中国科学院空天信息创新研究院导航系统部介绍

中国科学院空天信息创新研究院成立于2019年7月,在中国科学院原电子学研究所、原遥感与数字地球研究所、原光电研究院基础上整合组建而成,是目前中科院系统内科研人员数量和承担任务经费体量最大的院所。导航系统部是空天信息创新研究院下设的二级研究部门,也是中国科学院导航总体部和二代导航专项学术交流中心的依托运行部门,人员规模(含研究生)达400余人,持续承担二代导航专项系统建设、“北斗星动能”科技示范工程、空间天气影响评估、时空信息、大数据应用等方面的重大科技任务。     

DD6 合金涡轮叶片裂纹失效分析

为了确定DD6 合金涡轮叶片在工作过程中叶身排气窗处产生的裂纹的性质和产生原因,对裂纹叶片进行了外观检查、 断口分析、成分分析和组织分析。结果表明：DD6 合金涡轮叶片裂纹是叶片排气窗间隔墙内腔转接部位再结晶引起的疲劳开裂,再 结晶晶粒产生于叶片生产过程中固溶处理之后;叶片其他排气窗间隔墙内腔表面存在小裂纹,是在叶片生产过程的再结晶检测工 序中腐蚀液流进内腔侵蚀再结晶晶粒边界所致;并通过模拟试验再现了再结晶晶粒和小裂纹的产生。提出了增加叶片内腔再结晶 检测控制、改进叶片排气窗结构或铸造工艺的建议。     

某型装备轴承件无失效时的可靠性参数估计

针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。     

电液伺服泵的分数阶无抖振滑模控制

电液伺服泵（IEHSP）由于在结构上实现了伺服电机和液压泵共转子、共壳体高度融合,在体积、噪声和效率等方面具有明显优势,具有很好的应用前景。为了提高电液伺服泵的调速性能与抗扰能力,设计了一种新型分数阶滑模控制器（NFOSMC）。首先,由于分数阶微积分理论的引入,控制器为系统提供了更多的控制余度。然后,针对传统滑模控制中存在的抖振问题,通过设计使控制器中直接包含有切换项的分数阶积分项,利用其滤波特性可以有效滤除抖振,实现无抖振滑模控制。同时利用Lyapunov稳定性定理证明了控制器可以保证系统在存在内扰与外扰时能够在有限时间内收敛于平衡点,另外控制器中避免了含有高阶分数阶微分项,扩大了分数阶阶数的取值范围。为了进一步提高抗扰能力,设计了分数阶扰动观测器（FODOB）,对系统内扰和外扰实时观测并补偿,有效提高了控制器的响应速度和刚度。最后,分别与PI控制、整数阶滑模控制器（IOSMC）和传统分数阶滑模控制器（CFOSMC）进行了仿真分析比较,结果表明该控制器能够有效改善速度跟踪性能和增强抗扰能力,消抖效果显著。      

飞行仿真中雷达地形数据库构建关键技术

雷达图像仿真是飞行仿真的重要组成部分,而雷达地形数据库为雷达图像仿真提供基本的数据支持。为构建满足仿真精度与实时性要求的雷达地形数据库,对相关关键技术进行了研究。在分析雷达图像仿真原理的基础上,研究了雷达地形数据库在分布式飞行仿真系统中的应用方式和组成形式。根据所用数据源的不同,对雷达地形建模技术进行了分类,并分析了不同建模方法的优缺点。比较了网格式与多边形式2种数据存储与调度技术的特点和适用性,指出多分辨率表示技术雷达地形建模中的重要性,给出了一种材质数据多分辨率映射的基于材质最大出现概率的子取样方法。对机载雷达实波束地形测绘成像进行了仿真。     

基于改进无模型自适应算法的涡扇发动机限制保护控制方法

针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

基于双口RAM的智能429总线接口卡设计

利用89C52单片机和双口RAM IDT7132设计了智能ARINC429总线接口卡。采用单片机使接口卡具有了自动数据处理能力，实现了智能化；采取双口RAM作为单片机和ISA总线数据交互媒介，提高了传输速率。讨论了双口RAM的地址空间分配和数据共享冲突仲裁问题，对接口卡的软件设计做了介绍。应用表明，所设计的接口卡具有传输速率高、可靠性好等优点。     

一种基于遗传算法的环境因子确定方法

提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径.      

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验,地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值,并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定,可扩展性较差.针对以上问题,提出一种基于机器学习的光学实验判别方法,将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题,构建分类模型,利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练,并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明,本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下,判别准确率达到99%,可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性,可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.