航天器预测与健康管理技术研究

从研究进展、体系结构和关键技术三方面概述了航天器预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术。概括了国内外航天器PHM研究进展,总结了PHM通用方法体系和逻辑分层、视情维修等通用性PHM体系结构,在此基础上提出采用星地协同三级闭环的模式构建卫星PHM系统;结合航天器技术特点,分析了航天器PHM各个功能层级的关键技术,并对我国航天器PHM技术的发展提出了建议。     

高超声速飞机纵向通道的多级模糊逻辑控制

针对飞行过程中高超声速飞机的纵向模型具有不稳定的动态特性,多变量之间的强耦合以及易变的模型参数,采用多级模糊逻辑控制为其纵向通道设计飞行控制系统。该系统由控制内环和控制外环组成,控制内环用于稳定纵向的飞行姿态,控制外环可以确保高超声速飞机对指令信号的准确响应,将两者结合起来设计的飞控系统具有高度非线性解耦控制能力。因其控制过程不依赖于高超声速飞机的精确模型,故保证了系统的强鲁棒性能。仿真研究表明,该控制系统可以维持高超声速飞机的纵向稳定性能。     

空客A330飞机特定构型下出现L/G GEAR NOT DOWN警告的技术分析

某航空公司空客A330飞机近期多次在下降过程中出现L/G GEAR NOT DOWN警告,维修工程师对相关系统进行了检查隔离。本文通过研究相关手册内容并采用创新思路,分析了空客在手册中的错误和未提及的警告产生构型。分析结论最终得到空客确认,可为后续的故障判断、飞行操作提供了参考和指导。     

模糊逻辑PIO探测器中的隶属函数构建

 驾驶员诱发振荡（PIO）是一类驾驶员不希望出现的人机耦合(APC)现象。探测器可根据飞机飞行数据识别是否有PIO发生。设计模糊逻辑探测器模型用于PIO探测关键在于模糊变量的选取与模糊推理的设计,模糊变量是由若干隶属函数描述的。根据对发生PIO时驾驶员的操纵与飞机运动特点的分析与总结,以及选取的特征参数的变化范围,对模型中的隶属函数进行设计,并对隶属函数的适应性和对识别结果的影响进行了分析。PIO数据的识别结果表明通过这种设计方法得到的模型可以用于PIO探测。     

基于HLS的红外遥感图像连通域快速提取方法

连通域提取是红外遥感图像目标检测算法中的重要组成部分,包含在粗检算法中,能够筛去多数虚警,提升粗检效果,减少检测算法的运算量,降低系统功耗.现有的一些连通域提取算法基于CPU处理方式设计,不适合部署在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)硬件端.本文采用高层次综合(HLS)的开发模式,设计了适合FPGA加速的连通域提取方法,...     

深空探测器表面采样技术适应性研究

对探测器硬件表面的生物负载进行有效评估,是深空探测任务中行星保护的重要环节。文章对比了两种植绒拭子在不同材料表面对不同产芽孢菌的采集效率。结果显示,国产CY-93050T植绒拭子的采集效率高于ESA常用的Copan 552C植绒拭子,两者的平均采集效率分别为45.38%±13.46%和29.43%±8.2%;材料表面物理性质对采集效率有明显影响,两种拭子对表面光滑的铝合金5A06材料的采集效率高于对阻燃混纺斜纹布的采集效率;两种拭子对不同产芽孢菌的采集效率也存在差异。研究结果可为我国开展深空探测器硬件表面微生物检测提供数据和技术支持。     

基于燃料电池的复合电源式装载机分层控制

装载机能耗高、排放差, 研究装载机新能源技术具有重要意义。结合装载机工况特性提出了燃料电池与超级电容联合驱动的电源系统, 围绕复杂工况下燃料电池和超级电容系统动态模型的实时工况数据进行自适应能量管理策略研究。设计了复合电源拓扑结构与动力传动方案, 建立装载机复杂工况下系统多状态模型, 基于Haar小波理论对整车系统进行功率分流, 提出模糊逻辑能量管理策略动态平衡需求功率中的低频分量, 采用粒子群算法对控制系统进行优化。仿真结果显示:载荷功率经过最优阈值3层Haar小波处理后, 功率变化大幅度减缓, 有效提升燃料电池系统的寿命；模糊逻辑控制器输出的燃料电池功率曲线变化光滑, 超级电容SOC值处于设定区域内, 提高复合电源系统的综合效率；经过粒子群算法优化控制器后, 燃料电池输出平均功率同比下降约5%, 超级电容SOC值在约0.6达到动态平衡状态, 改善了装载机的动态响应和稳定性。      

多重保护的传感器用线性稳压电源设计

设计了一种适用于为传感器供电的线性稳压电源,可以兼容24 VDC和220 VAC供电,解决了传感器交、直流供电兼容性问题,同时具备输入过压保护、输出过压保护、输出限流保护等多重保护功能,很大程度上提高了传感器的通用性和安全性。从理论设计和仿真分析两方面阐述了电源各部分的工作原理,以及针对特定参数的优化、调整方法,最终通过试验验证了设计的合理性。     

基于条件判断准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计

为了降低涡扇发动机控制逻辑中最小-最大选择结构的保守性，更高效地利用现有的安全裕度，提出一种基于条件判断 准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计方法。通过对发动机关键输出变量进行条件主动判断，来决定限制保护控制器是否 处于激活状态。其中，条件判断模块中的边界阈值采用智能优化算法-粒子群算法使其在给定的边界内搜索出合理可靠的最优 值。基于某型涡扇发动机控制系统仿真平台进行计算机数值仿真，仿真结果表明：该优化方法有效地降低了最小-最大选择结构 的保守性，在保持所有必要的安全极限情况下，推力响应速度得到了有效提高。其中，传统线性控制器的响应时间为4.7 s，而基于 条件判断准则的限制保护控制器的响应时间则为3.8 s，缩短了近20%，控制系统的保守性得到了有效降低。