辐射计反射面天线面形精度对其主波束效率影响研究

以FY-3卫星微波成像仪天线为模型,对反射面天线面形精度对天线主波束效率的影响进行了分析。提出基于数值拟合法的公式,用GRASP软件半物理仿真结果,修正Ruze公式关于面形精度影响因子的表达式,实现了工程中天线主波束效率快速估算。该方法减小了Ruze公式中由于假设口径场等幅同相分布引起的计算误差,采用该方法后计算精度可控制在1%以内。最后针对多馈源共用反射面的辐射计天线提出了分区域分析面形精度的方法。     

重复使用运载火箭精确回收滑模动态面控制

针对可重复使用运载火箭一子级再入垂直着陆阶段,利用滑模动态面控制(SMDSC)技术设计了一个精确垂直回收控制策略。首先考虑运载火箭的燃料消耗、质心变化及转动惯量摄动等特点,建立运载火箭一子级返回段动力学模型。然后针对范数有界的不确定性和有界连续的未知干扰,设计一个滑模状态观测器和一个自适应参数估计器用于获得其估计值;随后,基于获得的状态估计值和未知参数估计值,设计了一个基于自适应动态面技术的跟踪控制律。最后,通过数值仿真,对比两种不同控制策略下的运载火箭垂直返回姿态角跟踪能力。结果表明,采用本文提出的自适应滑模动态面控制策略具有更好的跟踪效果.     

基于混合终端滑模观测器的永磁同步电机位置和速度估计方法

传统滑模观测器受固有抖振特性影响,且有低通滤波器带来的反电动势观测幅值削弱和观测相位偏移,从而导致永磁同步电机(PMSM)控制精度降低。为解决该问题,提出了一种基于二阶混合终端滑模观测器的PMSM位置和速度估计方法。基于线性滑模与混合终端滑模的二阶滑模切换面,设计合理的滑模控制律,有效抑制传统滑模方法的固有抖振特性,并且能够避免使用低通滤波器所带来的反电动势观测幅值削弱和相位偏移问题,有效提高转子位置和转速的估计精度。在此基础上,进一步分析了该滑模观测器对于电机定子电阻和电感参数摄动的鲁棒性。试验结果证明了所提混合终端滑模观测器的有效性、实用性和优越性。     

基于三电平逆变器的内置式永磁同步电机矢量控制研究

三电平逆变器输出电压波形比两电平逆变器增加一个台阶,其谐波含量低、波形质量好,有利于实现输出电压的正弦化,且单个开关管承受的电压应力小,适合向高压大容量方向发展。内置式永磁同步电机(IPMSM)为三相正弦波输入控制,用三电平逆变器来驱动IPMSM,有利于减少IPMSM的转矩脉动,实现高性能的调速控制。对基于三电平逆变器的IPMSM矢量控制技术进行了研究,建立了系统仿真模型。仿真结果表明:该系统的三电平逆变器输出电压波形正确,IPMSM的转速能准确跟踪参考转速,电机动态、稳态性能良好。     

航空发动机过渡态试验进气压力线性自抗扰控制方法

航空发动机高空模拟试车台过渡态试验中进气控制系统受扰严重,常规方法难以有效提升进气压力控制品质,提出了一种基于线性自抗扰的进气压力控制方法。采用机理建模和系统辨识手段搭建高置信度进气仿真平台,设计线性自抗扰控制器,实现对发动机扰动影响的实时预估和补偿,形成具有主动抗扰机制的进气压力控制方法。考虑实际使用中存在控制器手/自动及控制器间的切换问题,设计实用型无扰切换方法。仿真环境下,将该方法与比例积分微分(PID)进行对比,结果显示进气压力最大偏离值由7.69kPa缩小至0.9kPa,且能够快速收敛趋于稳定,表明了该方法无需发动机信息即可实现进气压力的有效控制,通用性高,抗扰性优,能够大幅提升发动机过渡态试验中进气系统的调节品质。      

HTPB复合底排药损伤本构模型研究

为研究HTPB复合底排药(Composite Base Bleed Grain,CBBG)力学性能,进行了室温(28℃)下准静态单轴压缩和拉伸实验。基于对HTPB CBBG有限变形过程的非线性力学响应分析,建立了五元件黏弹-黏塑-损伤本构模型。模型预测结果表明,所建模型能够准确描述HTPB CBBG压缩和拉伸力学性能。获得的损伤演化律表明,达到屈服应变εy后,累积损伤值D和损伤因子f随应变ε近似线性增长,应变率ε?降低4个量级,压应变为-0.62时、拉应变为0.24时的损伤程度分别增加了10.64倍和22.28倍,拉应力引起的材料损伤较压应力严重。结合所建模型编写了用户子程序VUMAT,利用ABAQUS/Explicit模拟了单轴拉伸实验。计算结果表明,应力应变曲线数值解与实验结果吻合良好,验证了VUMAT的正确性。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

基于改进YOLOv3和卡尔曼滤波器的飞机检测追踪方法

精确的飞机检测与追踪方法可以有助于提升我国军事实力,但是目前对小目标飞机进行有效追踪方法较少。基于深度学习的目标追踪方法较传统的方法性能更佳优越,因此针对传统方法对于小目标追踪性能不佳,本文提出了一种基于YOLOv3以及卡尔曼滤波器的飞机追踪方法以获得更好的追踪性能,该算法首先通过改进的YOLOv3算法对视频中的图像进行检测,在识别到视频中的飞机之后,通过卡尔曼滤波器对飞机的运动轨迹进行预测,并通过匈牙利算法进行数据关联。实验结果显示,该算法对小尺度飞机的检测性能较传统的YOLOv3有接近5%的提升,且对飞机的追踪效果精度高且实时性能,具有较高的军事应用价值。     

基于平行光管与二维旋转平台的长焦相机内参标定

长焦镜头能够采集位置更远的图像,而长焦镜头成像的特殊性对传统相机标定方法提出了挑战。针对这一问题,阐述了一种基于平行光管和二维旋转平台的相机内参标定方法。长焦相机被架设在二维旋转平台上,对放置在平行光管内的透过式棋盘格成像。通过旋转二维平台,改变相机的位置,可以得到不同位置下清晰的棋盘格图像。采集了棋盘格格点的像素坐标以及二维平台的角度数据,建立了合适的模型,优化求解出了长焦相机的内参参数,实现了实验室内对长焦镜头的标定。由模型计算得到的重投影棋盘格角点的图像坐标与在实际图像中检测到的棋盘格角点坐标相比,平均误差约为0.5个像素,这验证了算法的可行性。     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。