基于飞行数据的航空发动机寿命监视系统设计

对飞行数据中反映发动机寿命损耗的参数进行处理,即野点剔除、峰谷点检测、无效幅值去除,在此基础上,应用一种新的实时雨流计数方法形成可用于寿命计算的标准循环,对发动机寿命影响较大的主要循环进行寿命消耗统计,应用线性累积损伤原理得到每次飞行后的使用寿命消耗百分数。设计了基于飞行数据的某型发动机寿命监视系统,并且建立寿命消耗数据库,为使用和维修该型发动机提供了重要的参考依据。     

新概念融合升力体气动布局设计优化方法研究

参考国内外高升阻比飞行器气动布局设计经验,针对进出空间飞行器的气动特性要求,开展跨速域高升阻比融合升力体气动布局(BLB)研究以适应进出空间飞行器的各种要求,在传统的翼/身外形的气动效率与纯升力体高容量效率之间寻求平衡。研究表明通过构建融合升力体数模,研究气动外形的系统参数化描述方法,选择设计变量及变化范围,研究优化算法,建立融合升力体气动布局设计及优化工具,开展融合升力体气动外形优化设计是一种值得深入探讨的研究方法。本文主要通过优化平台集成数模参数化程序、网格自动化及基于Euler方程的快速流场求解程序进行优化设计并对优化结果进行分析计算,发展了一种快速有效的气动布局优化设计方法,设计了初步满足设计要求的新型高升阻比融合升力体气动布局。设计的新布局能为再入飞行器气动布局设计提供参考,所发展的优化设计方法计算速度快,成本低,可以为走向工程实用化的复杂外形气动布局优化设计打下技术基础。     

边条翼布局双垂尾抖振特性与机理风洞实验研究

对两种平面形状的边条翼布局模型分别作了双垂尾抖振实验和涡流场激光片光源显示实验研究。抖振实验测量了两种模型双垂尾的翼根弯矩响应和翼尖加速度响应,涡流场显示实验记录了两种模型上典型位置上的涡流场发展状态。通过边条涡流场随迎角的发展和破裂特性与模型垂尾抖振响应特性的对比分析发现:(1)垂尾翼根弯矩、翼尖加速度响应随迎角的变化均与边条涡的发展状态、是否破裂以及破裂程度密切相关;(2)主翼后掠角较大的情况下,机翼前缘涡与边条涡相互干扰,不但加快了涡的破裂使得双垂尾抖振起始迎角减小,而且使得垂尾的抖振响应较大。     

基于混合变参数的执行机构故障容错控制

提出了一种新的故障建模方法,把包含执行机构损伤、完全失效和卡死的故障系统统一表示为具有凸多面体结构的变参数系统。然后,通过二次可分原理,求解只包含关于凸多面体各顶点的有限个线性矩阵不等式,给出了容错控制器存在的充分条件。最后,利用各顶点控制器参数综合获得具有凸多面体结构的线性变参数控制器。仿真结果表明:当执行机构正常或发生故障时,系统均具有较好的控制效果和动态性能。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应L2-增益控制

基于Backstepping递推设计方法对一类复杂不确定非线性系统提出了鲁棒自适应L2-增益控制方法。该方法结合了自适应控制和L2-增益控制≤γ的优点。它不仅使系统具有鲁棒性还使其对干扰具有L2-增益控制。同时，把常规设计方案需要过多参数进行辨识问题简化为只需与未知干扰个数相同参数进行辨识，简化了控制器结构。本文由于所研究对象为一般非线性系统，因此其结果具有一般性。最后。通过仿真算例验证了本文所设计控制方法的有效性。     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

低频超声检测探头的研制

介绍了低频超声检测探头的结构，设计方法，制作工艺。对研制的探头性能指标进行了测量，指出了改进其性能还待研究的问题。     

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

空间同频电子侦察信号的盲分离

空间电子侦察等应用中,经常会遇到如何分离同频信号的问题,传统的时域和频域处理方法很难解决这一难题。文中提出了利用并行FastICA(快速独立分量分析)盲信号分离技术解决这一难题的方法,该方法利用盲信号分离技术不需要知道信号及信道环境先验信息的特性,符合电子侦察的实际情况,具有广泛的适用范围。通过仿真实验证明,文中介绍的并行FastICA盲分离算法,不仅能分离功率相差十万倍以上的频域混叠信号,而且收敛速度快,分离效果良好,在多个领域具有较好的应用前景。     

具有输入时滞的集群无人机事件触发协同最优控制

针对带有输入时滞和外部干扰的集群无人机系统,提出了一种基于强化学习的集群无人机事件触发分布式自适应最优控制方法。为了实现最优控制,引入了基于神经网络的强化学习算法,并设计了一种与系统控制性能有关的动态事件触发策略,该策略可以在尽可能降低对一致性控制性能不利影响的前提下,减少通信资源的浪费,同时该策略不存在Zeno行为。此外,在控制器设计过程中,引入了一种含有积分项的坐标变换来处理系统的输入时滞问题。在输入时滞和外部干扰的影响下,所提出的基于干扰观测器的最优分布式协同神经网络控制策略能够保证每个无人机系统所有信号都有界,并且每个无人机系统的输出能够实现一致性。最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。