燃气涡轮发动机地面试验传感器数据确认概念与方法研究

本文介绍了燃气涡轮发动机传感器数据确认系统的研究与应用现状,详细阐述了基于发动机和试验系统物理模型的解析冗余检验相关多传感器信号有效性方法,以及基于信号序列统计与时频特征分析的单传感器通道信号有效性的确认方法,提出了传感器数据有效性确认系统的研究框架。     

激波风洞重模型气动力试验研究

在激波风洞上进行气动力试验时,风洞启动时巨大的冲击载荷使模型-天平受到充分的激励,从而形成惯性干扰力,并与真实气动力混杂在一起,甚至完全覆盖气动力,降低了试验精准度,使得试验模型的质量受到极大的限制。本文介绍了CARDC-dia.2米激波风洞进行大、重模型的压电天平气动力试验研究情况,包括天平设计、天平校准、惯性补偿和风洞试验等几个方面。研究结果表明:气动力试验模型质量可从过去的500g增加到8kg,模型长度可达1m。从而提高了激波风洞测力试验能力,能满足高超声速飞行器试验的需求。     

基于多维模型的独立型数据集市数据转换技术研究

数据集市可为用户提供部门级的决策分析依据,而数据转换是用户能否从数据集市中得到高质量信息的前提和保证。为此,在对数据转换技术进行分析研究的基础上,针对独立型数据集市的特点提出了基于维度的数据转换模型,详细讨论了基于维度模型的独立型数据集市数据转换的内容及数据转换的技术支持。     

超临界机翼飞行验证机的增升装置设计

为进行超临界机翼气动设计技术的飞行验证,将某教练机改装为飞行验证机,为此必须进行增升装置的重新设计。在保持原型机襟翼平面参数和运动机构不变的条件下,完成了验证机增升装置的气动力设计工作。风洞试验表明,改装成功的验证机增升装置具有良好的气动特性。     

基于遗传算法的单站测速数据定初轨技术研究

只有单站测速数据的情况下,传统的定轨方法难以实现初轨确定.将遗传算法应用于定轨实践,实现了无初值条件下单站测速数据初始轨道确定,并能满足收敛要求,为缓解测控资源紧张提供了重要支持.在中巴“资源一号“卫星的长期测控任务中应用,证明了本方法的有效性.     

利用二次型实时剔除雷达数据中野值的方法

实时剔除雷达测量数据中的野值对于提高目标轨迹精度具有重要意义。文中分析了一种利用残差和误差相关矩阵构造二次型作为判定野值的方法,并给出了这种方法的实现思路和仿真结果,指明了该方法可推广应用的领域。     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用

信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信息融合。     

机载多目标跟踪系统模型和运动补偿

研究多目标跟踪技术在机载雷达应用中的特殊问题——坐标系的选择、载机运动的稳定与补偿。建立了数学模型 ,进行了仿真研究。研究结果表明 :载机运动的稳定与补偿是机载多目标跟踪中必须重视的问题 ,并得出基于 NED和 RHV的组合坐标系下的模型 ,在机载应用中有很好的性能。优点是易于解耦、避免了非线性、降低了计算量、且有较高的精度