航空发动机密封组件平面度误差检测技术研究

针对航空发动机石墨密封组件结构特点和平面度测量技术要求,提出应用光波干涉法对航空发动机密封件平面度误差实施检测专用装置的设计、测量、平面度判读等。     

低速单级轴流压气机自引气扩稳实验

在一台低速单级轴流压气机上采用自引气-喷气方式进行了实验研究,实验中分析比较了不同的引气方式对压气机失速裕度改善(SMI)以及对压气机效率的影响,同时对不同自引气方式的扩稳机理进行了探讨.实验结果表明:自引气方式能够有效的改善压气机失速裕度,并且能够略微提高压气机效率.与传统的外部引气相比,节省了外部引气所需要的外部空气压缩系统;为自引气在实际压气机稳定性控制中的应用提供参考.      

DS/FH混合扩频快速捕获技术的研究

在DSFFH混合扩频通信系统中,快速捕获是一个非常关键的技术。通过采用快速扫描和等待式相结合的方法用来实现跳频信号的快速捕获,利用神经网络技术实现直扩信号的快速捕获,通过这2种方式,就可实现DSFFH混合扩频的快速捕获。     

利用频谱仪实现多信号测向

随着通信技术的发展,无线电信号之间的干扰越来越严重,无线电信号的测向技术在无线电监测系统中的地位也越来越重要。本文针对目前无线电测向系统的不足,对比较常用的需要硬件支持最少的测向方法———最大信号法进行了改进,设计了一套适用于便携式测向系统使用的测向方法,借助频谱仪实现了多信号的测向,使得测向的频谱范围、随机信号捕获和测向精度得以很大的改进。系统能够对30MHz~18GHz范围内的任意一段频谱进行测向,可以获取测试频段内任意15个典型信号的频点及其方位角和俯仰角信息,测向的最大误差为2°。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

我国空间电力线谐波辐射现象分析

研究了利用DEMETER卫星电磁场探测数据辨识电力线谐波辐射(PLHR,Power Line Harmonic Radiation)事件的方法,探讨了我国空间中PLHR事件的特点.通过采用时频分析和Welch功率谱估计法分析了2005-2010年6年我国空间中的全部卫星电场强度探测数据,共发现151例PLHR事件,给出了PLHR事件的统计分析和典型实例.结果表明我国空间PLHR事件的频率分布在1 000~4 500 Hz之间,多为50 Hz的奇数倍,间隔为50/100 Hz.PLHR事件与我国电网发展和变化有密切关系,与地磁活动水平无关,呈现出昼夜差异和季节差异.最后给出了影响PLHR事件探测的可能因素.     

基于直接频谱法的相位噪声测试方法研究

介绍了用频谱仪直接测量微波信号相位噪声的方法。给出了频谱仪测试的步骤、测试参数设置和测试结果修正。比较了直接频谱法和正交鉴相法的测试结果。讨论了相噪测试中的注意事项。     

神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用

为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。     

激光外差干涉技术在固体发动机振动中的应用

利用激光外差干涉技术对工作中固体火箭发动机的振动频率及强度进行了研究。在实验室环境下建立一套激光外差干涉系统,对某型号发动机进行振动测量实验。实验表明,激光外差干涉测振系统测量带宽7.8 Hz,测量标准偏差小于5.6×10-8,振镜实验测量结果与振源频率相吻合,系统探测信号强度和物体振幅呈线性关系。激光外差干涉技术在发动机振动测量过程中具有一定的应用价值。     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。