采用CARMH模型的广义最小方差自校正控制器全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上，建立了一般的广义最小方差自校正控制器，并证明了当辨识算法采用随机逼近法时的这种自适应算法的全局收敛性，从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。     

大功率通信卫星热真空试验闭环控温方法

为了提高大功率通信卫星整星热真空试验的控温精度、降低控温风险,设计了一种应用PID闭环控制技术对星上热管网络进行闭环控温进而对整星温度进行自动控制的方法。在某大功率通信卫星整星热真空试验中,进行了星上典型热分区的PID参数自整定试验,并参考自整定试验结果确定了星上PID自动控温参数,应用PID闭环自动控温方法对卫星进行整个热真空试验过程的自动控温,控温精度达到±0.5℃,满足试验控温要求,提高了试验控温的准确性与安全性。     

不同转速下自循环机匣处理对转子性能的影响

以NASA Rotor 37为研究对象,采用数值模拟的方法研究了自循环机匣处理的引气位置在不同转速下对转子性能的影响。研究结果表明:自循环机匣处理的引气位置和转子转速对转子性能的影响具有交互性,其本质原因在于转子在不同转速下处于近失速状态时,转子叶顶区域的流动状态不同,从而造成引气位置和叶顶堵塞区域的相对位置会随着转子转速的变化而变化,进而对转子的性能影响呈现出交互性。通过对三种转速下自循环机匣处理的引气位置对转子稳定性的影响分析知,引气位置位于转子叶顶堵塞区尾缘处时对转子叶顶区的流动堵塞抑制能力最强,极大地改善了转子叶顶区域的流通状况,对转子的失速裕度改进量最为有利,在100%、90%和70%设计转速下,失速裕度改进量的最大值分别为7.46%、8.52%、6.14%。此外,通过对转子叶顶的流场细节分析得知,不同转速下自循环机匣处理的引气位置位于转子近失速工况的叶顶堵塞区尾缘处时，在叶顶造成的高比熵区最少,对转子效率的降低幅度最小,于效率最为有利。      

关于航天型号用自锁螺母标准综述

概述了两个自锁螺母系列标准的编制背景,从技术要求和品种规格综合介绍了自锁螺母系列标准的主要内容,并对自锁螺母的使用提出了需注意的几个问题。     

组织战略更新过程研究

组织对战略更新的需求总是不会停止的，问题的关键是如何更好地实施战略更新过程。文章指出，战略更新过程要经历四个阶段：第一，对组织的内外部环境进行扫描；第二，惯性和压力两种力量的对比决定组织是否进行重要的战略更新；第三，对组织战略更新方案的决策；第四，对组织绩效的评估和反馈。每个阶段都要受不同因素的影响。     

单向阀三维动态流场稳定性仿真研究

对单向阀自激振动机理进行研究,采用线性分析方法提出了单向阀的临界稳定曲线。应用泵阀仿真软件PumpLinx的动网格技术,开展了单向阀三维动态流场仿真分析,数值研究了不同工作压力、不同质量流量条件下的单向阀动态稳定特性。结果表明:在某一工作压力条件下,小流量时单向阀工作不稳定,会形成周期性的阀门颤振,随着质量流量增大,单向阀动态稳定性增强;当质量流量足够大时,单向阀工作稳定,单向阀保持稳定开度工作;质量流量一定时,工作压力降低,单向阀动态稳定性增强。单向阀三维动态流场仿真结果与线性稳定性结论相一致,从三维动态流场角度验证了单向阀自激振动机理及线性稳定性分析方法的有效性。     

战术导弹的一种自校正控制

本文探讨自校正控制理论在战术导弹控制中的应用。采用一种渐近的最小方差自校正控制方案设计导弹自动驾驶仪回路。该方案通过设计自校正控制器的极点和可调增益,使控制器稳定,并能兼顾闭环系统的动态特性,也可使输出方差趋于最小。在两种参考输入信号情况下进行仿真,结果表明,与经典控制情况相比,该方案具有较强的抑制干扰能力,能克服参数变化对系统控制性能的影响,提高了系统的跟踪性能。     

一种基于固态功率控制器的过流保护方法研究

在当前过流保护设计调研的基础上,介绍了一种自恢复保护功能器件(固态功率控制器)与熔断器配合的过流保护系统设计,并给出了两者之间的过流保护时序,根据时序要求提出了固态功率控制器与熔断器两者的过流保护参数整定方法。建立了固态功率控制器及熔断器的模型,在模型的基础上进行了仿真分析,并完成了试验验证,通过仿真分析、试验验证证明了此设计的正确性,可为后续各航天器型号过流保护设计提供参考。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

DOA estimation and mutual coupling calibration with the SAGE algorithm

In this paper, a novel algorithm is presented for direction of arrival（DOA） estimation and array self-calibration in the presence of unknown mutual coupling. In order to highlight the relationship between the array output and mutual coupling coefficients, we present a novel model of the array output with the unknown mutual coupling coefficients. Based on this model, we use the space alternating generalized expectation-maximization（SAGE） algorithm to jointly estimate the DOA parameters and the mutual coupling coefficients. Unlike many existing counterparts, our method requires neither calibration sources nor initial calibration information. At the same time,our proposed method inherits the characteristics of good convergence and high estimation precision of the SAGE algorithm. By numerical experiments we demonstrate that our proposed method outperforms the existing method for DOA estimation and mutual coupling calibration.