工程意义上的高斯脉冲信号不失真采样分析

基于高斯脉冲信号的时频域特征,分析其采样条件。针对高斯脉冲信号这种非周期信号采样的特殊性,指出高斯脉冲信号采样还需满足峰值采样条件,并对不同采样点数下峰值误差能够达到最小值的概率进行建模。理论分析和仿真结果表明,按照所提出的采样条件进行采样,能够保证高斯脉冲信号采样的峰值误差最小,同时所提出的概率模型能够比较准确地估计出在不同采样点数下峰值误差能够达到最小值的概率。     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

国内外先进推进技术发展综述

航天运输领域发展的核心目标包括提高运载能力、降低发射成本及减少发射准备时间等。相对于传统的化学推进技术,先进推进技术采用新能源或新机理,旨在从根本上满足未来对有效载荷、发射成本和发射周期的要求。对国内外组合动力装置、核聚变动力推进、离子推进、激光推进、核子脉冲推进、太阳帆推进、磁场帆推进、布萨德喷气推进、反物质推进等先进推进技术的研究进展进行综述和可行性分析,并给出了发展启示。     

飞行器程控跟踪相控阵天线安装误差补偿技术

针对窄波束高增益相控阵天线波束指向精度要求高、安装误差对波束指向的影响无法忽略的问题,提出了一种基于光学瞄准的安装误差测量方法,给出了光学测量内容和误差修正矩阵,经某型无人机飞行测试表明,该方法可以减少由安装误差带来的波束指向偏差,对高精度波束指向具有重要意义。     

组合临界流文丘里喷嘴空气流量测量方法高空舱应用分析

为满足发动机高空试验低流速进气条件下空气流量精确测量,减小进气导管气流附面层影响,弱化空气流量测量与被试发动机相关性。分析了单件/组合临界流文丘里喷嘴的工作特性,给出了组合临界流文丘里喷嘴(ACFVN)空气流量计算方法,依据给定试验发动机和高空舱尺寸设计了临界流文丘里喷嘴组合结构,得到了组合临界流文丘里喷嘴在高空舱应用的控制方法和测试布局。采用小尺寸喷嘴对组合喷嘴设计和应用方法进行了验证,结果表明:采用打开/关闭喷嘴数量和调节进气压力两种组合方式在高空舱内应用方法可行,测试布局满足测量要求,下游发动机进口截面气流紊流度优于0.3%,满足发动机高空模拟试验要求。      

弹用“X”,型倒置二元进气道方案与常规正置方案的气动性能对比

为提高来流马赫数范围为2~4的“X”型进气系统大攻角下的稳定裕度,设计并研究了一种倒置二元进气道设计方案,并将其与正置方案进行了比较。结果表明:来流马赫数为2.3~3.5,攻角范围为0°~6°时,倒置布局设计方案总体性能较优,未出现明显激波/附面层干扰问题,能够满足设计要求。在采用相同的进气道设计方案时,倒置布局其迎风与背风进气道结尾激波位置及总体性能参数差异更小;0°攻角时倒置布局临界总压恢复系数与正置布局相当,4°攻角时倒置布局比正置布局高2%~3%,8°攻角时普遍高19%以上,且来流马赫数越高提升幅度越明显,8°攻角下倒置布局总流量系数较正置布局高6%左右。研究还发现,当来流马赫数较低时倒置布局总阻力低于正置布局, 4°攻角时低1.7%;而来流马赫数较高时倒置布局总阻力高于正置布局,4°攻角时高2.0%。      

基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于STM32F429的全向运动平台的运动控制

全向运动平台系统是可以实现人体在各个方位行走的2D运动平台。针对实现人体在全向运动平台稳定行走的运动控制,采用加入观测器的一阶控制算法对平台运动控制进行探究。先通过MATLAB软件进行算法的仿真,验证方法的可行性;再通过现场测试,验证控制算法的有效性。最终试验表明,加入观测器的一阶控制算法可对全向运动平台实现有效的运动控制。此运动控制策略的探究为全向运动平台的运动控制提供了一种可行的控制思路和方案。