基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

基于三维CFD的RBCC发动机建模方法

RBCC发动机可多模态工作,能适应宽广的飞行包线,因而其火箭尾流剪切作用变化强烈、流道截面变化大,喷油规律复杂,给发动机建模与控制研究带来困难。针对RBCC发动机的地面直连实验构型,采用三维CFD计算分析RBCC流场特点,研究发动机状态变量特征,并基于CFD计算结合拟合法的建模思路,建立了RBCC状态空间模型,模型的计算结果与三维CFD的计算结果有较好的吻合度,均方差满足要求。研究表明,在一定范围内增加计算特征数据点个数,可提高建模精度,但当计算特征数据点的个数超过20时,继续增加点的个数对精度的提高非常有限。     

气液鼓泡床反应器中气泡行为光纤探针测量方法

本文分别采用电导探针和光纤探针测量气液鼓泡床反应器中的气含率、气泡速率和气泡弦长等气泡行为,结果表明光纤探针对气泡具有响应迅速、阶跃显著的特点。将光纤探针信号进行方波化处理,探针在气相中的采样点数与总采样点数之比即为局部气含率,再沿径向积分可得平均气含率,以压差法测得的平均气含率为基准,光纤探针比电导探针准确性更高。将改造后的光纤探针应用于高温、高压、液相为有机体系的气液鼓泡床反应器,测得该反应器的气含率呈中心及边壁低、0.4倍半径处最大的抛物形分布。因此,开发的光纤探针可用于高温、高压、液相有机体系中气泡行为的测量。     

一种基于迭代的多音干扰消除方案

针对正交频分复用技术(OFDM)系统的多音干扰,本文提出先通过增加频域分辨率进行多音干扰识别,再基于迭代运算逐个对多个单音干扰进行参数估计、重构和消除的方案。其中,在多音干扰识别阶段,使用Zoom FFT技术以提高频域分辨率并简化计算复杂度。然而,Zoom FFT后的降采样序列点数不一定满足2的整数次幂,对于单音干扰参数估计,此时可采用经典的基于离散傅里叶变换(DFT)的最大似然参数估计(DFT-MLE),但当采样点数太大时,DFT运算将带来很大的实现复杂度。本文在基于DFT-MLE算法基础上给出一种基于快速傅里叶变换(FFT)的单音参数估计法FFT-MLE,不仅简化了运算复杂度,而且相比DFT-MLE其估计性能有更好的鲁棒性。最后的仿真结果说明了该多音干扰消除方案的有效性。     

基于新型C4D的小管道气液两相流流型辨识方法

基于径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,结合小波包分析技术和K-均值聚类算法,提出一种小管道气液两相流流型辨识方法。首先,利用径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,获取反映被测流体信息的电阻抗测量信号实部信息和虚部信息。然后,采用小波包分解的信号处理技术将实部信息和虚部信息分别分为4个频率段,提取不同频率范围的能量分布情况,并与各自的均值、方差构成特征向量。最后,利用K-均值聚类算法进行模式分类,建立流型辨识模型。在内径为3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道内进行验证实验,实验结果表明,所获得的传感器测量信号能反映流体流动信息,提出的流型辨识技术路线是有效的,流型辨识精度可达88%以上。     

B2C跨国在线下载数据类产品所得课税的必要性分析

B2C跨国在线下载是一种新兴的电子商务交易模式.由于其产品的无形性以及交易跨国性,各国在对其是否征税的态度上莫衷一是.从收益性理论、税收公平原则出发,对B2c跨国在线下载数据类产品有征税必要;从公共政策的角度出发,作为市场消费国的中国更有必要主张对其征税.     

一种反舰导弹抗无源假目标干扰算法

利用舰艇和无源假目标干扰在运动速度上的差异,提出了一种使真假目标速度线性方程组总剩余范数最小的真假目标识别算法,并讨论了如何降低目标速度波动和观测误差对算法的影响以及算法失效的特殊情况。最后,通过对一些算例的仿真验证了算法的有效性。     

用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展

准确计算直升机在不同飞行状态的有效气动参数对于确定直升机飞行性能具有重要意义。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象以及直升机状态和环境条件的变化,准确预估气动参数有较大难度。为此,采用无量纲分析法建立直升机悬停状态的数学模型,首先对参数重组,确定了几个悬停状态重要参数,包括气动参数和直升机状态参数;然后,以直-9×型直升机为例,结合实际试飞数据,提出了用最小二乘法对该模型进行参数辨识的方法;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并将辨识结果有效地用于直升机悬停性能拓展。结果表明,这种利用参数辨识进行性能拓展的方法是可行的,由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,拓展结果具有较高的可信度。这种数据处理方法可有效减少试飞周期,节约试验成本。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。     

基于极值理论的平尾结冰飞行风险评估

提出了结合极值理论与Copula模型来量化评估平尾结冰条件下飞行风险概率的方法。通过建立人-机-环复杂系统模型,对平尾在进近与着陆过程中的结冰情形进行仿真,采用蒙特卡罗法提取平尾结冰极值参数,验证了所提取极值参数符合一维广义极值（GEV）分布,根据飞行风险的定义和相关安全性准则,建立了平尾结冰飞行风险发生的判定条件,计算得出一维极值飞行风险概率;在此基础上选取Copula模型来描述二维极值参数的相关性,对多种Copula模型的未知参数进行辨识,通过拟合优度检验对精度进行验证,得出Joe Copula模型对二维极值分布的描述最为准确,运用Joe Copula模型计算出二维极值飞行风险概率,有效解决了一维极值具有的局限性。所提方法对飞行安全评估等理论有一定参考价值,能为平尾结冰飞行事故的预防提供分析和检验依据。