基于LSTAR的机载燃油泵多阶段退化建模

机载燃油泵的性能退化呈现出平稳—加速—平稳的非线性、多阶段模式,针对现有退化模型难以准确描述其全寿命周期性能退化的问题,以逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型为工具,对机载燃油泵出口压力传感器信号进行建模。首先,对转换后的压力传感器信号建立自回归(AR)模型,通过非线性检验说明建立LSTAR模型的必要性;然后,应用非线性最小二乘法完成参数估计;最后,在AIC准则最小及拟合优度最大的原则下,选择转换变量,通过残差进行模型的适应性检验与正态性检验。结果表明:基于LSTAR模型的拟合精度明显优于线性自回归模型。本文提出的方法成功解决了机载燃油泵性能退化的多阶段准确建模问题,为机载燃油泵的预测与健康管理(PHM)奠定了坚实的基础。     

时间与燃料约束的参数自主寻优变轨滑模控制

航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力,但参数设置复杂.为贴近工程实际,引入燃料最优约束和寻优算法,提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制.首先,基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制,建立相对运动滑模控制器模型,并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间,实现高效机动;然后,分析滑模控制器...     

基于听觉感知的驾驶舱信息提示设计研究

为研究飞机驾驶舱中不同的听觉信息提示方式对感知效率、关注程度影响差异,基于飞行仿真场景构建飞行任务,在任务执行中提供听觉刺激提示,采集被试任务全过程中的脑电信号并进行了时域和频域维度的分析,对比语言听觉/非语言听觉以及不同播报速度的工效影响,总结了被试对驾驶舱听觉信息提示的反应特征,为听觉信息提示的人机交互设计提供参考...     

面向飞行器快速开发的半数字化伺服弹性试验方法研究

针对典型伺服弹性试验产品齐套与试验周期均较长，获取伺服弹性参数的时间点在研制阶段相对滞后的现状，提出了一种面向飞行器快速开发的半数字化伺服弹性试验方法。首先给出了低产品需求伺服弹性开环试验方法与基于数据的飞行器伺服弹性参数获取方法，该方法相对于典型的伺服弹性开环试验方法减少了试验软硬件产品需求。之后，在开环伺服弹性试验结果基础上，给出了考虑气动力影响的数字化闭环伺服弹性试验方法。提出的方法面向飞行器工程研制，兼顾成本、进度与准确性，适用于飞行器快速研制。     

大气探测激光雷达组网观测一致性研究

通过激光遥感获取气溶胶、云垂直分布情况，对研究气溶胶、云微物理特性、辐射强迫效应以及污染物传输等具有重大意义。在实际应用中激光雷达受激光器能量、发散角以及透过率等影响，会导致各雷达面对同一目标物探测数据不一致。随着地基大气探测激光雷达逐步规模化、标准化，对雷达组网观测一致性开展研究具有重要意义。为保证组网激光雷达数据高质量和高可靠性，在雷达系统自标定基础上，利用太阳光度计、大气分子模型获取激光雷达系统常数，确保各激光雷达回波信号定量可比。通过激光雷达组网观测进行探测目标一致性比对试验，以验证激光雷达系统探测一致性精度。结果表明：标定后，532 nm距离修正信号在1~2 km区间相对偏差从64.89%降低到22.16%，在2~5 km区间相对偏差从49.26%降低到8.90%，在9.5~11.5 km相对偏差从46.83%降低到10.91%；532 nm退偏比在1~2 km区间相对偏差从69.68%降低到20.68%，在2~5 km区间相对偏差从71.24%降低到6.69%，在9.5~11.5 km相对偏差从140.24%降低到9.02%；532 nm后向散射系数在1~2 km区间相对偏差从37.45%降低到23.63%，在2~5 km区间相对偏差从29.15%降低到21.45%，在9.5~11.5 km相对偏差从76.02%降低到24.16%。组网激光雷达数据结果一致性较好，可在多站点进行高精度探测，在气候变化研究、碳排放监测和环境研究等领域发挥重要作用，为大规模大气变化规律研究提供高质量、有效数据。     

基于改进SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路的故障诊断和定位问题，提出了一种改进支持向量机（suppon Vector Machine，SVM）故障诊断方法。通过在标准SVM中加入了对数据流形局部分布的约束，设计了一种依赖于数据分布的新型SVM。相对于标准SVM方法而言，新方法有效融合了数据分布的先验信息，提高了模型的诊断精度。将其用于模拟电路的故障诊断，验证了所提方法的有效性。     

一种导致压电式冲击传感器零漂原因分析及抑制措施

冲击加速度传感器输出零漂是影响传感器使用的重要特性，对零漂问题探索由来已久。根据冲击传感器输出信号特点，从传感器模型到传感器与变换电路角度进行了分析，结合传感器安装频响与冲击信号之间的关系，得出高频冲击信号在传感器安装谐振频率处被放大导致传感器零漂的结论。通过理论推导与实际传感器输出结果对比，验证了理论推导的正确性。最后，对零漂抑制措施以及实际作用结果进行了阐述。     

基于OCKELM与增量学习的在线故障检测方法

针对航空电子设备故障检测样本少、以及缺乏在线实时检测理论研究的问题，将一类核极限学习机(OCKELM)和数据增量学习(IL)相结合，实现对贯序来临的样本数据在线故障检测。基于正常状态下的样本数据，给出了OCKELM的核化形式，并推导了核函数和核权重向量的表达式；根据增量学习方法，在吸收新样本时更新核权重向量并估计样本输出值；最终基于2种阈值准则给出模型的检验阈值，对测试样本进行在线故障检测。将所提方法应用于UCI数据集和某航空电子设备的测试数据，实验结果表明：该方法的时间消耗在毫秒级别，实现了在线检测；且相比于现有的SVDD、PCA、OC-SVM方法，该方法在F1、AUC、G-mean和故障检测率等性能指标方面均表现优异。     

国产M55J级碳纤维与两种典型树脂界面性能研究

为了夯实国产M55J级碳纤维在航天构件中的应用基础，重点研究了国产M55J级碳纤维与航天环氧和氰酸酯树脂的界面性能，并与进口M55J碳纤维进行对比。采用扫描电子显微镜、原子力显微镜对碳纤维的微观形貌进行表征，通过接触角测量、红外光谱分析和微脱粘测试对碳纤维与航天树脂的粘附功、浸润性、化学反应特性和界面剪切强度进行测定。结果显示，国产M55J级碳纤维表面存在大量沟槽，上浆剂形成少量突起；国产M55J级碳纤维与两种树脂的浸润性优于M55J碳纤维与树脂浸润性，国产M55J级碳纤维与两种航天树脂的粘附功分别为55.76和48.61 mN/m，均高于进口碳纤维的粘附功；国产M55J级碳纤维上浆剂与两种航天树脂经高温固化后反应程度达到100%；国产M55J级碳纤维与两种航天树脂的界面剪切强度分别为74.62和62.99 MPa，均高于M55J碳纤维。     

基于投影矩阵搜索的相干源DOA估计算法

在强相关或相干信号源环境下，基于子空间分解的高分辨方法无法准确估计信号到达角，而许多传统的解相干方法，如空间平滑法等，会减少阵列的有效孔径，且只适用于具有移不变性的阵列结构。针对相干信源DOA估计问题，提出了一种基于投影矩阵搜索的DOA估计算法。首先根据阵列流型构造噪声子空间的投影矩阵，并将阵列接收信号投影到噪声子空间；然后通过遍历搜索所有可能的投影矩阵获得空间谱，进而得到相干源的DOA估计。该算法能有效进行相干信源DOA估计，与传统的相干源DOA估计方法相比，该算法不会减小阵列的有效孔径，且适用于任意阵列结构，并具有良好的估计精度和超分辨能力，但计算复杂度较高。通过仿真实验，验证了该算法的有效性，比较了该算法与传统算法的性能。