FERA in parameter identification with application in low speed wind tunnel test

This paper presents a new approach which consists of a fuzzified eigensystem realization algorithm (FERA) to identify the parameters of the designed mini-UAV model performance in the low speed wind tunnel (LSWT) power on testing system. On the basis of the identification scheme, it is able to reduce system operational cost of wind tunnel tests and provide a tool for predicting results without resorting to on-site experiments. A variety of variables in model types and testing environment such as model profile, angle of attack, elevator, tunnel wind speed and power system (motor and propeller) are considered. The method based on logic devices is simple yet effective. The results obtained are compared to those obtained by the conventional wind-tunnel testing method. To verify effectiveness of the proposed methodology, both of simulations and real-world experiments are conducted. The results show that the working performance of the proposed method correlates well with expectation.     

直升机结构响应主动控制研究中的若干问题

随着控制理论的不断发展，主动控制的实现方式也多种多样。在线辨识是自适应控制的关键所在，而辨识算法也是多种多样，这样结合在线辨识功能的自适应控制种类就更多。本文旨在对已经应用或者即将应用和可能应用到在直升机振动控制上的，并具有在线辨识功能的多种结构响应主动控制技术进行比较，并提出其中值得研究的若干问题，有助于今后的进一步研究。     

带滑移滞变系统的三阶段逐步收敛的识别方法

针对非线性带滑移滞变系统模型复杂，参数多，识别时收敛困难等问题，提出了一种三阶段逐步收敛的识别方法对Baber与Noori提出的带滑移滞变模型进行了参数识别。计算实例表明，该方法具有收敛速度快、且容易收敛的特点，对于参数较多、模型复杂的系统，是一种非常有效的参数识别方法。     

在轨航天器连接结构动力学及其参数辨识

连接结构广泛用于各种航天器中,这些大量使用的连接结构由于其较低的刚度或非线性特性,会对航天器的动力学特性产生显著的影响.本文简要介绍了与在轨航天器连接结构动力学问题有关的以下问题:航天器中所使用连接结构的动力学模型及其参数辨识问题,连接结构对航天器结构动特性的影响,含连接结构动力学系统的周期解、分叉和混沌.     

波浪形前缘降低后掠叶片宽频噪声实验研究

为了研究波浪形前缘对后掠叶片湍流干涉噪声的影响,通过放置于叶片上游的倾斜圆柱产生尾迹,圆柱尾迹为各向异性的湍流,之后湍流与叶片相互干涉产生干涉噪声。实验采用的叶型后掠角度为30°,截面为NACA0012翼型。在气流来流速度30m/s,40m/,60m/s和70m/s的情况下（基于叶片弦长的雷诺数为300000~700000）,使用31个麦克风线阵列测量了基准后掠叶片与波浪形前缘叶片对应的叶片湍流干涉噪声。采用Clean-SC算法处理数据,得到不同幅值与波长下后掠叶片前缘噪声信息。实验结果表明,波浪形前缘幅值与波长对总声压级降噪量均有影响,使用最大幅值和最小波长的波浪形前缘降噪效果最好;不同气流速度下,采用相同的波浪形前缘,使用斯特劳哈尔数表征的噪声频谱图变化规律相似。     

基于马尔可夫蒙特卡洛法的系统辨识方法研究及应用

提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。     

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。     

高超声速气动热辨识技术实验研究

为估计高超声速飞行中的气动热流,采用热流辨识技术研究了平板表面的气动热流。首先采用仿真数据对辨识方法进行验证,结果表明,在测量噪声较低时热流辨识结果误差较小。此后,开展了平板的高超声速气动热风洞实验,通过内埋热电偶测量平板内部温度,采用热流辨识法获得平板表面的气动热流,采用辅助测点对比验证了内埋测点辨识结果的可信度。最后将辨识结果与平板边界层热流理论估算结果进行对比,分析了两者产生误差的原因。本文的研究为热流辨识技术的实际应用奠定了基础。     

军用飞机使用技术状态标识与控制研究

为了满足军用飞机使用技术状态管理的需要,提出了一种新的技术状态信息编码化标识方法,以及基于此技术状态标识方法的使用技术状态控制方案．重点描述了对引起飞机使用技术状态改变的换件等外场维修活动进行控制的基本原理。     

基于多维几何形状的雷达辐射源识别算法

针对复杂电磁信号环境下雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于多维几何形状的辐射源识别算法。借助几何形状将辐射源空间特征向量转换为平面向量,计算向量各夹角余弦值,再同辐射源数据库进行比较,实现辐射源型号的自动识别。仿真验证了提出的识别算法,识别率均在80%以上。