调频连续波合成孔径雷达滑动聚束成像算法

调频连续波(FMCW)体制下,传统脉冲合成孔径雷达(SAR)的"走—停"回波模型已经不再适用,快时间走动项引入的距离-方位耦合项不可以忽略,否则会使图像质量的降低。该文首先构建FMCW回波模型,其次,提出了一种基于两步式的滑动聚束SAR成像算法。所提算法针对滑动聚束模式中,多普勒历程大于脉冲重复频率(PRF)所造成的频谱混叠问题,采用方位频域去斜的预处理加以解决。由于距离徙动校正(RCMC)后方位时域依旧混叠,该算法通过方位去斜在频域完成聚焦避免再一次的解混叠操作。通过仿真验证,该算法能够实现高精度的FMCW SAR滑动聚束成像。     

大型星载天线桁架式可折展机构的模态分析

大型空间抛物柱面星载天线具有口径大、约束弱、刚度低、质量小等特点,其机构的空间稳定性直接决定天线的使用寿命和信息传输的可靠性。为准确获得大型空间星载天线在轨稳定性能参数,依据星载天线的高精度和长寿命的设计需求,提出一种新型抛物柱面星载天线结构形式,利用有限元仿真对该新型星载天线作模态分析,并分析相关参数。结果表明:采用Al7075材料的新型抛物柱面星载天线基频满足设计要求。同时,增加上下支杆和上下斜撑杆的截面尺寸可有效提高天线结构的固有频率。该研究为我国大型抛物柱面星载天线设计提供了理论支撑和技术参考。     

基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法

针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

气喷嘴和声腔对燃烧室声学特性的影响

为了掌握气喷嘴和声腔对燃烧室声学特性的影响规律以及解释声学实验中出现的切向频率分化现象的内在机理,采用声学有限元方法(FEM)并在单喷嘴声学模拟实验验证的基础上,从固有频率和声压分布角度分析了气喷嘴长度、声腔长度和节流嘴直径对燃烧室声学特性的影响规律,利用声压分布成功地解释了实验中出现的频率分化现象。结果表明:当燃烧室某阶切向振型频率与喷嘴1阶纵向振型频率相等时,喷嘴由于共振将切向振型声压幅值极值点附近的能量转移到喷嘴中,改变了燃烧室原切向振型的声压分布,因此在声学实验中产生切向频率分化现象;气喷嘴长度与节流嘴直径之间存在着耦合关系,在液氧煤油补燃发动机喷嘴设计阶段可进行组合参数匹配优化。      

变频电动机耦合电容分析与计算研究

脉宽调制(PWM)变频驱动器在提高交流传动系统效率的同时,产生的高次谐波导致共模电流显著增加。其中电动机定子绕组与定子铁心之间的耦合电容是共模电流的主要通路。准确计算定子绕组与定子铁心之间的耦合电容对于预测共模电流具有重要意义。由于电机绕组内部导线排列不规则,准确进行解析计算较为困难,将其简化为集中导体后,会导致计算精度变差。在绕组全散线模型的基础上,提出了一种简化散线建模方法,能在计算精度不变的情况下,有效地减小模型的复杂度。通过对比解析计算、全散线模型、简化散线模型和测量值,验证了该方法的有效性。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于局部三角变换的OFDM系统

正交频分复用(OFDM)调制技术由于具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,在许多数字传输系统中被广泛应用,成为当今卫星通信研究的热点。本文提出了基于局部三角变换（LTT）的OFDM系统模型,该系统带外频率谱密度下降快,并能保持相邻的OFDM符号的正交性。给出了用离散余弦变换（DCT）实现的快速算法及复杂度,并考查了最优基的选取。仿真和分析结果表明：该系统误码率比基于快速傅里叶变换（FFT）的系统更小,能更好地适应高速传输带来的大多普勒频移,更有效地利用带宽,为接收端对高速数据的解调提供很好的保证。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。