基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节。由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样,且指标之间存在相关性,导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果。由此,提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机（PCA-MPSO-ELM）的目标威胁评估算法。首先,综合分析了影响目标威胁程度的指标,利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量,消除了评估指标之间的相关性,实现了对评估数据的降维;在此基础上,构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值,提高了目标威胁评估模型的精度。最后,在空战训练测量仪中选取空战对抗数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据,通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性,结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估。     

运载火箭电液推力矢量控制系统总体设计策略研究

对典型运载火箭电液推力矢量控制（Thrust Vector Control,TVC）系统结构进行分析,对不同TVC系统中的共性问题进行归纳总结,并对先进技术在TVC系统中的应用前景进行分析和预测。给出了电液TVC系统总体设计时需要考虑的三条准则,提出使用结构设计选择树设计方法完成电液TVC系统的总体设计,使得整个设计过程变得更加简便、直观。最后以一型大推力液氧煤油发动机高可靠性电液TVC系统的总体设计为例,给出了基于结构选择树设计方法的电液TVC系统总体设计流程。     

基于互相关矢量图的车牌定位新算法

互相关矢量图是由流场粒子图像测速的互相关计算结果绘成的矢量图形,提出一种车牌自动定位的新算法--VMLA算法,该算法基于字符笔画左右边缘之间的互相关矢量图的结构特点,可以从复杂车牌图像背景中搜索到车牌的正确位置.VMLA算法具有较强的车牌大小自适应性和实时处理能力,540幅车牌图像的实验结果初步验证了该方法的有效性.     

基于训练任务的通用教练机复杂阶段燃油消耗研究

随着我国航空业对飞行员需求的提高,航校的飞行培训行业也获得很高的关注,对航校的通用教练机燃油消耗进行预测估计是十分必要的。结合训练大纲,文中基于训练任务的阶段性特点,认为机动训练阶段和起落航线阶段为训练任务的复杂阶段,将学习曲线应用于飞行学员的训练任务复杂阶段,引入学习率作为燃油消耗的影响因素之一,利用粒子群算法寻找最优参数,通过支持向量机回归建立通用教练机复杂阶段的燃油消耗模型,估计燃油消耗量。     

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。      

基于角增量和矢量模值观测的光纤陀螺温度漂移参数分段估计

光纤陀螺捷联惯导系统被广泛应用于航空、航天、航海及陆地车辆定位定向等领域,对光纤陀螺输出误差进行补偿是提高导航精度的有效手段。温度漂移和常值零偏是影响光纤陀螺精度的两个主要误差来源,对角增量输出式三轴光纤陀螺捷联惯导系统的陀螺温度漂移及常值零偏误差参数估计方法进行了研究。针对光纤陀螺的温度漂移,提出了一种基于角增量的分段最小二乘估计方法,根据不同温度区间的特征使用低阶模型即可进行误差建模,估计结果相比整体估计方法更加精确,同时推导了各个温度段参数的边界条件,保证了温度漂移模型在不同温变速率条件下的连续性。针对三轴陀螺输出中包含的常值零偏,提出了一种基于地球自转角速度矢量模值观测的方法,可在不依赖高精度转台等外部基准设备的条件下对光纤陀螺零偏进行估计,可适用于高纬度地区及极区环境下的外场标定。通过温箱静置升温实验,对光纤陀螺惯导系统三轴角增量陀螺进行了温度漂移和零偏的估计与补偿,验证了提出方法的有效性。     

推力矢量飞机试飞技术模拟研究

为研究推力矢量飞机的试飞技术,建立了推力矢量飞机的动力学模型,用动态逆方法设计了4种过失速机动控制律,并在地面飞行模拟器上参考标准评估机动动作集(STEMS)进行了飞行模拟试验研究。试验结果表明,使用的4种过失速机动控制模式没有不可接受的操纵响应,飞机采用推力矢量控制后敏捷性明显提高。在模拟导弹攻击目标时,采用过失速机动控制模式具有明显的优势。     

基于气隙磁场定向的无轴承异步电机非线性解耦控制

无轴承异步电机是一个强耦合的非线性复杂系统，实现了其电磁转矩和径向悬浮力之间的解耦控制是该电机稳定运行的前提。本在研究电机磁悬浮机理的基础上，提出了利用气隙磁场定向控制来实现两之间的动态解耦控制。仿真实验也证明该控制算法不仅能实现电机稳定的悬浮，而且使电机具有良好的调速性能。     

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。     

支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。