非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。     

电力作动器用高可靠性永磁容错电机控制系统的设计及其试验分析

针对电力作动器的高可靠性要求,结合转子磁钢采用离心结构的六相十极永磁容错电机(FTPMM),提出一种基于电流直接控制法的容错控制系统。当电机绕组或功率管发生断路及短路故障时,系统无需硬件故障辨识信号及软件算法切换就可实现系统的强容错功能,即故障后电机输出转速不变,输出功率与发生故障的相数有关,当电机系统出现一相、两相、三相故障时,电机分别可输出100%、80%、60%的额定功率;设计了一台750 W六相十极永磁容错电机的原理样机及其全数字化控制器,证明了该容错控制策略的正确性及整个电机控制系统的强容错性及可行性。     

具有积分限制的单神经元PID控制算法

提出了一种抗积分饱和的变参数PID单神经元二次性能寻优算法.在 PID结构简单的基础上,兼有神经元自适应修正能力和二次性能寻优的特点,当积分出现饱和时,通过控制逻辑自动抑制偏差的积分,从而提高了变参数PID算法的鲁棒适应性.以某双轴发动机喷口为被控对象,对模型参数以50%的变化进行了控制性能的仿真.结果表明:变参数PID单神经元二次性能寻优算法具有较强的鲁棒稳定性和鲁棒性能,动态过程的最大超调量被抑制在5%以内,动态调节时间仅为0.6s.所提出的性能寻优PID算法可以满足航空发动机的控制需求.      

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

转捩模式与转捩准则预测高超声速边界层流动

对原始的k-ω-γ转捩模式和"层流+转捩准则"模型进行了改进,在2种方法中分别增加了横流模态时间尺度和横流转捩准则用于预测横流失稳诱导转捩。通过对网格预处理可并行计算获得边界层外缘信息以及边界层内横流速度。采用不同雷诺数条件下的0°攻角尖锥以及HIFiRE-5外形对2种方法预测高超声速边界层转捩的性能进行了比较分析。研究结果表明,2种方法均能正确反映高超声速边界层转捩起始位置和转捩区长度随雷诺数的变化趋势,但不能捕捉转捩区热流峰值;"层流+转捩准则"模型计算得到的传热系数在全湍流区较k-ω-γ转捩模式偏高。对于同时存在流向不稳定和横流不稳定的HIFiRE-5外形,改进的k-ω-γ转捩模式和改进的"层流+转捩准则"模型相比于原始的模型均能更加准确地预测中心线两侧横流失稳诱导形成的转捩;对于中心线附近因速度剖面拐点引起的边界层转捩,"层流+转捩准则"模型由于与边界层厚度相关,预测得到的转捩位置较试验结果靠前,k-ω-γ转捩模式与试验结果吻合很好。     

基于非正交码的波束形成网络幅相测试方法

针对目前数字波束形成网络幅相一致性测试系统中扩频码受限于正交码的问题,提出了一种基于非正交码的数字波束形成网络幅相测试方法。基于非正交码的幅相测试精度受多址干扰影响,提出了使用解相关算法提高幅相测试精度的方法,该方法以噪声略有增加为代价消除了多址干扰。理论分析给出了幅相测试的理论下界,并分析了系统误差、通道间耦合对幅相测试精度的影响。仿真结果显示,当采用非正交码时,测试设备不使用解相关算法无法达到预设的精度要求;使用解相关算法后,基于非正交码的幅相测试可以达到理论下界,在带内信噪比为10dB条件下,幅相测试精度为±01dB/1°,可以满足实际系统需求。     

知识与数据融合的可靠性定量模型建模方法

可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。      

基于遗传编程的航天器有限推力逼近轨迹规划

通过引入基函数的概念,提出了采用遗传编程求解有限推力航天器逼近非合作目标最终逼近段轨迹规划问题的方法。该方法将推力器开关状态定义为基函数,以多个基函数分别乘以开关状态持续时间再求和作为推力器开关的历程函数;将历程函数转换为遗传编程的树型结构,将消耗燃料的质量作为适应度函数,并将规避障碍物和终端逼近精度等约束条件以罚函数的形式添加到适应度函数中;利用遗传编程的模拟自然进化理论的全局寻优机制求解,最终得到最优逼近轨迹方案。某航天器在有限推力下逼近非合作目标的轨迹规划结果表明:整个逼近过程推力器仅开关5次,大大降低了对开关频率的要求,同时,规划结果比采用高斯伪谱法时逼近时间降低了30.09%,燃料消耗降低了4.18%。      

高速频繁起停球轴承设计与试验

为解决涡轮起动机用轴承在高速、频繁起停工况下易失效的问题,结合轴承设计准则,进行涡轮起动机用轴承结构参数设计和材料选取。基于轴承动力学理论,建立了动力学模型并进行了仿真分析,研究高速、频繁起停工况下的轴承动力学行为。在自主研发的试验机上进行轴承试验,试验过程中监测轴承温升及振动加速度值,轴承频繁起停、最高转速达12 000 r/min时,试验轴承温度低于130 ℃,振动加速度低于3.0g,试验后轴承无异常,验证了轴承设计和材料选取合理。通过优化设计和试验验证结果表明:轴承转速可达12 000 r/min,起动时间仅需60 s,停止时间仅需40 s,轴承能够完成连续频繁起停3 000次以上。      

大型整流罩地面分离仿真预示与试验研究

首先利用弹簧效能系数折减法对某大型整流罩的弹性有限元模型进行合理简化,然后基于耦合欧拉-拉格朗日（Coupled Eulerian-Lagrangian, CEL）算法对其地面分离试验进行仿真预示,获得了整流罩分离过程中的流场分布规律和分离特性,并分别与传统方法及地面试验进行对比,发现基于CEL算法的仿真结果比传统方法更接近试验结果,可作为工程应用的参考方法。