基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

多用户分集认知无线电系统的吞吐量分析

认知用户以时分多址方式接入,每次通信选择信道最好的认知用户发射数据,该文研究多用户分集认知无线电系统的吞吐量.为了避免认知用户对主用户产生的干扰而影响主用户的正常通信,认知用户的发射功率需控制在一定的门限下.基于极值定理,首先推导了认知用户接收信号最大信噪比的极限分布,该分布属于Frechet域.然后获得了该系统的封闭形式吞吐量.实验结果表明:所得的封闭形式吞吐量与实际模拟仿真结果非常吻合.     

积分型Cauchy中值定理的逆问题

主要讨论了积分型Cauchy中值定理的逆问题.推广了文献[3]的部分结果,并在文献[3]的基础上进一步研究了在不同条件下积分型Cauchy中值定理的逆问题的成立情况.     

四旋翼无人机动态面控制

针对四旋翼无人机（UAV）飞行器系统欠驱动特点,引入动态面控制方法,对四旋翼UAV的位置和姿态进行控制。考虑到飞行器速度和角速度难以测量,设计高增益观测器得到UAV的速度和角速度的估计值。相对于反演法,动态面控制的设计更简洁,并且通过引入滤波器来求取控制信号中的系统状态的导数项。另外,常用的时标分离方法不能给出全局稳定性分析,本文引入动态面设计控制律保证系统所有信号半全局一致有界,同时给出系统全局稳定性证明。仿真结果表明,四旋翼UAV能快速精确完成目标跟踪。      

基于冲量定理的高速空投假人最大动载计算模型研究

假人高速空投试验旨在评估开伞过程中人体所受最大动载,由于该试验重复性差、成本高,有必要建 立计算模型为系统设计提供理论依据。基于冲量定理建立最大动载计算模型,计算特定空投条件下假人最大 动载;选取某典型假人高速空投系统作为算例,开展基于多体动力学的系统仿真,并根据仿真结果确定计算模 型的关键参数,给出最大动载计算模型的数学表达式。结果表明:本文模型可以快速有效确定假人最大动载, 评估救生伞系统安全性,具有较高的工程应用价值。     

一类MIMO状态可观测非线性系统的激励辨识

研究一类多输入多输出(MIMO)状态可观测非线性系统的激励辨识问题,输入激励信号采用高斯白噪声,均匀采样获得输出状态数据;根据Girsanov定理获得系统参数的渐近无偏估计;数值仿真试验说明了该方法的有效性并发现多变量耦合辨识中的噪噪比(NNR)现象;最后给出该系统的分步激励辨识算法。     

星间激光输能姿态指向自适应控制器设计

针对同轨道平面两星之间激光能量传输时的姿态指向控制问题,基于反步（Backstepping）法提出了一种自适应控制器设计方法。该方法先基于罗德里格参数（MRP）对卫星进行姿态描述;然后根据星间激光输能任务对姿态指向的特殊要求通过多个姿态矩阵的转换解算出了用户星期望姿态的表达式;之后基于Backstepping法,设计了自适应控制律,该控制律能解决控制输入有限和转动惯量不确定的问题,而且有效克服空间干扰力矩;最后通过Lyapunov稳定性定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果显示,在约15s后,用户星的姿态误差和角速度误差收敛到0,并且角速度和控制力矩的值都在约束条件的范围内,说明文章设计的控制器不仅能够使用户星按最短路径调整到期望姿态,而且能够有效地抑制空间干扰力矩和解决转动惯量不确定的问题,并且通过合理地设计控制参数,可以在保证控制精度和速度情况下使控制输入满足约束条件。     

一种旋转导弹锥形运动稳定性分析方法研究

针对旋转导弹在飞行过程中,由于俯仰和偏航通道的气动交联、惯性交联和控制交联而形成的锥形运动对弹体稳定性的影响,在对锥形运动进行动力学建模的基础上,利用劳斯定理分析了旋转导弹锥形运动的稳定性条件,揭示了锥形运动稳定性与飞行状态、气动特性以及弹旋速度的关系,并针对旋转导弹做锥形运动时的角运动特性进行了仿真。仿真结果验证了该稳定性条件的可行性和正确性,研究结果为旋转导弹总体设计及制导控制系统设计提供了参考。