临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

航空活塞式发动机瞬态空燃比控制仿真研究

针对航空活塞式直喷发动机瞬态空燃比难以精确控制、动态超调大等问题,采用基于改进的粒子群优化算法和Elman神经网络(VPSO-Elman网络)的模型预测控制算法对发动机过渡工况空燃比进行控制。在实验数据的基础上,利用发动机建模软件AMESim建立发动机模型,在MATLAB/Simulink中建立VPSO-Elman空燃比预测模型控制系统,通过联合仿真检验控制系统的性能。结果表明:瞬态工况下,相比于比例-积分-微分（PID）控制,VPSO-Elman网络模型预测控制下的空燃比超调量可以减小约20%,回调时间缩短约75%;针对不同的节气门开度变化速率,VPSO-Elman控制器同样具有良好的控制效果。      

航空发动机进气及叶栅通道内砂粒动力学特性分析

为提高发动机的吞砂、防砂能力,需要了解砂粒在发动机中运动规律及对发动机性能的影响。采用欧拉-拉格朗日法对E3发动机整流罩、风扇和增压级进行了砂粒与气流的耦合作用分析计算,加入颗粒碰撞模型和侵蚀模型。仿真分析结果表明:砂粒运动轨迹和侵蚀区域符合发动机使用规律。砂粒进入发动机与风扇叶片压力面发生碰撞,砂粒发生碰撞后大部分进入了外涵流道。砂粒碰撞位置主要集中在风扇叶片压力面处,风扇对颗粒运动轨迹的影响最显著,碰撞后的颗粒有明显的径向运动趋势,叶顶区域的颗粒富集程度较高。整流罩、风扇叶片压力面及外机匣壁面都发生较为严重的砂粒侵蚀现象,而增压级叶片砂粒侵蚀现象不明显。      

径向磁气组合轴承系统的动态性能

为探究磁轴承失效时能否减轻转子跌落带来的损害,将人字槽径向动压气体轴承引入磁轴承转子系统,研究磁气组合轴承对系统动态性能的影响和动压气体轴承的支承特性。采用有限差分法和小扰动法求解气膜厚度方程和雷诺方程,研究动压气体轴承的静动态特性。对磁轴承电磁力进行了分析,采用磁轴承不完全微分PID（比例-积分-微分）控制策略,对系统进行了理论模态分析和试验模态分析,完成了系统高速旋转试验,测试了动压气体轴承在不同偏心率和转速下的承载力。结果表明,引入动压气体轴承可提高系统的动态性能,在磁轴承失效造成高速转子跌落瞬间,偏心率趋近于1,两个径向动压气体轴承能够产生较大承载力,减轻转子跌落造成的损害。      

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

阻旋栅对密封静力与动力特性影响的数值分析与实验研究

密封动力特性对旋转机械转子系统稳定性影响较大,在密封入口端部设置阻旋栅是提高密封稳定性的有效方法。设计加工了无/有阻旋栅共5种密封结构,从数值分析与实验研究两个方面研究阻旋栅对密封静力与动力特性的影响规律。建立阻旋栅密封静力特性CFD理论模型,数值分析阻旋栅对密封泄漏量、切向速度以及周向压力分布的影响;应用不平衡同频激励法实验研究阻旋栅对密封动力特性的影响。研究结果表明:阻旋栅可降低密封的泄漏量,减小密封内流体的切向速度,进而降低密封内流体的周向压力差,且随着阻旋栅周向稠度与径向长度的增加,这种作用逐渐增大,这是阻旋栅抑制气流激振力的主要原因;预旋是密封产生交叉刚度的重要因素,密封的交叉刚度随进出口压比与转速的增加而增大;阻旋栅可有效降低密封的交叉刚度,增加密封的主阻尼,提高密封的稳定性。本文研究揭示了阻旋栅抑制密封气流激振力的机理,为设计阻旋栅密封提供理论依据。     

基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。     

空中交通拥挤的识别与预测方法研究

随着航空运输业的迅猛发展,空中交通拥挤现象日益严重,空中交通拥挤研究已经成为国际民航界的一个研究热点。其中,空中交通拥挤的识别与预测是空中交通拥挤研究的主要内容之一,在此基础上综述了国内外有关空中交通拥挤识别与预测方法的研究状况。首先概述了基于不同拥挤形成因素和拥挤后果的空中交通拥挤概念的研究状况;接着依据所用交通数据时间尺度的不同,分别针对基于短期数据的阈值判别方法、基于长期数据的聚类识别方法以及基于混合数据的综合评价方法综述了空中交通拥挤的主要识别方法;然后分别基于数理算法(统计算法、交通流模型算法和智能算法)和计算机仿真模拟技术综述了空中交通拥挤的主要预测方法;最后指出了空中交通拥挤识别与预测问题的近年研究热点和未来的研究方向。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。