预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

绿色技术创新对企业成长绩效的影响——基于研发投入强度的调节作用

随着我国经济的高速发展,生态问题日渐凸显。通过技术创新处理好经济发展和生态效益的关系成为实现绿色发展的内在要求。本文利用94家创业板制造业上市公司2014—2017年的数据,采用广义最小二乘法对绿色技术创新、研发投入强度与企业成长绩效之间的关系进行实证分析,探讨了绿色技术创新对企业成长绩效的直接影响,并对研发投入强度的调节作用进行分析。结果显示:绿色技术创新对企业成长绩效具有显著的正向影响;研发投入强度对绿色技术创新与企业成长绩效的关系产生显著的负向调节作用。     

Generalized Kutta–Joukowski theorem for multi-vortex and multi-airfoil flow with vortex production——A general model

By using a special momentum approach and with the help of interchange between singularity velocity and induced flow velocity, we derive in a physical way explicit force formulas for twodimensional inviscid flow involving multiple bound and free vortices, multiple airfoils, and vortex production. These force formulas hold individually for each airfoil thus allowing for force decomposition, and the contributions to forces from singularities(such as bound and image vortices,sources, and doublets) and bodies out of an airfoil are related to their induced velocities at the locations of singularities inside this airfoil. The force contribution due to vortex production is related to the vortex production rate and the distance between each pair of vortices in production, thus frameindependent. The formulas are validated against a number of standard problems. These force formulas, which generalize the classic Kutta–Joukowski theorem(for a single bound vortex) and the recent generalized Lagally theorem(for problems without a bound vortex and vortex production) to more general cases, can be used to identify or understand the roles of outside vortices and bodies on the forces of the actual body, optimize arrangement of outside vortices and bodies for force enhancement or reduction, and derive analytical force formulas once the flow field is given or known.     

高速颤振模型设计中颤振主要模态的判断

颤振模型设计时难以实现完全的动力学相似,需要对颤振主要模态进行合理选择。采用数值分析方法,对颤振模型设计时主要模态的选取问题进行研究。通过各阶模态振型下气动刚度系数的比较、指定运动形式下广义非定常气动力的计算和不同模态截断下颤振结果的收敛特性分析,研究了颤振分析时不同模态运动之间的相互影响,对模态运动引起的气动力和颤振特性变化进行评估。以高超翼面模型为研究对象的数值算例结果表明,几种分析方法所判断的颤振主要模态基本一致。其中基于振型的广义气动刚度系数参数,避免了非定常气动力的计算,可作为颤振模型设计或颤振分析时主要模态选取的快速判断方法。     

永磁同步电机无传感器转子位置观测器研究

永磁同步电机的运动是一个强耦合非线性动态过程,旋转高频电压注入下 的电机模型存在建模误差,数据采集存在测量噪声和系统噪声,采用传统的线性控制理 论难以达到要求。提出了以不依赖于准确数学模型的广义预测控制算法为基础的转子位 置观测器,可有效提高转子位置检测精度,增强抗干扰能力。仿真实验结果表明,在存 在建模误差和噪声的情况下,基于广义预测控制算法位置观测器的旋转高频注入法可准 确追踪转子位置。     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题，提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法，提升了正确航迹率和跟踪精度。首先，通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后，在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下，基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈，提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

一种改进航空发动机控制器性能的非线性设计方法

为提高航空发动机某工作点的模型精度,并拓宽航空发动机在该工作点控制包线的范围,可应用非线性模型来描述该工作点的动态过程。基于该非线性模型,首先应用Lyapunov稳定性定理设计出一组控制器,然后应用广义Gronwall-Bellman引理的方法完成该控制器性能验证。仿真研究表明:系统响应速度快,能有效抑制干扰,具有良好的跟踪性和鲁棒性,验证了该设计方法的有效性。