增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制

针对模型不匹配导致的模型预测控制性能下降的问题，提出了一种基于增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制器设计方法。在现有发动机状态空间模型基础上，将指令跟踪误差与系统状态的变化量增广为状态向量，设计增广预测模型以消除稳态跟踪误差，以控制量所需能量与模型预测输出误差最小为目标，利用带约束的序列二次规划（SQP）算法在线滚动优化控制变量。通过某型涡扇发动机非线性部件级模型的包线内不同状态下仿真分析，结果表明，控制系统无稳态误差，调节时间<2s，有效提高了发动机控制品质，实现了对输出量的限制管理。     

涡扇发动机装机状态自然低温试验

为完成涡扇发动机状态鉴定，在北方场站开展了发动机装机状态下的自然环境低温试验。通过地面试验完成了自然低 温试验环境的量化分析，研究了不同气源起动模式、不同使用方法对装机状态自然低温条件下发动机起动性能的影响，分析了发 动机样本量对试验鉴定结果的影响。结果表明：APU供气是低温冷浸透起动的首选起动方式；冷运转可以有效改善发动机低温起 动性能，使相对起动时间缩短0.125～0.250；增加发动机样本量可以获得更加科学的鉴定结果，在低温起动过程中，发动机可能出 现失速等不稳定现象，甚至造成起动失败。开展了飞行试验，研究了空中低温环境对发动机工作参数及加减速特性的影响。结果 表明：在相同高度和速度下发动机加速时间随进气温度的降低而延长，当空中进气温度相差约30 ℃时，加速时间延长最多约为 18%；减速时间随进气温度的变化不大。     

Robust extended Kalman filter with input estimation for maneuver tracking

This study investigates the problem of tracking a satellite performing unknown continuous maneuvers. A new method is proposed for estimating both the state and maneuver acceleration of the satellite. The estimation of the maneuver acceleration is obtained by the combination of an unbiased minimum-variance input and state estimation method and a low-pass filter. Then a threshold-based maneuver detection approach is developed to determinate the start and end time of the unknown maneuvers. During the maneuvering period, the estimation error of the maneuver acceleration is modeled as the sum of a fluctuation error and a sudden change error. A robust extended Kalman filter is developed for dealing with the acceleration estimate error and providing state estimation. Simulation results show that, compared with the Unbiased Minimum-variance Input and State Estimation (UMISE) method, the proposed method has the same position estimation accuracy, and the velocity estimation error is reduced by about 5 times during the maneuver period. Besides, the acceleration detection and estimation accuracy of the proposed method is much higher than that of the UMISE method.     

复杂产品研制质量计划执行控制方法

构建了多级质量计划执行模型,对模型中质量计划的复杂业务及状态控制问题进行了分析和研究,在此基础上提出了基于层次模型的质量计划状态控制方法。     

基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落技术

针对四旋翼飞行器在依靠地标导航完成动平台自主降落任务中存在的目标易丢失、地标定位死区大和降落可靠性差等问题，设计了一种基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落系统。该系统以圆环地标和二维码构成复合地标来解决仅用单一地标定位时存在的定位死区大和定位范围小等问题。针对地标识别丢失、动平台车轮打滑和码盘标定不精确等问题，建立动平台的精确运动模型同时考虑码盘包含未知测量偏差，基于扩展卡尔曼滤波器实现了对动平台连续位姿的在线估计。最终，基于动平台位姿估计结果以最小Jerk指标设计降落轨迹和降落策略，实现了四旋翼飞行器在动平台上高效平稳的降落。为验证所提系统的有效性，设计了仿真和实际降落实验，验证了所提复合地标实现摄像头距离在0.5~6.0 m内的综合完整定位；所设计的动平台状态估计器能在码盘存在未知测量偏差的情况下准确估计出平台的实时位姿，同时所提自主优化降落策略和轨迹规划算法保证了可靠的动平台降落。     

小型化星载模拟预失真器的研制

基于肖特基二极管(Schottlky Barrier Diode, SBD)的非线性提出一种新型的小型化、低成本的星载模拟线性化器,可以用来改善卫星测控系统中固态功放在饱和功率输出时引起的非线性失真。首先分析了模拟预失真器的工作原理,给出其等效电路模型,然后采用软件设计和仿真了一个新型的小型化星用模拟预失真器,将设计的电路加工制作并测试。结果表明该线性化器与功放级联后,能够有效改善功放在饱和功率输出时的3阶交调约6dB。     

基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断

研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法.      

基于对偶数的航天器多特征融合相对导航算法

针对基于视觉的航天器相对导航问题,利用对偶数推导并给出了航天器相对耦合动力学方程,该方程一体化描述了追踪航天器相对于目标航天器的姿态运动和轨道运动,且考虑了由非质心点引起的相对姿态与相对轨道之间的耦合影响。在对偶代数的框架内,统一描述了目标航天器上的特征点和特征线,并基于特征点、线在像平面的投影建立了多特征融合的单目视觉测量模型。最后通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法对非质心点的相对运动状态进行了估计。仿真结果表明,本文的算法能够对航天器非质心点的相对运动状态进行较高精度的估计。     

红外地球敏感器摆动扫描机构长寿命试验方法

针对摆动扫描式红外地球敏感器,文章提出了一种长寿命试验测试方法。设计摆动频率为55～60 Hz的加速摆动扫描机构模拟件,在正弦驱动信号的激励下产生本征频率附近的摆动,实现红外地球敏感器摆动扫描机构的加速寿命试验;并研制了试验平台,实时记录和分析试验参数。试验结果表明:长寿命试验摆动扫描机构模拟件在窄扫模式时,摆动次数累计1.4×109次,摆动频率和电压峰-峰值的标准差分别小于0.002 0 Hz、0.030 9 V。     

固态颗粒空间环境下升华过程数值分析

在轨液体的排放将产生毫米级固态颗粒空间碎片,由于其升华耗散过程具有不确定性,若长期留轨将产生危害。文章以水为例,通过数值模拟对冰粒在轨升华过程进行分析。结果表明,冰粒的太阳吸收比是影响其升华的重要因素,采取措施提高颗粒的太阳吸收比和减少单个颗粒的平均质量都可有效加快颗粒的升华耗散。