基于数据集中器的超燃冲压发动机分布式控制系统通信方案设计

为满足超燃冲压发动机的控制需求,开展超燃冲压发动机分布式控制系统通信方案设计研究。通过研究超燃冲压发动机的部件特性和控制需求,给出了超燃冲压发动机控制系统所需要测量的参数。设计基于数据集中器的部分分布式控制系统并对控制系统结构、总线选择、通信方案设计等关键技术进行阐述。在部分分布式控制系统中,全权限数字电子控制器(FADEC)实现控制及冗余切换管理功能并与飞机系统进行数据交互,FADEC原有的信号处理功能及故障检测功能被分散到数据集中器一级。在MATLAB环境下利用True Time仿真工具箱搭建分布式控制仿真系统对通信方案进行验证。仿真结果表明该通信方案在250kbit/s传输速率下的带宽利用率为41.14%,各节点消息传输没有冲突且传输时延不超过16.1ms。     

一种新的导航星选取算法研究

在导航星表的建立过程中，由于恒星的数量太多，往往要进行筛选，通常这种选择复杂费时，而结果往往并不是最优的。本文引入了动态星等阈值分布函数，将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替，建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径。本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法——回归选取算法。实验表明，用该算法所选取的导航星表，导航星数量少、分布均匀性好。同时它还能适应多种任务的导航星选取要求，具有很强的通用性。     

导弹运输与发射装置的动力学环境模拟试验技术

简要介绍了导弹运输及发射装置进行动力学环境模拟试验的主要目的。介绍了动力学环境模拟试验的最主要方法：RPC法和ITFC法及其理论基础。着重介绍了国内外有关导弹、发射装置和车辆的环境试验和动力学环境模拟试验，试验要解决的问题，试验设备和试验采用的激励信号。此外，还介绍了几种数据处理方法，特别是进行疲劳试验时所采用的时间压缩技术如：数据段选取、多重雨流技术和振动试验强化。这些方法可缩短试验时间并取得合理的试验结果。     

量化选取应变电桥在载荷校准中的应用

在载荷校准中,应变电桥的选择直接影响载荷测量的精度。以起落架单向加载工况下的电桥为研究对象,用数学公式来量化表示电桥的线性度、响应系数和单向性等基本特性,并根据其特性筛选电桥,然后用所选电桥建立载荷方程。结果表明该方法具有效率高、质量高、精度高等优点,同时也实现了载荷方程的自动化计算。     

MANET中一种新的基于多包接收的媒体接入控制协议

提出了一种新的基于多包接收的MANET媒体接入控制协议.该协议利用信道多包接收的特性,结合功率控制和协议的跨层设计,可选取信道增益较大的节点接入信道.实验结果表明,在业务量较大时,新协议在提高网络吞吐量的同时,减小了能量消耗.     

基于PCA-LMD 的滚动轴承信号混合特征选取与故障诊断

为了对非平稳、低信噪比的轴承振动信号进行分析,提出1 种基于PCA-LMD 的滚动轴承振动信号混合特征选取及智能 故障诊断方法。基于Hankel 矩阵对实测轴承振动信号进行主成分分析（PCA）降噪处理。对降噪后的非平稳信号进行局部均值分解 （LMD）,得到一系列具有瞬时物理意义的乘积函数（PF）。通过特征分析和对比,选取前5 阶PF 分量的能量比特征、样本熵、均方根及 波形指标作为信号混合特征向量。将特征向量输入到支持向量机（SVM）分类器进行训练与测试,从而实现故障诊断。结果表明：通过 对包含不同故障程度的滚动体、内圈、外圈故障的轴承实测数据进行分析,故障诊断正确率达到98%,验证了本方法的有效性,对航 空发动机轴承的故障诊断具有借鉴和指导作用。     

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。     

一种行星安全着陆点综合评估方法

随着精确着陆技术的发展,探测器在行星表面可到达的地区形貌状况越来越复杂。为了保障着陆的安全性,在下降过程中探测器需要结合敏感器信息对视野范围内的着陆区形貌进行评估分析,从而选取出最适宜着陆的地区。针对这一问题,本文提出一种行星安全着陆点选取思路,并设计出着陆点选取的参考指标,通过对形貌以及燃耗的评估,实时选取安全着陆点。MATLAB仿真结果表明,针对快速选取过程和遍历选取过程,该方法均能够在两种过程中有效选取出满足要求的着陆点,从而提高了任务的成功率与安全性。     

试验模态分析最佳测试点选取方法的优化

作为有限元模型修正的重要依据,试验模态分析的结果受多方面因素的影响,其中很重要的一方面就是测试点的选取.基于目前试验模态分析中最常用的两种测试点选择方法——有效独立法（EI,Effective Independent）和模态动能法（MKE,Modal Kinetic Energy）,提出了一种新的测试点优化选择方法——有效独立-模态动能变异系数法（EI-CVMKE,Effective Independent-Coefficient Variance of Modal Kinetic Energy）.并提出了一种新的评估测试点选择方法优劣的准则——模态动能变异系数准则（CVMKE）.运用模态置信准则（MAC,Modal Assurance Criterion）、CVMKE和奇异值分解比（SVD ration,Singular Value Decomposition ratio）评价并比较了EI,MKE和EI-CVMKE的测试点优化结果.以印刷电路板作为算例,并通过实物模态试验验证,结果表明EI-CVMKE选取的测试点在考虑了截断模态线性独立的同时又具有较高的模态动能,有较强的抗噪声性能,在3种方法中最佳.