非线性逆在ASTOVL控制系统中的应用

研究了先进短距起飞垂直着陆飞机（ASTOVL）的飞行／推进控制系统的控制律，基于解和掌握气动舵面和推力矢量舵面控制下的飞机数学模型，应用非线性动态逆理论，为ASTOVL飞机从巡航到悬停阶段的飞行，设计了推力矢量控制器和俯仰控制器，以合理地分配飞机上的力和力矩，使得俯仰姿态速度和法向速度的控制在推进系统性能包括线范围内是近似线性和解耦的，最后以ASTOVL飞机悬停阶段的数字仿真曲线为例，证明了所设计的两个控制器是可行的，基本上达到了设计要求。     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题,提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式,利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项,完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿,理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

基于IMU辅助的高动态GPS信号捕获算法

高动态环境存在较大的多普勒频移,传统的GPS信号捕获方法捕获时间较长。为了快速捕获到信号,提出将惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)辅助与快速傅里叶变换(FFT)相结合的快速捕获算法。该算法通过外部IMU的位置、速度辅助,预先估算高动态载体产生的多普勒频移,缩小频率搜索范围;利用二维FFT方法同时搜索码相位和多普勒频率,降低计算复杂度,加快捕获速度。仿真结果表明该算法可以显著减少捕获时间,提高捕获性能。     

基于HHT的航空直流串行电弧特征提取方法

由于飞机内部布线空间有限、电弧故障存在发生时间地点随机以及特征不明显等问题,导致检测困难。本文基于航空270 V高压直流（HVDC）系统开展直流串行电弧故障特征提取方法研究,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取电弧电流交流分量的时域和频域特征量。选择HHT的固有模态函数IMF5瞬时幅值的峰峰值和标准差作为识别电弧故障的时域特征,与原始信号中提取的时域特征量对比,正常和电弧特征量的区分度更大;选择HHT的固有模态函数IMF1+IMF2、一定频带范围内的瞬时幅值计算得到的谐波功率和作为区分正常和电弧情况的频域特征量。与常用的快速傅里叶变换（FFT）方法相比,HHT三维时频谱能够反映信号的局部特征,HHT方法计算得到的正常和电弧特征量之间的区分度更大,电弧和正常特征量的比值最高可达346。基于HHT的电弧故障特征提取方法能够更好地区分正常和电弧情况,有助于提高电弧故障的检测率,降低虚警率,具有重要的工程应用价值。     

基于信息融合的双馈风机定子匝间短路故障诊断

双馈异步风力发电机在风力市场上所占据的比重越来越大,容量也逐年增大。由于其恶劣的工作环境,使得双馈电机故障频发,其中定、转子匝间短路故障占据很高的比例。根据多回路理论建立了双馈异步电机数学模型,分别模拟了正常情况下以及定子匝间短路时的情况,通过扩展派克矢量变换对定子端电流进行频谱分析和在失电残压的基础上对定子端电压展开分析,最终将得到的特征信息进行故障信息融合诊断。仿真结果表明,将信息融合方法用于电机故障诊断中,提高了其诊断的有效性和准确性。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

基于MATLAB的改进z变换法

针对z变换法无法求取相邻采样点之间的输出响应的局限，利用MATLAB程序语言，对单位负反馈系统的改进z变换法进行了程序设计。通过simulink仿真的实验，证明该程序运算快速、准确，使用方便。     

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换（CST）方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.