密集有源多假目标的压制干扰效果分析与仿真

多假目标干扰在现代电子战中应用日益广泛。随着工作状态参数的不同,多假目标干扰呈现出不同的干扰效果。在讨论密集多假目标产生方法的基础上,针对两种不同的恒虚警处理,详细分析了密集多假目标的干扰效果,得到一些有价值的结论:当密集程度较高时,多假目标干扰可以起到类似噪声的压制作用,最后进行了仿真验证。     

多自由度动量交换技术研究的新进展

航天器三轴姿态控制常用的多飞轮控制方案中,反作用飞轮的单自由度动量交换属性使系统的功能重复部件和冗余件数目增多,严重影响了姿控系统的重量、体积、功耗及成本;由于原理和结构的限制,传统多自由度动量交换技术无法充分发挥其“多自由度”的固有优势,而新型多自由度动量交换技术的研究与发展则为这一优势的发挥提供了空间。本文综述了国内外多自由度动量交换技术研究的新进展,分析了其特点、关键技术和研究方向,并展望其应用前景。     

基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

基于Simulink的多体机械系统模型转换方法设计与实践

模块框图作为成熟的图形化建模技术应用十分广泛,采用该技术的MATLAB/SimMechanics可进行多体机械系统的建模和仿真,然而对于建模精度要求高、需要实时仿真的柔性、大型多体机械系统比如空间站来说,SimMechanics有明显不足,而DARTS^M软件包可对航天器机械系统进行高精度实时仿真.本文深度解析这两款软件的底层建模技术,根据模型信息的对等关系,设计出模型转换的具体方法,通过C++编程,开发出模型转换程序,从而将航天器多体机械系统的SimMechanics模型转换为DARTS^M模型.通过本文的模型转换方法和程序,可以将两款不同软件各自的优点结合到一起,使得SimMechanics间接地拥有处理柔性体和实时仿真的能力,同时也解决了DARTS^M软件包缺乏图形化建模界面的问题,具有一定的工程应用价值.     

基于多尺度时间卷积网络的航空发动机寿命预测

剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度.     

点融合系统在飞行训练中的应用初探

随着我国中低空域逐渐开放,空域布局愈加复杂,各类通航运行矛盾冲突明显。通航产业中架次与时间占比最大的训练飞行,因其运行繁杂,亟需提升空域容量,降低工作负荷,更新教学课程,适应市场需求。本文研究点融合系统,比对训练飞行困境,分析实施基础,对点融合技术在飞行训练中的运用进行初探,认为该技术的应用能优化空域结构,厘清飞行航迹,提升空域容量,缓解学生积压,减少燃油消耗,且已初步具备基础条件。后期还需从机载设备加装、程序设计优化、人员能力提升、运行监管体系搭建等方面加强建设,以满足点融合系统运行所需。     

一种基于多层1553B总线及CCSDS的载人航天器空间数据系统设计

针对未来载人航天器种类、规模及功能多样化的特点,尤其是多航天器构建的复杂大型载人航天器,对现有载人航天器空间数据系统的通用性、可扩展性、兼容性进行分析,提出了1种基于多层1553B总线的多构型、高可靠、可重构、大负载的空间数据系统器载网络架构和1种基于CCSDS的载人航天器空间数据系统协议体系架构.器载网络和协议体系架...     

多源自主导航系统可信性研究

多源自主导航系统技术是新一代国家综合定位、导航与授时(Positioning, Navigation and Timing, PNT)体系下终端用户导航系统的技术发展方向。聚焦于导航信息智能决策的可信性,分析了可信性理论构建存在的科学技术问题,基于任务场景、运动环境以及载体动力学特征等,提出了多源自主导航系统中的载体动力学智能建模与计算、融合载体动力学特征的导航方式无感切换与智能决策、可信性自主判别与动态迭代优化的解决方案,为多源自主导航系统技术体系构建打下基础。     

陀螺仪随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波

MEMS陀螺仪由于小体积、低价格等优点在民用领域得到了广泛应用,但是由于工艺水平限制,MEMS陀螺仪测量数据中存在大量的随机误差。为了减小MEMS陀螺仪测量的随机误差、提高测量精度,提出了基于渐进遗忘多新息Kalman滤波的随机误差滤波方法。建立了MEMS陀螺仪随机误差的AR模型,在经典Kalman滤波中引入了多新息修正方法,并使用渐进遗忘因子削弱历史数据的积累干扰作用,从而给出了随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波方法。同时,使用经典Kalman滤波和渐进遗忘多新息Kalman滤波对MEMS陀螺仪输出数据进行处理,并使用Allan方差分析各噪声含量,可知：渐进遗忘多新息Kalman滤波后的数据其QN噪声比经典Kalman滤波减小了2个数量级,ARW噪声减小了1个数量级,BI噪声减小了2个数量级,RRW噪声和RR噪声减小为原来的约1/5,实验结果验证了渐进遗忘多新息Kalman滤波在陀螺仪随机误差滤波中的先进性。     

一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统

在航空航天、汽车等领域中,各类复杂工件结构复杂、纹理弱且混叠堆放,在智能制造过程中存在快速、高精度测量和识别难题。针对上述问题,建立了一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统。基于面结构光三维测量技术,构建大场景固定基座的三维视觉测量装备,获取大型复杂零件的三维点云数据。建立零件点云模板,设置抓取点位置,利用点云配准技术识别零件并估计当前位姿。提出了一种手眼标定优化策略,实现了对工业机器人的精确引导,完成任意位姿零件的抓取,按要求装配于指定位置。实验结果表明,所设计的无序抓取系统平移误差为0.413mm,角度误差为0.123°,可以快速有效地对散乱堆叠零件进行高精度识别与定位,引导工业机器人准确抓取与放置,该系统可以在航空航天、汽车等领域的工业生产线上进行示范应用。