基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识

建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性.      

基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

基于在线调试的串口通信协议测试方法

以测试某型数据传输数字地图子系统中数字地图生成模块软件的RS485通信协议为例,提出了两种基于在线调试的串口通信协议的测试方法。这两种方法不仅简单易行地解决了某些测试环境中无法利用串口调试工具进行串口通信协议测试的问题,还为软件测试领域提出了一种通过在线调试技术解决问题的思路。     

智能机床的误差补偿技术

误差补偿技术是智能机床精度提高与保持的关键技术之一.分析了国内外机床误差补偿技术研究现状,提出智能机床误差补偿技术总框架;总结了智能机床误差源、误差元素、几何与热误差的误差元素模型及建模方法,以及典型的误差补偿方法;研究了力误差补偿技术、基于零件在线测量的误差综合补偿技术;最后,对未来智能机床误差补偿技术的发展重点进行展望.     

锂离子电池极片涂层厚度在线测量系统

锂离子电池极片涂层厚度的实时高精度测量是实现对锂电涂层厚度控制的前提。针对在生产过程中的锂离子电池极片涂层厚度动态、非接触、高精度的测量要求,设计了一种基于非接触式电容传感器进行微位移测量的在线式测量系统。介绍了传感器结构及测量电路基本原理,搭建了适用于锂离子电池极片涂层厚度测量的硬件系统,开发了可用于数据采集、线性校正、数据记录的基于虚拟仪器技术的测试系统。经测试,该传感器的分辨力为0.1μm,现场长期运行证明该系统满足生产的测量要求。     

基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

网上在线投稿指南

为了充分发挥互联网的便利性,加快期刊信息化建设步伐,《航空工程进展》编辑部于2012年正式启用网上在线投稿系统,作者可以通过该系统实现在线投稿、查询以及处理相关事宜。     

航空铝合金LC4在酸性介质中的在线腐蚀监测

根据航空铝合金LC4进行阳极化和封孔处理后在不同浓度醋酸溶液中电容的变化进行在线腐蚀监测.阳极化铝合金LC4在醋酸溶液中的电容变化可分为三个阶段,缓慢增长期,快速增长期和大幅振荡期.结合SEM截面观察结果,在缓慢增长期,氧化膜致密耐蚀;在快速增长期,氧化膜变得疏松;大幅振荡期的出现标志着铝合金表面的阳极氧化膜已经被完全腐蚀掉.同时还研究溶液浓度和封孔对电容变化规律的影响.结果表明,可以通过阳极化铝合金LC4在醋酸溶液中的电容变化规律进行腐蚀状况的在线评价.另外,通过LCR数字电桥测得的阻抗-频率图谱与传统测量得到的电化学阻抗谱相比,在变化规律上具有较好的一致性.     

数控五坐标高速铣床的PLC控制

介绍了一种高速铣床CNC控制系统的结构及特点:指出了这台铣床PLC程序设计中的重点问题,为此类高速数控机床的控制提供了技术参考.     

基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题,提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理,利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征,并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明,该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态,验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。