特点。利用该方法对实际的振动信号进行处理,对滚动轴承故障的成功识别说明该方法能够提取微弱冲击特征频率,体现了其在振动信号频谱分析中的价值。

针对齿轮箱复合故障信号成分复杂和故障特征难以识别的问题,提出基于多分辨奇异值分解(MRSVD)能量特征和模糊核聚类(KFCM)的齿轮箱复合故障诊断方法。首先,采集齿轮箱不同工况下的振动信号,通过进行MRSVD分解得到1个相似信号和5个细节信号;然后,提取6个分量信号的能量特征并进行归一化处理,得其能量相对值;最后,使用KFCM进行故障诊断。实验结果表明,MRSVD能量特征提取方法可有效提取齿轮箱复合故障特征,且KFCM可准确诊断齿轮箱复合故障。

液压调平系统广泛的应用在现代国防与民用技术中，而调平系统是一复杂的非线性时变系统，且在调平过程中会出现液压支腿之间、支腿与倾角之间的“牵连耦合”问题。针对这一问题采用基于目标面的调平方法，提出“以面调面”的面调平技术，通过调平平面与目标平面的相对位置输出控制量，设计了多输人多输出的MIMO非线性动态解耦模糊控制器。在调平过程中解决了耦合问题，实现多点调节。通过某型特种车辆和某型雷达车的现场应用和实验验证，很好实现了液压平台的精确快速调平。