飞控-飞机低阶等效系统的在线辨识

以飞控—飞机低阶等效系统为背景，采用Taylor展开法研究了带纯延迟环节的二阶系统的在线辨识。采取了对低信息点进行抛弃，变步数起动等算法对传统的最小二乘法加以改进，大大减少了辨识过程中产生的误差，更适合于实时辨识。实际应用结果表明：该方法可以有效地对具有时变特性的带纯延迟的非线性系统加以辨识，辨识结果满足工程要求。     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

一种基于在线辨识和专家系统的飞行器智能姿态控制方法

针对未来战场形势对攻击型飞行器提出的大包线飞行、大不确定、主动容错控制问题,提出了一种基于在线辨识和专家系统的智能姿态控制方法。该方法通过在线估计飞行器的时域、频域关键参数,驱动专家系统实时计算并调整控制器参数;结合时域、频域辨识结果诊断、定位故障,实现故障隔离、控制策略调整。该方法综合了飞行器结构、气动试验数据和专家知识,通过在线辨识和估计丰富了专家系统推理计算所需信息,促进了专家系统的在线应用,是一种近期可实现的智能控制方法。仿真结果表明,采用该方法,姿态发散概率由无容错控制时的45%降低到容错控制时的0%,姿态控制任务完成率100%。     

一种改进的航天器时变模态参数递推辨识方法

针对基于预测器的递推子空间辨识(RPBSID)方法在估计系统的状态变量时计算量较大的问题,提出一种改进的RPBSID方法并应用于航天器的时变模态参数辨识。与原算法相比,改进后的方法在求解状态量时不需要逐个时刻构建相应的Hankel矩阵,而是利用仿射投影算法(APA)实现状态量的递推估计,从而减少了辨识过程中的数据量。在此基础上,利用该状态变量递推得到时变系统的状态空间模型和模态参数。在数值仿真中,建立带有大型挠性附件的卫星动力学模型,分别考虑系统模态参数线性变化、突变和周期改变的情况,利用改进的RPBSID方法对结构的时变频率和阻尼比等参数进行了辨识。理论分析和数值仿真的结果表明这种改进的方法不仅能够有效地辨识系统的时变模态参数,而且与原方法相比具有更高的计算效率。     

星箭连接界面处环形分布动载荷识别

提出一种基于卫星结构响应的环形分布动载荷识别方法。首先基于脉冲响应函数,在时域内构建激励与响应之间的传递关系;进一步,利用B样条函数表示动载荷的环形分布函数,并结合卫星结构有限元模型和结构测点加速度响应,识别了动载荷的分布函数及其时间历程。以某卫星模型开展数值仿真研究,结果表明：在不同噪声水平,响应测点数以及B样条控制点数的情况下,本文所提出的方法能够准确识别卫星结构所受分布动载荷。本文方法能够为实际飞行情况下卫星载荷环境评估提供理论支撑。     

基于2.5维小型化设计的UHF频段高性能超材料吸波体

提出一种基于2.5维小型化设计的高性能超材料吸波体,其吸波频带覆盖全球范围内超高频射频识别(Ultrahigh-frequency radio frequeny identification,UHF-RFID)系统工作频段。该吸波体结构借助多个金属化过孔增加回路电长度进行小型化并拓展吸波带宽,通过单独调节上下表面衰减电阻阻值缩小此过程中介质板厚度带来的极化差异。单元尺寸被缩小至13.6 mm×13.6 mm,约为中心频率波长的1/60。仿真和实验结果表明,该2.5维小型化高性能超材料吸波体在840～960 MHz的频带范围内平均吸收率超过99%,相比已公开文献,95%吸波带宽提高45%以上,可用于改善受限空间中RFID系统的可靠性。     

基于实测频响函数反推管路卡箍支承刚度与阻尼

为了有效创建航空发动机管路系统动力学模型,需要获得动载荷作用下管路卡箍支承刚度及阻尼。提出一种基于实测频响函数(FRF)反推卡箍支承刚度及阻尼的方法。确定了针对单管路双卡箍支撑系统的反推辨识流程;利用自编有限元创建了该管路系统的动力学模型,并给出了求解频响函数的方法;进一步,提出了基于灵敏度的卡箍支承刚度和阻尼反推辨识算法;以典型管路卡箍为例,用所提出的方法辨识出了该卡箍的支承刚度和阻尼。将辨识值回带到理论模型中,发现仿真及实测固有频率及相对应的频响函数偏差均小于9%,从而证明了研发的辨识方法的合理性。另外,辨识结果也表明卡箍的刚度及阻尼具有频率依赖性,且水平及竖直方向存在差异。