基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

中国气象卫星技术成就与展望

概述了我国风云一号(FY-1)极轨气象卫星和风云二号(FY-2)静止气象卫星的发展概况与成就.介绍了即将发射的新一代风云三号(FY-3)极轨气象卫星的主要功能和技术特点,以及配置的10通道可见红外扫描辐射计、26通道红外分光计、20通道中分辨率成像光谱仪、微波辐射计、微波成像仪、紫外臭氧探测仪、地球辐射收支仪和空间环境监测器等仪器的用途.给出了FY-2静止气象卫星的基本任务、主要探测性能和技术特点,以及在研的新一代风云四号(FY-4)静止气象卫星的关键技术和遥感仪器.分析了国外新一代三轴稳定静止气象卫星的发展与栽荷配置.总结了我国气象卫星业务系统的应用和取得的效益.     

基于全程滑模的有限时间滑模变结构控制

提出了一种适于多输入多输出(MIMO)非线性系统的全程滑模变结构控制.基于全程滑模控制,采用指数型快速终端滑模趋近律设计全程滑模控制器,并对控制率作平滑改进.方法消除了滑模控制的到达阶段,系统跟踪误差始终保持在滑模面上,并能在有限时间内趋近于原点的邻域内.一类三阶非线性系统仿真结果表明:该控制策略可行且有效.     

基于微分平坦方法的三维制导律设计

针对强耦合条件下的三维制导问题提出了一种新的设计框架。滚动引起的俯仰、偏航通道之间的强耦合关系,使得双通道解耦的三维制导律设计困难,使用微分平坦方法可以克服这一困难。首先使用矢量建立了导弹的一般运动学描述,并由此证明导弹制导系统是微分平坦的。依据系统的平坦输出设计比例-微分(PD)控制律可以实现目标静止或机动时的制导。进一步,通过对PD参数的适当约束可以实现任意落角及任意入射方位角的制导。仿真结果验证了该设计的优点。     

电子战技术的发展现状与趋势

介绍了当今发展较快的几种电子战技术,并对其发展现状和趋势进行了简要分析。     

空速的GPS试飞校准方法

通过“往返试飞”消除风速影响从而由 GPS测得的地速求得真空速,运用近似理想气体理论,建立Ma数真值与真空速、大气总温的关系,解算出 Ma数真值,得到“GPS速度法”;或者考虑真实大气与标准大气的差异,在水平航线上引入气压高度常值偏差及航路气压修正系数,建立 GPS几何高度与气压高度的关系,结合“速度法”求得的任一 Ma数点的校准量,解算出气压高度真值,得到“GPS高度法”。通过对某型飞机的飞行试验,验证了这些方法的可靠性与实用性。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.     

利用数值模拟探讨新型轮毂处理的扩稳机理

采用三维定常 N-S方程, 对带有轴向斜槽和圆弧斜槽轮毂处理结构的压气机叶栅通道内湍流流场进行了数值模拟, 计算中首次采用网格分区的方法, 解决了因处理槽结构复杂而带来的网格系统难以建立的问题。通过对两种不同形式的处理槽内复杂的流动以及与叶栅通道端部气流相互作用的流场的分析, 进一步揭示了传统的轴向斜槽处理轮毂和新型的圆弧斜槽处理轮毂的扩稳机理的联系与差别。      

基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标。在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据。仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。