LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

基于新息趋势的纳卫星地磁定轨

针对地磁定轨系统受地磁偏差影响精度不高的问题,提出了一种基于新息趋势的自适应地磁定轨算法(AKF)。该算法将地磁偏差建模为随机游走模型,使之参与滤波。在滤波器运行过程中,依据新息的变化趋势,实时调整滤波器状态。以Swarm-A卫星的观测数据的实验表明,该算法和传统滤波器相比具有计算量低,收敛速度快,定位精度高等优点。通过改善地磁偏差的估计性能,该算法提升了系统的定位精度,其最大定位误差为6 km。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

某型航空发动机参数变化的原因分析

利用飞参记录有关发动机性能参数的数据,运用推进系统理论知识,进行原因查找分析与调整研究,保持、恢复发动机性能。     

扩展分支分析方法在飞行动力学中的应用

将分支分析和突变理论方法扩展后,应用于飞机全包线范围内平衡特性的连续计算和稳定性分析,提出了以扩展分支分析方法为基础的反馈参数连续调参的控制律设计方法。研究结果表明,扩展分支分析方法不仅能获得飞行性能指标,而且可确定非线性飞行动力学系统的稳定特性,是综合进行性能计算、品质分析及控制律设计的一种有效方法。     

多操纵面飞机大包线控制律设计

针对多操纵面布局飞机,提出一种基于Kriging建模技术和鲁棒自增益调参控制器设计技术的大包线飞行控制系统设计方法.通过采用力矩控制形式,使调参控制器的输出为三轴所需力矩系数,从而便于采用力矩控制分配技术来发挥冗余操纵面的潜力,并提高系统鲁棒性;在设计使系统性能指标最优的控制律时,通过建立控制系统性能参数的Kriging近似模型,避免了多次进行耗时的控制器设计,提高了设计效率.     

激光推进加速飞行器的飞行控制与数值仿真

激光能够照射到的区域受到限制,飞行器只能在这个范围飞行并尽可能获得较大的速度.考虑两种不同的加速方式:竖直平面内直接加速和螺旋加速,使用程序调参飞行控制技术确定操纵面偏转角度,控制飞行器轨迹,并且给出了相应的仿真结果.结果表明,操纵控制下的飞行器能够按照预定轨迹飞行;使用螺旋加速方式,可以延长激光加速的时间,但是这两种加速方式最后得到的速度差不多, 而螺旋加速的操纵复杂,因此竖直平面内直接加速有一定的优势.     

一种改进的双重频退速度模糊方法

本文分析了双重复频率退模糊方法的局限性和误差成因,提出了一种统计求解方法进行速度退模糊.此方法同传统方法的差异在于,其首先对Nyquist数进行估计,再进行退模糊处理.理想实验和在中频相参多普勒天气雷达上的实际结果分析均表明,改进的方法具有更好的解速度模糊性能,且具有较高的实效性.