基于天基光学探测图像初析南大西洋异常区影响

文章针对目前在轨运行的高灵敏度探测类可见光遥感器经过南大西洋异常区（SouthAtlanticAnomaly,SAA）时出现的探测能力降低、目标无法识别等现象,通过卫星在轨获取的SAA天基探测图像研究图像中出现的异常现象机理;提出了基于CCD探测器固有暗像元区的图像特征变化开展SAA影响评估的方法,根据在轨图像暗像元区的均值和标准差、图像区的热像素及活像元等特征参数的统计分析,判断经过SAA过程中连续获取的图像中出现显著影响时的拐点,通过曲线拟合估算出该轨道高度的SAA空间分布特征和边界,依此进一步提出利用在轨天基探测图像给出测量影响该轨道高度卫星SAA区域边界的简单方法;最后,基于SAA对天基探测器件的影响分析结果和认识,给出了高灵敏度探测类卫星避免或消除SAA影响的改进措施和建议。文章采用的数据分析和评估方法为提升SAA对天基探测影响的认识,以及下一步有效开展空间碎片探测工作提供参考。     

FY-3A卫星星内辐射剂量评估与分析

对FY-3A卫星近四年的辐射剂量数据进行分析,结果表明,在1 mm铝的等效屏蔽厚度下,星内辐射剂量存在显著的方向性差异,+Y向剂量增长变化显著大于+Z向.深入分析剂量变化与带电粒子辐射关系后发现,太阳质子事件期间的高能质子增长不会对辐射剂量增长变化产生显著影响;而高能电子是剂量增长变化的主要贡献者,其中扰动导致的高能电子通量强增长是使得辐射剂量显著增加的主要原因,并显著影响到卫星+Y向.进一步与工程常用SPENVIS剂量计算结果的对比表明,实测能更好地反映剂量动态变化和方向差异.综上,实测剂量数据对于同类工程星内器件的合理布局和工程防护设计具有一定指导和参考价值.     

天琴计划轨道构型长期漂移特性分析

为了实现天琴计划航天器轨道构型的长期稳定漂移并满足轨道构型的稳定性指标,文章应用优化算法搜索航天器初始最优瞬时轨道要素。建立考虑摄动情况下航天器轨道动力学模型,对导致等边三角形轨道构型发生长周期漂移的轨道要素进行了分析,并且将这些要素作为轨道设计的待优化参量,应用粒子群（ParticleSwarmOptimization,PSO）智能寻优算法进行优化,应用最终优化得到的轨道要素进行轨道构型仿真。仿真结果表明,在不进行轨道控制的情况下,4年内轨道构型呼吸角变化小于1.5°,臂长变化小于1500km,臂长变化速率小于10km/s,初步满足轨道构型的稳定性指标。     

基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.     

基于PSO算法的直接驱动阀用音圈电机优化设计

音圈电机(VCM,Voice Coil Motor)直接驱动伺服阀(DDV, Direct Drive Valve)采用VCM直接驱动滑阀阀芯,VCM的性能对DDV整体性能起决定性作用.由于VCM的几何设计参数对性能提升存在相互矛盾,需要在允许的参数空间内寻找一组最优的参数,往往需要设计者试凑多次.在介绍VCM原理和结构的基础上,分析了各设计参数对性能的影响.定义了针对DDV应用需求的VCM优化目标函数,应用变惯性权值和带收敛因子的改进粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法在设计约束的多维参数空间内进行VCM优化,得到满足设计约束的最优设计参数,表明PSO算法在类似应用中具有较强工程应用价值.      

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断

针对实际非线性系统传统方法难以实现可靠故障诊断的问题,采用粒子滤波算法,利用对数似然函数和作为评价指标,并借助自适应阈值的设计,研究了非线性非高斯系统的故障检测和故障隔离。阈值的选取,是准确判别系统是否发生故障的标准,本文通过分析非线性系统残差的统计特性,在判定残差统计特性成正态分布的基础上,设计了一种基于粒子滤波故障诊断的自适应阈值方法,减少了故障诊断的漏报和误报。通过非恒温连续搅拌水箱式反应堆的仿真实例,验证了该方法在故障诊断中的准确性和有效性。      

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。