基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

一种复合的SAR压制干扰方法研究

覆盖式干扰是一种对合成孔径雷达有效的干扰样式,有效覆盖面积是评价覆盖干扰效果的重要指标之一,如何有效地对干扰范围进行扩展是研究的热点问题,具有较高的研究价值。在介绍3种不同干扰方法的原理与干扰效果之后,对方法进行了结合,提出了1种可以有效扩展干扰区域范围的干扰模型。方法以二维锯齿调频干扰为基础,利用频移干扰扩展距离向干扰区域,利用方位向间歇采样技术扩展方位向干扰区域。不仅原理简单,更加利于工程实现。最后,利用单一点目标对方法进行了验证,仿真实验的结果证实了方法的准确性与可靠性。     

∑-△型模/数转换方式的研究

模/数转换是控制系统中重要的接口电路,本文对种类繁多的模/数转换电路按照它们的转换方式进行了分类和比较,介绍了模/数转换技术的发展趋势和新兴的∑一△型模/数转换的几个基本概念.     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

IIR数字滤波器的序列约束Chebyshev设计方法

 进行无限冲击响应(IIR)数字滤波器的无约束Chebyshev设计时,得到的滤波器幅值响应通常在过渡带存在明显过冲现象,且通带边缘的群延迟误差较大。本文提出一种序列约束Chebyshev(SCC)方法,在通带和阻带最大频率响应(FR)误差小于某给定值ρ的条件下,使过渡带频率响应误差(相对某个具有单调幅值特性的过渡响应函数)的Chebyshev模最小,并通过收缩和对分找出ρ的最小值。该方法不但可以使通带和阻带最大频率响应误差尽可能小,还能减小过渡带幅值响应的过冲以及带边群延迟误差。仿真实例表明了该方法的有效性。     

某型航空发动机应急放油系统研究

针对某型航空发动机在地面应急放油时发生的停车故障,对该型发动机应急放油系统进行了深入的理论分析,并采用5 kHz的采样频率采集数据,进行大量的发动机台架试车和装机试车,通过微观分析,找出该型发动机停车故障的1种特殊原因.在精确分析的基础上,对应急放油系统采取改进设计,并通过试验进行了设计改进后的试车和试飞验证,在应急放油附件管接头通往加力泵接通活门管接头的内部增加φ=1.0 mm的节流嘴,使应急放油接通时主燃油喷嘴前、后压差最低值提高200～700 kPa,并且增加节流嘴后对发动机其他功能和性能无影响,从而可靠地解决了原有应急放油系统的缺陷,有效排除了某型航空发动机在地面应急放油时发生的停车故障.     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于压缩感知的高频响流场重构方法及其应用

粒子图像测速（PIV）方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制（一般在15 Hz以下）,难以完成高频响测量。压缩感知（CS）能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样（sub-Nyquist）PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解（POD）的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

时间序列三角极值点线性分段算法

文章在时间序列逐段线性描述方法基础上提出三角极值点分段算法.通过考察时间序列相邻极值点之间幅度变化大小来确定关键点序列.该算法较好地处理了时间序列局部噪声和数据压缩问题.并通过实验说明了算法的有效性.