地空导弹LQG/LTR增益调度自动驾驶仪设计(英文)

采用线性二次高斯/回路传递复现(LQG/LTR)增益调度技术设计地空导弹增益调度自动驾驶仪。为消除传统"试错"设计过程在系统中所引起的人为不确定性,提出一种基于极点配置的目标回路设计方法。此方法提供了由体现性能指标要求的期望极点构造矩阵微分Riccati方程(MDRE)的具体算法。同时,还证明了引入积分环节扩展被控对象动力学,能够有效抑制LQG/LTR增益调度控制器的快模态,从而为LQG/LTR增益调度技术的工程应用扫清了一个障碍。采用所提出的方法设计了地空导弹LQG/LTR增益调度自动驾驶仪。设计及仿真结果表明,控制器的快模态得到了明显抑制,同时,在飞行马赫数和高度变化的情况下,自动驾驶仪具有稳定的动力学特性。     

雷达射频前端的仿真设计

采用自顶向下的设计方法,设计了工作于S波段的带宽为100MHz的雷达接收前端.使用Agilent公司的ADS微波设计软件对系统性能进行了仿真论证.分别设计了低噪声放大器、混频器、中频放大器模块,仿真结果均达到要求.前端仿真结果:增益大于75dB,噪声系数小于3dB,镜像抑制度为60dB,灵敏度为-90dBm,动态范围为50dB.     

AP／HMX HTPB推进剂的能量特性

介绍了ＡＰ／ＨＭＸ ＨＴＰＢ推进剂能量特性。理论计算表明，ＨＭＸ取代部分ＡＰ可增加比冲，降低火焰温度和燃气中ＨＣＬ含量，ＨＭＸ代替２０％ＡＰ，比冲增加２５．４６Ｎ．ｓ．ｋｇ＾－１。用ＢＳＦΩ     

电液伺服速度系统的模糊增益调度控制

针对电液伺服速度系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊增益调度控制方法.根据系统的输出误差和误差的一阶微分变化,利用模糊推理在线实时更改比例积分微分(PID,Proportion Integral Differential)控制器参数以适应工作点的变化,使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度中控制参数只是对于某一工作点局部优化的问题;在确定P和I隶属度函数时,引入指数函数保证了系统稳准前提下响应的快速性.试验研究表明,与单纯PID控制器相比,模糊增益调度缩短了动态响应时间、降低了超调、减小了负载扰动,说明该方法对非线性系统和未能精确建模系统大范围控制的有效性.      

舰载机着舰任务下的飞行员建模研究

为研究舰载机在下滑着舰时飞行员的操纵策略,建立了着舰任务下的双通道飞行员模型.以人工着舰时飞行员控制飞机进行轨迹跟踪为背景,以着舰时惯用的“反区”操纵技术为依据,确立了舰载机飞行员控制律,并对控制增益参数进行了自适应设计.最后结合F-18A舰载机,运用SIMILINK软件进行了仿真.结果表明,该模型能很好地反映着舰任务下的飞行员操纵特性,可为飞行员着舰操纵提供参考.     

一种矢量调制移相器的反馈补偿设计方法

针对矢量调制移相器存在的移相误差和增益波动问题,提出一种矢量调制移相器的反馈补偿设计方法.在分析了矢量调制的移相原理及影响移相精度和增益稳定性的误差因素的基础上,根据反馈补偿原理对误差因素进行补偿校正.首先通过自动化的测试和处理流程,得到移相器的相位和增益误差特性表,然后将该误差特性表反馈至移相器监控单元,最后监控单元利用插值算法和归一化原理实现对误差量的补偿校正.对采用该方法设计的移相器进行实际测试,结果表明：其移相精度小于1°,增益随相位变化波动小于0.4 dB,对比补偿校正之前,移相精度和增益稳定性得到了大幅提高和改善,从而验证了该方法的有效性.     

高稳定正弦交流稳流源的研究

为了对电能进行高准确度的测量，需要有高稳定的电源装置，稳定交流电源可采用负反馈控制系统，但易产生自激。如在反馈系统中加入一含有延时环节的负反馈，可以解决系统闭环稳定性与开环增益之间的矛盾。     

液体火箭发动机诱导轮旋转汽蚀分析

超同步旋转汽蚀和次同步旋转汽蚀是液体火箭发动机诱导轮旋转汽蚀现象的两种类型。为了揭示它们之间的差异,完成了Tsujimoto旋转汽蚀计算模型的理论求解,开展了旋转汽蚀现象的数值计算。结果表明,旋转汽蚀两种类型发生时,质量流量增益系数M都发生周期性变化。当超同步旋转汽蚀发生时,M>0;而当次同步旋转汽蚀发生时,M值的变化范围更广。由于在设计工况点附近,通常有M>0,因此在多数情况下很难观测到次同步旋转汽蚀。     

技术成熟度对航天器研制进度的影响

利用回归分析法对过去的航天器研制进度(进度拖延)和技术成熟度的离散数据进行研究,求出表示进度拖延与技术成熟度之间关系的拟合函数(曲线);引入进度风险和进度余量的概念,对进度拖延按正态分布随机变量进行统计分析,给出了进度风险、进度余量和技术成熟度之间的关系曲线,可供航天器研制项目立项、评审、决策使用。     

大飞行包线控制律的神经网络调参设计

对于具有大飞行包线的现代电传飞行控制系统,给出了一种3层BP(Back Propagation)神经网络代替传统的根据动压、高度或马赫数单一调参的控制律,解决了大飞行包线内控制参数复杂、单一调参无规律性、在全飞行包线上特别是在平衡点之间的飞行状态的稳定性无法保证等问题.通过离线训练,得出了一组隐层只有6个节点的网络结构参数,输出为各平衡点设计的最优鲁棒反馈增益.利用该网络实现了大飞行包线的根据高度和马赫数的双参数增益调参.仿真表明,利用该神经网络可以保证在所有平衡点上原设计的最优反馈增益不变,响应过程不变,同时可以细化平衡点之间的控制参数,在较大建模误差(约50％)和平衡点间也可以具有较好的控制效果.