基于分离策略的航天器多故障模式诊断方法

针对定性模型诊断方法在处理多故障模式复杂系统时计算量大,不能满足航天器自主诊断实时性要求的问题,提出了新的诊断方法。为了减小冲突识别的实时计算规模,引入冲突识别的分离策略,提出了解析冗余计算方法。扩展了候选产生算法,先识别可能的异常部件,再通过冲突环境对异常部件的故障类型进行确定,在实现多故障模式系统故障诊断的同时,缩小了匹配空间。以某卫星一次电源系统为例,通过与现有算法进行对比,验证了本文的方法能够有效地减小诊断的规模,提高诊断效率,满足航天器自主诊断的需求。     

20 cm离子推力器羽流对微波通信影响的试验研究

离子推力器工作时产生的等离子体羽流会对穿过其间的电磁波产生影响。为了解通信微波在羽流中的传输特性,在带有透波真空舱的专用设备上进行了羽流对微波通信影响的试验。采用的方法是将一对发射和接收双脊喇叭天线口紧贴透波舱两侧并正对放置来测试穿过羽流的通信微波的变化情况。试验结果表明:在1～5 GHz微波通信频段范围内,离子推力器所产生的羽流对电磁波的波幅和相位影响较小,幅度衰减不超过4 dB,相位偏差不超过80°。     

相位干涉仪参差基线解模糊算法研究

针对多基线相位干涉仪测向时存在的相位模糊问题,分析相位差变化值的相位模糊特点,提出一种利用相位干涉仪基线间的参差距离对相位差进行解模糊的方法,讨论正确解模糊的条件、范围以及波达角估计精度与入射角之间的关系,并给出了仿真结果。     

基于FEKO软件的电大尺寸面天线仿真

运用FEKO软件的高低频混合法和多层快速多极子算法对典型电大尺寸面天线——卡塞格伦天线远场方向图进行仿真计算,并对这两种计算方法的计算精度和计算效率进行了比较。结果显示,二者得到的远场方向图基本一致,都具有较高的准确性。因为多层快速多极子算法在计算时考虑了双曲副反射面的遮挡效应,所以与高低频混合法相比,其得到的远场方向图增益略低、旁瓣略高,仿真精度更接近工程实际,但代价是内存开销和计算时间的大幅增加,特别是在网格数较大的情况下。     

基于阵列流型分离的稳健自适应波束形成

在较少的采样数或期望信号指向存在误差的情况下,传统的自适应波束形成算法的性能会受到较大影响。基于阵列流型分离的思想,提出一种新的自适应波束形成方法,可以在较少的采样数或期望信号指向存在误差时获得较稳健的性能。数值仿真证明了方法的有效性。     

铝合金CO2激光-TIG电弧复合焊接试验研究

以LF6铝合金为材料,开展了CO2激光-TIG电弧复合焊接工艺试验研究。试验结果表明,与单激光或TIG电弧比较,激光-TIG复合焊接可以提高焊缝熔深,改善焊缝成形,降低气孔和下塌等焊接缺陷。在此基础上,进一步研究了不同工艺参数对焊缝成形的影响,探索了铝合金激光-TIG电弧复合焊接的可行性。     

一种基于散斑图像的嵌入式微位移测量系统的研制

为了满足微位移量的实时、非接触测量的需要,研制了一种基于散斑图像的嵌入式微位移测量系统。从计算精度、存储资源和计算效率等角度,综合分析比较了Dirac法、IDFT法、MMSEI法和MMSEII法的测量性能,并基于MMSEI法和DSP处理器(TMS320DM642)设计实现该测量系统。重点论述了系统软件和实验系统的设计与实现方法,并分别在不同运动速度、表面粗糙度和表面材料的条件下,对测量系统进行实验和数据分析。实验结果表明,该测量系统是可行有效的,但系统的稳定性需要进一步改进和提高。     

从美国MD系统试验看拦截能力新进展

美国弹道导弹防御(BMD)系统经过多年的研发,技术水平与作战能力不断增强。近年来为了有效应对所谓朝鲜、伊朗等国弹道导弹(BM)的威胁,美国积极推进其导弹防御(MD)系统计划。介绍美国MD系统能力水平现状,在此基础上,重点研究了地基中段防御系统与海基中段防御系统的拦截试验及发展情况,最后分析了MD系统的未来发展重点。     

深空样品密封技术综述

文章首先介绍了美国"阿波罗"计划中月球样品密封所使用的密封结构与材料,以及火星采样返回任务中对样品密封的技术方案和研究情况。然后,针对我国探月工程三期的样品密封要求,分析了多种密封材料和结构,包括铟银合金作为软金属用于刀口挤压的密封结构、自动钎焊密封装置和爆炸焊接密封装置;同时,简单地介绍了目前国内深空样品密封技术研究与试验工作。最后,针对上述密封结构和密封材料,结合我国探月工程的要求,提出了优化研究方向。这些跟踪研究结果可为我国深空样品密封技术的发展提供参考。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。