新型快速传递对准方法

针对惯性导航系统的动基座传递对准问题,提出了速度加姿态加角速率组合匹配法.用来自主、子惯导的3组参数信息作观测量,通过卡尔曼滤波法迅速准确地估计出失准角及安装误差角等状态量,以便精确地对子惯导系统进行初始化.根据传递对准的基本原理,设计了载体结构挠曲运动统计模型,建立了状态方程及量测方程.同条件仿真结果表明:这种方法与速度加姿态匹配和速度加角速率匹配的对准精度相当,但估计速度约为这两种方法的2倍.可用于机载或舰载战术导弹武器系统,有效减小导航误差和制导误差.     

一种新的SIFT匹配定位技术研究

在基于局部特征点匹配的目标定位系统中,匹配点和误匹配点数量的多少直接影响定位准确度。传统SIFT方法为保证匹配过程中有足够的匹配点数,通常选取较小的统计区域,特征点缺失了对周边区域的关联性,造成误匹配。为提高定位准确度,提出一种改进的SIFT特征描述子。在传统的SIFT局部特征描述子中引入PCA统计特征,在获得更高的正确匹配率的同时降低了错误匹配率。针对常用的SIFT误匹配滤除算法（NN法）滤除误匹配时需牺牲大量正确匹配,提出在NN法基础上,利用匹配特征点的坐标信息对误匹配进行二次滤除,进一步减少了误匹配。实验结果表明,定位算法的准确度优于传统方法。     

微型飞行器的GPS-图像复合导航技术

根据微型飞行器的飞行特点,设计了一种能有效提高图像匹配速度的复合导航算法,即GPS-改进图像相关法,利用GPS传感信息与图像信息相结合,快速而准确地引导微型飞行器到达目的地.为了进一步减少匹配时间,提高匹配效率,同时保证一定的匹配精度,文中设计了先粗后精的分层匹配控制策略.仿真结果表明,该算法相对于传统相关匹配法,不仅保持了很好的匹配率,还有效地提高了匹配的速度,运行于4-DSP系统平台上,完全达到系统实时性的要求.     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

高速涡轮发动机压缩部件低雷诺数影响研究

为了分析马赫数3.0量级高速涡轮发动机在高空22.5 km范围内,雷诺数变化对多级压气机气动性能的影响,采用Wassell特性修正与经验曲线拟合的方法,评估了低雷诺数条件压气机工作点效率、压比、流量的变化。利用S1计算程序分析了低雷诺数条件下基元叶型的流动特征,探讨了减小雷诺数影响的叶型设计规律。通过加入转捩模型的3维仿真模拟了地面和高空典型工况的气动特性,分析了低雷诺数对多级压气机稳定性的影响。结果表明：压气机在高空18.5 km和22.5 km喘振裕度相比地面条件下分别减小了5.61%和8.12%。综合对比仿真法和经验法对多级压气机性能预测结果,认为仿真法考虑了多效压气机在低雷诺数条件下级间匹配变化的影响,更适用于对压气机高空全转速特性的预测。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

A multi-criteria fusion feature selection algorithm for fault diagnosis of helicopter planetary gear train

Planetary gear train is a prominent component of helicopter transmission system and its health is of great significance for the flight safety of the helicopter.During health condition monitoring,the selection of a fault sensitive feature subset is meaningful for fault diagnosis of helicopter planetary gear train.According to actual situation,this paper proposed a multi-criteria fusion feature selection algorithm (MCFFSA) to identify an optimal feature subset from the highdimensional original fea...     

Optimization on conventional and electric air-cycle refrigeration systems of aircraft: A short-cut method and analysis

The air-cycle refrigeration system is widely used in commercial and military aircraft, and its efficiency greatly affects aircraft performance. Nowadays, this system requires a more efficient design and optimization method. In this paper, a short-cut optimization method with high efficiency and effectiveness is introduced for both conventional and electric air-cycle refrigeration systems.Based on the system characteristics, a four-layer parameter matching algorithm is designed which avoids compu...     

基于地形匹配的高超声速飞行器初始定向偏差在线辨识方法

针对高超声速飞行器机动发射条件下自瞄准时间短、初始定向偏差大的问题,提出一种基于地形匹配的初始定向偏差在线辨识方法。以综合初始对准和姿态控制的惯性系统导航误差模型为分析基础,融合相邻两个地形匹配区两次地形匹配定位结果,建立了初始定向偏差在线辨识模型,并从惯性系统工具误差系数偏差和地形匹配定位误差两方面讨论了辨识模型的适应性。以美国高超声速飞行器CAV H为研究对象建立仿真环境,采用蒙特卡洛法检验初始定向偏差辨识效果。仿真结果表明,在地形匹配定位误差为173.88 m (3σ)情况下,初始定向剩余偏差平均值为8.42″,最大值为34.65″,能够有效提高惯性系统导航精度,并且有助于缩短发射准备时间、提高武器系统生存能力。