基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.     

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障，提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法，并在故障检测函数的基础上，定义了故障因子函数，用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法，联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整，以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度，从而减少了故障信息的影响程度和持续时间，提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。     

宇航型号技术风险分析与控制

阐述了宇航型号技术风险分析与控制工作的重要意义,提出了技术风险分析与控制工作的内涵以及工作的核心,为推进宇航型号技术风险分析与控制工作提供参考。     

一种单自由度振动系统动态载荷识别方法

航天器在飞行过程中经历了复杂的力学环境,但是目前又无法直接测量出这种复杂力学载荷函数。针对这一问题,提出了一种应用力学载荷识别方法确定航天器所经受力学载荷的新方法,针对单自由度振动系统模型,以二次多项式为基函数,推导建立了基于Duhamel积分的动态载荷识别模型。仿真分析结果表明,该方法具有很高的识别精度,且不存在误差积累问题。该方法为下一步试验验证和工程应用提供了理论基础和技术支撑。     

基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

数字水印防伪技术的研究和应用

本文采用数字水印技术,研究和开发了一种新的证件制作与检测方法技术体系,防伪性能高、识别准确快速.该项技术可广泛应用于证件和产品的防伪,具有极高的理论价值和实用价值.     

CCSDS空间链路层协议识别技术研究

针对空间链路层通信协议在合作目标和非合作目标两种背景下的应用情况,提出一种适合于CCSDS协议识别的方法。详细分析了协议识别技术的实际研究现状,介绍了CCSDS协议特征提取方法和特征模型建立算法,并利用多类型仿真数据和实际航天任务数据为样本检验了算法可行性,得出了误码率对识别效果的影响关系。研究成果对空间信息对抗中的协议识别技术研究具有借鉴意义。     

基于新型终端滑模的航天器执行器故障容错姿态控制简

 针对受干扰的刚体航天器冗余执行器存在故障与控制受限的姿态跟踪控制问题,提出一类基于新型指数形式的非奇异快速滑模面（ENFTSM）与趋近律的姿态容错控制器设计方法。当部分推力器发生故障时,假设剩余推力器具有输出饱和特性且能提供足够推力保证航天器执行任务,相比一般终端滑模控制器,本文设计的控制器不仅能使系统状态以更快的速度到达平衡点,且不需要在线对执行器故障信息进行检测和分离。基于Lyapunov方法证明本文设计的控制器能保证闭环系统稳定,且能有效地抑制外部干扰、控制受限和执行器故障等约束。最后对提出的控制算法进行了数值仿真,其结果表明了该控制器的有效性。     

BIT技术在导航系统中的应用优势

介绍了BIT技术的定义、分类和关键技术,阐述了导航系统故障检测的特点,探讨了BIT技术在导航系统应用,能够增强导航系统内部各子系统故障诊断能力,信息融合能力,并为冗余设计和系统重构提供基础等方面的优势.