模块化可重构卫星在轨自重构的分层规划

模块化可重构卫星具有组织灵活、操作方便、适应性强等特点，可以有效降低卫星研制和发射成本、提高卫星对紧急任务的响应速度、延长卫星寿命。重构规划问题对模块的具体移动方式进行求解，是实现自重构需要解决的核心问题之一。针对同构式旋转立方结构，给出其离散运动模型，推导出运动空间求解算法。为降低重构规划问题的不确定性和复杂程度，采用分层规划策略，将规划任务分解为设计中间构型的上层规划和求解实现中间构型移动方式的下层规划，每层规划内部独立进行求解。设计了利用Kuhn-Munkres算法实现上层规划的重构规划算法，使中间构型具有较小的结构跨度，特别适合在轨自重构的重构规划问题求解。仿真结果表明了所提规划策略和所设计规划算法的可行性和有效性。     

基于原子事务组的备份方案的研究与设计

备份两大主流技术：镜像技术和快照技术。镜像技术能够高速有效地访问数据,快照技术能够以较小容量迅速地存储数据。存储对象作为这两种技术的基础,对数据的完整性和高可用性起着至关重要的作用。针对单盘和磁盘组作为存储对象的不足,阐述了原子事务组作为存储对象的备份方案,较好地解决了在大型的业务系统中数据的一致性和完整性。     

对象模型到数据库结构的映射

为了在ＯＯ（Ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ）软件开发中，能够实现对象的永久存储和管理，给出了一种从对象模型到关系型数据库结构的映射方法。     

基于LMI和离散模型的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断

针对航空发动机压气机健康监测提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)和H_∞优化理论的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断的方法.在航空发动机具有模型不确定性和外界噪声的情况下,应用基于神经网络的线性拟合方法实现航空发动机压气机离散模型的建立;并通过LMI和H_∞优化问题的求解得到未知输入观测器的设计参数,实现具有强鲁棒性的传感器故障诊断.该方法比以前研究中未知输入观测器故障诊断方法的优点在于能够同时处理模型不确定性和外界噪声.应用ALSTOM公司提供的燃气涡轮压气机模型进行了仿真验证,在压气机具有白噪声模型误差和正弦外界干扰的情况下,实现对小于测量范围2%的传感器故障的检测和诊断.      

弹性飞翼无人机鲁棒姿态控制设计

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,提出了一种基于反步法的鲁棒非线性控制方法。该方法考虑了飞翼无人机的非线性因素,将动态面反步控制作为内环控制抵消系统的非线性因素;同时考虑系统实际存在的弹性耦合项、参数不确定项以及外部扰动,将内环反步控制与飞翼无人机模型整体作为新的被控对象,引入最优化理论对新的被控对象设计了外环鲁棒控制器。仿真结果表明,所提出的控制器不仅满足飞翼无人机姿态跟踪性能的要求,且对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性。     

基于动理学模型的多尺度随机粒子方法

传统随机粒子方法的时空离散步长受分子碰撞尺度(分子平均自由程和平均碰撞时间)的限制,当空间和时间离散尺度远大于碰撞特征尺度时,其输运系数的数值误差显著增加,因此如直接利用这类方法对跨流域流动精确求解,其计算效率往往是极低的(如DSMC方法,Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法)。通过对随机粒子方法输运系数离散误差的分析可知,这主要是因为传统算法将模拟分子的运动和碰撞解耦计算引起的。针对这一问题,本文介绍了适合于跨流域流动模拟的多尺度Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法。通过分子运动求解中耦合碰撞作用,在连续流区域,改进的随机粒子方法在较大的时间步长下仍能够满足宏观流体力学方程的输运性质。理论和计算结果显示,多尺度Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法可以高效准确地模拟从稀薄流到连续流的跨流域气体流动。     

基于积分鲁棒的电液负载模拟器渐近跟踪控制

电液负载模拟器(EHLS)是典型的电液力矩伺服系统,存在大量非线性特性和模型不确定性(特别是非线性摩擦),随着对电液力矩伺服系统跟踪性能的要求越来越高,传统线性控制策略很难满足加载系统的高性能需求,迫切需要设计先进的非线性控制策略。针对以上问题,建立了包含连续可微摩擦模型的系统非线性数学模型,基于Lyapunov理论设计了一种误差符号积分鲁棒控制方法。该方法能够克服模型不确定性对系统的影响,在舵机运动干扰作用下实现了系统的渐近稳定性能。实验对比结果验证了该控制方法的优良性能。     

考虑数值离散误差的湍流模型选择引入的不确定度量化

在流体力学数值模拟过程中存在着多种来源的不确定因素,科学、定量地描述这些因素对模拟结果的影响对模型确认、工业产品设计优化和性能评估等过程十分重要。数值离散、模型选择和模型预测偏差是模拟过程中3种重要的不确定性来源,为将这3种不确定性因素对模拟目标量的影响统一考虑,发展了考虑数值离散误差的贝叶斯模型平均方法。首先,通过对数值离散解和网格尺度进行拟合完成数值离散误差估计,得到每个备选模型真实解的置信区间。然后,通过嵌套方法和条件优化算法,结合贝叶斯模型平均方法构建目标量的概率盒,定义目标变量累积分布函数的上、下限,以此分析其置信区间。最后,针对NACA0012低速绕流和CHN-T1跨声速绕流问题,给出了同时考虑上述3种不确定性因素之后升、阻力系数的置信区间分析示例。     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统，在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下，设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论，对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换，得到不显含时延项的规范形系统模型，便于进行滑模面参数的求解；在给定的H∞指标下，推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件，给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法；最后，设计对干扰具有估计功能的自适应率，在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响，在所考虑的不确定性因素作用下，系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时，控制器的鲁棒性较好，状态收敛时间小于0.8s，且不存在抖振。      

强跟踪滤波在高超声速滑翔目标跟踪中的应用

高超声速滑翔目标(HGT)机动模式复杂多样、轨迹形态灵活多变,增加了跟踪模型建模的不确定性,导致目标跟踪的精度低。为了提高跟踪精度,提出了一种基于强跟踪滤波的高超声速滑翔目标跟踪方法。首先,在地基雷达坐标系下建立目标运动模型和量测模型,利用维纳随机过程来表征运动模型中未知项的变化特性。其次,采用强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对目标运动状态进行估计,提高模型不确定性存在时滤波器的状态跟踪能力。最后,利用目标常用的基于标准轨迹的制导方法生成了一条可行飞行轨迹。仿真结果表明,该方法的跟踪精度高,强跟踪滤波能够有效降低模型不确定性存在时的状态估计误差。     

Spatio-temporal pattern recognition using hidden Markov models

A spatio-temporal method for identifying objects contained in an image sequence is presented. The Hidden Markov Model (HMM) technique is used as the classification algorithm, making classification decisions based on a spatio-temporal sequence of observed object features. A five class problem is considered. Classification accuracies of 100% and 99.7%, are obtained for sequences of images generated over two separate regions of viewing positions. HMMs trained on image sequences of the objects moving in opposite directions showed a 98.1% successful classification rate by class and direction of movement. The HMM technique proved robust to image corruption with additive correlated noise and had a higher accuracy than a single-look nearest neighbor method. A real image sequence of one of the objects used was successfully recognized with the HMMs trained on synthetic data. This study shows the temporal changes that observed feature vectors undergo due to object motion hold information that can yield superior classification accuracy when compared with single-frame techniques     

利用OpenGL建立运动目标体素模型的方法

三维体素模型的建立是运动目标序列图像产生的基础和关键步骤，三维体素模型就是利用计算机系统将运动目标的几何特性在计算机显示器上直观地表示出来。介绍了应用SGI公司的OpenGL三维图形库和微软的MFC基类库在VC 5.0的编程环境中建立运动目标三维体素模型的方法和过程，并以较复杂的静态飞机模型为例进行了模拟实现，得到较好的效果。     

Identification and velocity computation of multiple moving objectsin images

Analysis for identifying and computing the velocity of multiple moving objects in sequences of images is presented. While previously published analyses addressed sequences with one or two moving objects, this analysis is extended to sequences with multiple moving objects. simulation is performed to demonstrate the applicability of this technique. Multiple moving objects appear in the spectral domain as groups of individual peaks which identify the objects and are used to compute their velocities. Algorithms which evaluate the spectral peaks and calculate their velocity are also presented     

Application of Road Information in Ground Moving Target Tracking

A new algorithm is developed to achieve accurate state estimation in ground moving target tracking by means of using road information. It is an adaptive variable structure interacting multiple model estimator with dynamic models modification （DMM VS-IMM for short）. Firstly, road information is employed to modify the target dynamic models used by filter, including modification of state transition matrix and process noise. Secondly, road information is applied to update the model set of a VS-IMM estimator. Predicted state estimation and road information are used to locate the target in the road network on which the model set is updated and finally IMM filtering is implemented. As compared with traditional methods, the accuracy of state estimation is improved for target moving not only on a single road, but also through an intersection. Monte Carlo simulation demonstrates the efficiency and robustness of the proposed algorithm with moderate computational loads.     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

基于遗传算法和ARMA模型的航空发电机寿命预测

针对航空发电机剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型.运用航空发电机寿命专用试验平台,对某型航空发电机寿命进行长期试验,获取该航空发电机寿命相关数据.深入分析寿命试验数据,并对其建立ARMA模型.在此基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,分别采用A...     

对随机运动目标的一种最优搜索算法

针对一维随机恒速运动目标施加离散搜索,基于目标初始位置分布和速度分布,建立运动目标在离散空间中的分布模型,在一定探测宽度条件下,以每次探测最大发现概率为准则,计算离散时间点上的最优探测位置。     

双组元高室压脉冲火箭发动机工作特性分析

为了研究高室压脉冲火箭发动机的工作特性,在分析其工作原理的基础上建立了数学模型,其中燃烧室和挤压腔采用零维模型,喷管采用一维准稳态模型,采用四阶Runge-Kutta法进行了求解.结果表明,燃烧室的最大压强和平均压强都高于推进剂供给压强,而挤压过程中进出燃烧室的质量不守恒是压强升高的原因.与常规液体火箭发动机相比较表明,脉冲火箭发动机的真空比冲提高了7.5%,而喉部面积仅为其10.2%.     

基于仿真系统的GUI测试模型

基于仿真系统的GUI测试模型的规划方法,将GUI软件界面的各种图形对象以及其属性看作是维度,图像对象的属性的具体值作为维度数据,将软件的各种功能操作看作是事件,在不同的事件交互中,通过抽取不同的维度,建立测试模型,并对模型中抽取的维度映射维度数据,用模型语言完整准确地描述被测试软件系统,并使用事件交互图完成测试模型与自动化的测试工具的对接,提出了一种全新的GUI软件测试方法。