先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于经验模分解的PPP时间比对数据消噪方法

精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。     

轨控大干扰下的系统角动量管理

摘要： 针对利用角动量交换装置系统实现轨控期间姿态维持的情况,研究当轨控推力器存在大力矩扰动时系统角动量管理方法.结合对地运行航天器轨道运动特性,分析轨控干扰力矩的积累角动量变化规律;考虑角动量管理装置系统的角动量存贮容量,基于角动量积累规律提出了一种结合偏置角动量建立与对称分布轨控位置选择的系统角动量管理方法,实现了对称轨控位置积累角动量互相抵消的自平衡效果,极大程度地提高轨控效率且避免系统角动量饱和现象.所提出的方法适用于喷气欠驱动控制系统,方法的有效性通过了数学仿真验证及在轨型号应用.     

气象因子对夏季电力负荷影响的分析

本文应用2002、2003两年的夏季资料,通过对日最高气温、最低气温、平均气温、风速、相对湿度和气压等气象要素与南昌用电量的对比分析,建立了用电负荷预测模型,应用于2004年南昌夏季高温用电负荷预测,并在此基础上与江西省电力公司联合在江西省卫视一套18：53分的气象预报节目中发布《电力需求气象预警信息》,获得了很好的社会经济效益。     

基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法

不同于地面稀布阵相参阵列雷达,分布式星群平台具有高速运动特性,相应地全相参合成效率受限于星间的空时频同步误差、波束指向误差等系统误差约束。提出了一种基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法。首先,从星群系统规模、星间安全距离、远场条件、探测链路等因素入手推导了有效探测距离区间。接着,给出了同步误差、波束指向误差以及卫星高速运动特性对全相参合成效率的定量影响评估方法。最后,利用空时频多维联合方法实现了低副瓣稳健波束形成,可有效增加无模糊视场范围,适用于实际星群规模有限的应用场景。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

自适应航天器态势分析系统

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量。利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差。同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用。     

基于多变量特征模型的机械手自适应控制

机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。     

深空探测火箭的发展及应用

阐述了国外深空探测火箭的种类、结构及技术性能，对其、发展现状及趋势进行了论述，并简要介绍了国内探测火箭的发展状况。