基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

几何非线性机翼本征梁元素模型的高效化改进

 采用Hodges等提出的时间-空间离散化的几何精确非线性本征梁通用模型处理柔性机翼结构动力学问题时,当离散化的节点数增大时,该方法的未知数数量成倍地增长,而且方程组是严重病态的,因此数值模拟计算的速度非常缓慢。针对机翼中最常见的悬臂梁结构,根据空间离散化的边界条件,提出了空间缩聚法把空间离散差分方程缩聚为常系数矩阵格式,得到了只与时间相关的微分方程组,进一步推导得到了该方程组的雅可比矩阵,因而大大减少了方程组的数量以及求解过程的循环和迭代步数。采用Gear方法分别求解了原始的本征梁元素模型和本文提出的缩聚模型,结果表明空间缩聚模型在相同条件下可提高运算速度约5.1倍,而且对不同类型的外载荷都具有较好的通用性、稳定性和高效性。     

航空发动机小时包修成本分析

发动机小时包修是控制发动机送修成本主要的商业模式.由于发动机原厂家和航空公司信息不对称,航空公司常常在包修协议中处于不利地位.本文分析了发动机小时包修的主要影响因素,但这些因素实质上是体现在发动机排气温度EGT上,提出了基于EGT的小时包修模型,有利于对各种系数矩阵的理解分析,针对具体机型可以利用载荷谱计算出系数矩阵.     

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

非对称受损飞机多变量模型参考自适应控制

针对非对称受损的常规布局飞机,对其自适应控制设计方法与适用条件进行了研究.建立了非对称结构受损飞机的非线性模型,详细讨论了模型的线性化过程以及受损造成的纵、横向间动态耦合项;结合常规布局非对称结构受损飞机的物理特性,对多变量模型参考自适应控制器设计的关键条件：关联矩阵和高频增益矩阵顺序主子式符号的不变性做出了证明,确立了该方法在非对称结构受损飞机上应用的理论可行性;通过仿真验证了MRAC（Model Reference Adaptive Control）方法对非对称结构受损飞机控制的有效性.     

多变量模型参考自适应控制及在飞行控制中的应用

讨论了多变量模型参考自适应控制及其在飞行控制中的应用问题.针对相对阶任意的多输入多输出线性时不变系统,提出了一种模型参考自适应控制方案.基于SDU分解,仅要求高频增益矩阵的顺序主子式的符号已知,从而放宽了对高频增益矩阵的限制.通过构造合适的Lyapunov函数,证明了闭环系统的全局稳定性和跟踪误差的渐进收敛性.将所提方案应用到了飞行控制系统,仿真结果验证了所提方案的有效性.     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

无需辅助数据的分布式目标自适应检测器

在非高斯背景和没有辅助数据的条件下,研究了高分辨率雷达分布式目标的自适应检测问题.首先采用有序检测理论和协方差矩阵的迭代估计方法粗略估计散射点集合,进一步利用迭代估计方法获得协方差矩阵的近似最大似然估计,提出了无需辅助数据的自适应检测器(ADWSD).ADWSD在非高斯背景下具有近似恒虚警率特性,且检测性能远好于修正的...     

基于LMI的Lipschitz非线性不确定系统的鲁棒控制

在常态Lipschitz非线性的基础上,考虑状态参数不确定性。针对这类Lipschitz非线性系统的反馈控制问题,运用Lyapunov方法给出了该系统渐近稳定的充分条件,并提出了应用线性矩阵不等式（LMI）来求解优化反馈增益矩阵,通过定理和Matlab仿真实例得出设计的观测器有效,具有良好的稳定性和鲁棒性。