非结构网格体心梯度求解方法的精度分析

对于空间二阶精度的非结构网格求解器,无黏通量和黏性通量的计算都需要流场变量在单元体心处的梯度值。体心梯度求解的精度很大程度上决定了求解器整体的精度。本文推导了几种常用的梯度求解方法(包括格林高斯法,节点格林高斯法和最小二乘法)求解体心梯度的理论精度,并从数值方面对上述理论精度进行了验证。在数值测试过程中,通过以当前单元体心为基准进行坐标局部缩放的做法,保证了在非结构网格上做精度测试时,网格拓扑能够严格保持不变。理论推导和数值测试一致发现:使用保线性权插值到节点的节点格林高斯法、使用共面单元的最小二乘法和使用共点单元的最小二乘法,不管网格拓扑关系如何,都能保证梯度求解为一阶精度。而格林-高斯法和使用距离倒数权插值到节点的节点格林-高斯法在一般的网格中只有零阶精度,只有在特定的网格和权函数关系下,才能有一阶精度。最后用NACA 0012翼型亚声速绕流模拟进一步验证了梯度求解方法的收敛精度。     

递推的TLS参数估计方法及其在飞轮FDD中的应用

飞轮是很多卫星姿态控制系统中的重要执行部件，其星上自主故障诊断是一个很有意义的研究课题。本文根据飞轮系统的特点，在最小二乘（ＬＳ）参数估计方法的基础上提出了全最小二乘（ＴＬＳ）参数估计的递推形式，证明了它对飞轮参数估计的收敛性，并用于飞轮缓变故障的检测和诊断，取得了较好结果。     

基于FPGA的磁轴承转子系统自适应振动抑制

针对航空发动机磁轴承转子系统在高速运行时的振动问题,通过分析转子自身不平衡引起的同频振动、电机干扰产生 的倍频振动、结构模态振动等多种振动,设计了一种基于LMS算法的自适应滤波器。滤波器加入控制系统的反馈环节,对同频、倍 频振动进行滤波处理,并且能在模态频率处切换至自适应同频信号放大器抑制模态振动。通过采用波特图、定频点分析、数值仿 真等方法,证明了滤波器能有效地完成对磁轴承转子系统的自适应频率跟踪振动抑制和模态振动抑制;根据FPGA的硬件架构特 点,采用一种3级量化策略的符号类LMS算法,构建了基于FPGA的实时自适应滤波器模块,并进行了自适应振动抑制试验。结果 表明：基于FPGA的自适应滤波器对特定频率成分的抑制效果达到80%以上。     

非线性递推最小模型误差估计

基于最优控制理论和两点边值问题的不变式嵌入法，提出了模型不确定性非线性性系统递推最小模型误差估计，并推导了估计算法。仿真例说明，该方法是模型不确定性非线性系统状态递推估计的有效方法。     

基于故障树的智能型故障诊断系统

本文在故障树定性和定量分析基础上，提出了基于故障树的智能型故障诊断方法。该方法是建立在故障模式按发生概率大小排序和底事件按发生概率大小排序基础上，因此较好地反映了故障诊断过程中各个底事件和中间事件对系统故障的影响。     

GPS接收机中码相位测量精化方法的研究

精确的码相位测量是保证GPS接收机得到精确伪距值进而进行精确定位的一个重要前提。在已有码相位测量精化方法的基础之上提出了两种新的码相位测量精化的方法,讲述了两种方法的原理与具体实现方法,并利用蒙特卡洛方法进行了仿真实验,得到了码相位结果均值、码相位结果均值方差等一系列实验结果,对几种方法的精化效果从精确性、稳定性和跟踪性能等几个方面进行了比较分析,得出了相应的结论。与三角匹配法和二次曲线插值精化法相比,二阶最小二乘拟合精化法和广义延拓逼近精化法有明显优势;广义延拓逼近精化法的精化精度最高、跟踪精度最高,而二阶最小二乘拟合精化法的稳定性最好。     

多传感器目标识别的优化融合

对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。     

预报误差法在伺服系统时域辨识中的应用与实现

介绍了系统辨识中的预报误差法的基本原理,设计了一种简洁通用的软硬件辨识平台。成功地应用预报误差的辨识方法对一个实际的中功率雷达伺服系统实现了时域辨识,得到了该伺服系统比较准确的模型。将辨识结果与一般最小二乘法的辨识结果进行了比较,发现此辨识方法在抑制噪声方面有很大的改进。