飞轮扰动经验模型参数的识别与改进

对飞轮扰动模型参数的精确识别是研究光学卫星高稳定度、高分辨率成像的基础. 目前, 飞轮的扰动模型识别主要有两种: 经验模型和分析模型. 经验模型需要识别的参数是谐波级数和幅值系数, 而当前存在的参数识别算法忽略了时域截断的影响, 导致幅值系数识别存在较大偏差, 这会引起扰动响应分析的不确定性. 针对上述情况, 提出了窗函数法和与其相关的频域恢复技术, 有效弥补了时域截断的影响. 通过实验仿真结果可见, 该方法大幅度提高了幅值系数的识别精度.     

基于小波方法的挠性空间结构模态参数的辨识

研究挠性空间结构密集模态参数的小波辨识方法。利用系统脉冲响应的小波变换，对挠性空间结构低频密集模态的频率、阻尼与增益参数进行辨识。当小波的分析频率较大时，小波变换具有分离密集低频的能力。仿真与实验验证了方法的有效性。     

基于遗忘因子算法的飞行器颤振模态参数辨识

采用频率响应函数数据的频域多输入多输出状态空间模型,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,提高辨识算法的收敛速度;针对系统矩阵的求解问题,采用主成分分析法实现对模型参数矩阵的一致性估计,避免了奇异值分解带来的估计有偏性;算法前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度。最后利用试飞试验数据辨识飞行器的系统参数,验证了该方法的有效性。     

基于序列图像的空间目标三维重建

空间目标三维重建对空间态势感知和理论研究具有重要意义。针对空间目标图像存在的由纹理重复导致的错误重建问题,提出了一种新的基于运动信息恢复三维场景结构策略。该策略将序列目标图像的成像时间顺序作为先验信息,顺序地加入新图像进行迭代,以避免因目标结构对称、纹理重复所导致的重建错误。同时针对空间目标成像数据匮乏的问题,进行了空间目标图像仿真,并开展了空间目标地面模拟成像实验研究。结果表明:运动分析结果精确,对噪声有较强的鲁棒性,恢复出的目标三维点云能在一定程度上表达目标的结构信息。同时给出了进行空间目标三维重建时图像序列应满足的边界条件。      

基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识

针对传统接触式振动测量方法的缺点,提出一种基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识方法.具体过程包括相机标定、标志点检测、三维坐标解算和模态辨识等.利用两台相机和一台计算机构成的双目立体视觉测量系统进行了地面试验,测量得到了太阳翼测点处的振动位移响应,然后采用ERA算法辨识出了真实太阳翼的两阶主要模态参数.通过与激光测振仪测量结果进行比较,验证了上述方案的有效性.实验表明,视觉测量方法设备简单,灵活性高,是一种理想的在轨振动测量方法.     

应用试验模态参数修正理论模型的最佳矩阵逼近法

本文从特征方程和模态正交性条件出发，给出了一种应用模态参数识别结果修正理论模型的最佳矩阵逼近方法。该方法通过对识别出的模态矩阵进行奇异值分解并结合特征方程和模态正交条件导出了修正理论模型的通解表达式，在此基础上，给出了最佳逼近解的定义，研究了最佳逼近解的唯一性，给出了最佳修正质量矩阵和刚度矩阵的具体表达式，数值计算表明，本文方法具有很高的修正精度，对于大误差模型也有较好的修正能力，具有一定的应有和     

基础激励下结构模态参数辨识

利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。     

基于未知陆标图像测量的自主相对导航方法研究

针对未知环境下行星表面导航问题,提出一种利用未知陆标序列图像测量的行星表面相对导航方法.该方法以初始时刻星下点天南东系为着陆参考坐标系,利用行星表面未知陆标在连续3幅下降图像中的观测信息及探测器状态估计建立未知陆标的隐式测量模型,通过扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)所建立的未知陆标...     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR (CME detection under MapReduce)方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

航天器周期时变模态参数闭环在轨辨识的子空间方法

考虑在轨闭环航天器的参数辨识,利用子空间方法辨识大型闭环航天器的周期时变模态参数和控制器的增益参数.讨论了反馈控制器增益矩阵在状态空间方程中的坐标变换情况.利用该方法对所建立的ETS-Ⅷ卫星模型的模态参数和控制器增益参数进行辨识,通过验证闭环系统的响应值,说明该方法在航天器的模态参数闭环辨识中是有效的.     

在轨航天器动力学参数辨识技术研究

针对在轨航天器低频密集和辨识时激励源有限且难于测量等特点,开展了适用于低频密集模态且不需激励信息的在轨航天器动力学参数辨识方法的研究,探讨了直接利用在轨响应数据在频域内辨识航天器动力学参数的技术;并根据在轨航天器低频密集特点,设计了在轨航天器动力学参数辨识仿真试验系统,对该辨识方法进行了试验验证。     

Multi-station observation of ionospheric disturbance of March 9 2012 and comparison with IRI-model

The magnetic storm of 9 March 2012 is a single step intense storm (Dst = −143 nT) whose main phase begins around 0100 UT and lasted for almost 11 h. The increases in NmF2 recorded 33% and 67% incidence respectively during the main and the recovery phase of the storm at the stations considered. The increase in hmF2 occurred concurrently with the increase in thickness parameter B0 between 0000 and 1100 UT, and a simultaneous decrease in the shape parameter B1 for the entire mid-latitude stations. Generally, B1 responded to the storm with a decrease away from the quiet day average, and decreased simultaneously with the increase in NmF2. B0 displays higher variability magnitude during daytime than the nighttime period. The occasional differences in the response of the ionospheric parameters to the storm event are attributed to longitudinal differences. Variation in hmF2 and NmF2 is projected to change in B1, but the rationale behind this effect on B1 is still not known and therefore left open. The two IRI options over-estimate the observed values with that of URSI higher than CCIR. The over-estimation was higher during the nighttime than the daytime for NmF2 response for the mid-latitude stations and the reverse for the equatorial station. A fairer fit of the model with the observed for all parameters over Jicamarca suggests that equatorial regions are better represented on the model. Extensive study of B1 and B0 is recommended to arrive at a better performance of IRI.     

大型碳纤维桁架结构模态试验及特性

基于随机子空间识别方法,采用自然脉动试验研究了大尺度、轻质高强承力型碳纤维复合材料桁架结构的模态特性.基于该桁架结构本身的特点,提出了3个基本假设,结合实际应用中桁架结构的约束条件,设计了大型碳纤维复合材料桁架的模态试验方案,并对试验结果进行了详细分析,总结了其频率特性、阻尼特性及振型特点.结合锤击法试验和有限元方法,对试验结果进行对比分析,结果表明3个基本假设合理,试验方案有效,试验分析结果可靠.研究结果可应用于浮空器结构设计和健康监测.      

相域输电线路模型中的频率相关转换矩阵

首先针对使用传统算法得到的频率相关转换矩阵元素存在突变点的问题,提出一种新算法用于消除频率相关转换矩阵元素的突变点.新算法先使用传统算法计算出每个频率点的转换矩阵,再通过一个基于最优化原理的平滑过程消除转换矩阵中元素的突变点.通过不换位双回三相输电线路算例,验证了新算法的有效性.在此基础上,利用消除突变点的频率相关转换矩阵分别计算特征导纳矩阵和传播矩阵,通过对比分析,近一步阐明了频率相关转换矩阵中元素的突变点对特征导纳矩阵连续性具有较大影响,而对传播矩阵连续性的影响很小.      

一种高稳定度帆板驱动系统的摩擦参数辨识

为了减少帆板驱动机构（SADA）对太阳帆板的激励作用和降低摩擦的影响,以永磁同步电机作为驱动源,提出了一种基于LuGre模型的摩擦参数辨识和补偿方法.为了能够准确的进行摩擦参数的试验辨识,设计了SADA系统摩擦力矩测试平台两者相结合进行了试验辨识,并将试验辨识所得到的摩擦模型参数代入SADA驱动系统模型中.通过仿真和试验表明：试验辨识较准确,且摩擦补偿后的SADA系统消除了正弦跟踪中速度过零时的波形畸变现象,能够有效改善SADA系统的动态性能     

基于ARMA时序模型的结构参数识别集员算法

研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均(ARMA, Autoregressive Moving-Average)时序模型,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题.在不确定但有界(UBB, Unknown-But-Bounded)噪声假设下,基于线性时不变系统参数集员辨识的区间算法,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),进而得到结构参数的估计值.通过数值算例,将本文算法与最小二乘算法进行了比较,显示了其可行性和有效性.