面向机载综合监视系统的ADS-B技术综述

广播式自动相关监视（ADS-B）作为机载综合监视系统（ISS）的新增重要组成部分,在保证飞机飞行安全的前提下,在监视成本和效率方面展现出优势,引领了未来监视技术的发展。本文首先介绍了ADS-B系统功能与优劣势,梳理了国内外技术和产品现状;然后从保障飞行安全和高效的角度出发,分析和综述了机载ISS中ADS-B的关键技术,并详细阐述了技术内涵及难点;最后结合下一代空域运行理念,探讨和展望了技术发展趋势,提出了4个ADS-B技术的未来发展方向,为推动ADS-B技术在实际运行与理论研究方面的发展提供参考。     

深空探测中多普勒的建模与应用

针对深空探测中的多普勒观测资料的单程和三程模式,分别给出了瞬时和积分的观测模型,双程多普勒观测模型是三程模式的一个特殊情况.通过比较瞬时和积分多普勒的差异,推断在积分周期取得足够小时,瞬时观测模型与积分模型是一致的.利用2009年8月份对火星探测器MEX的三程多普勒测轨资料的处理,检验了三程多普勒资料观测模型的正确性,利用约一个圈次8小时三程多普勒数据进行轨道计算,定轨结果与欧空局重建轨道位置差约几百米.     

磁场全张量测量计算方法与误差分析

矢量磁场和磁场全张量数据是多磁源反演的数据基础。针对矢量磁场和磁场全张量的测量问题,文章提出了矩阵式矢量磁场连续扫描方法。对利用矢量磁场计算磁场全张量所用的数据结构进行了研究,应用MATLAB软件对常用的十字形和六面体两种不同数据计算结构进行了仿真分析,结果表明,两种计算结构的误差相近且均不大于10%;并分析了基线距离对磁场全张量计算的影响,结果表明,磁场全张量计算误差随着基线距离的增加而增加。     

火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于二次调节原理的力矩负载模拟器中压力波动的补偿

 基于静液二次调节原理的力矩负载模拟器具有能够连续高速旋转和无多余力矩的特点。在恒压网络中,二次元件的力矩输出与其斜盘倾角成正比,即：如果系统压力出现波动,也将导致输出力矩的波动。导致系统压力变化的原因可能是油源压力脉动,但更主要是负载的变化。为了研究压力波动的影响及补偿,建立了基于静液二次调节原理的力矩负载模拟器,给出了仿真参数,并在此基础之上进行了仿真研究。为了提高力矩跟踪精度,提出利用斜盘倾角传感器和系统压力传感器来进行压力补偿,可有效地将系统压力波动对于力矩输出的影响抑制到20%左右。仿真和试验验证了此补偿方法的有效性。     

多级飞行控制系统设计

 现代飞行控制系统设计中,如果同时考虑三轴模型,要实现实时最优控制是非常困难的,因为飞机短周期运动三轴模型阶数通常是七、八阶,要实现最优控制,就得实时求解相应维数的Riccati方程,这对于阶数较高的系统是非常困难的,甚至根本无法实现。但是,如果系统维数很低,实时求解相应维数的Riccati方程则可望实现。因此,将原高阶系统分解成若干相互关联的子系统,进行递阶分级控制,这样子系统的维数将大大低于原系统维数,并且各子系统的最优控制计算可分别由各子系统的计算机完成。由此,飞行控制系统的最优设计实现将成为可能。     

Analysis on Potential Conflict Frequency of Intersected Air Routes in Terminal Airspace Design

In order to obtain accurate conflict risks in terminal airspace design, the concept and calculation model of potential conflict frequency for intersected routes are proposed. Conflict frequency is represented by the product of horizontal conflict frequency and vertical conflict probability. The horizontal conflict frequency is derived from the probability density distribution of conflicts in a period of time. Based on the recorded radar trajectory data, the concept and model of ROUTE distance are proposed, and the probability density function of aircraft height at a specified ROUTE distance is deduced by kernel density estimation. Furthermore, vertical conflict probability and its horizontal distribution are achieved. Examples of three intersected arrival and departure route design schemes are studied. Compared with scheme 1, the conflict frequency values of the other two improved schemes decrease to 53 % and 24%, respectively. The results show that the model can quantify potential conflict frequency of intersec ted routes.     

Vision-based bio-inspired guidance law for small aerial vehicle

During predation, a flying insect can form a stealth flight path. This behavior is called motion camouflage. Based on the study results of this behavior, the perception and neurology of flying insects, a novel bio-inspired guidance law is proposed for the terminal guidance for small aerial vehicle with charge-coupled device imaging seekers. The kinematics relationship between a small aerial vehicle and target is analyzed, and a two-dimensional guidance law model is established by using artificial neural networks. To compare with the proportional guidance law, the numerical simulations are carried out in the vertical plane and in the horizontal plane respectively. The simulation results show that the ballistic of the small aerial vehicle is straighter and the normal acceleration is smaller by using the bio-inspired guidance law than by using the proportional guidance law. That is to say, the bio-inspired guidance law just uses the information of the target from the imaging seeker,but the performance of it can be better than that of the proportional guidance law.