一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。     

静止单站纯方位目标航向估计及仿真研究

针对平面直角导航坐标系下匀速直航目标, 利用静止单站测得目标方位序 列, 基于纯方位目标运动分析(BO-TMA)理论, 采用拟线性处理方法, 对目标航向进行 递推式估计。通过多次仿真实验,研究了不同初始条件对目标航向估计性能的影响。该 方法要求简单,便于实现,所得结论为水下隐蔽单站仅利用目标方位信息快速判断敌方 运动态势及作战决策提供了参考。     

基于观测器与前馈控制技术的动态转台 控制实验研究

基于前馈控制技术对动态转台进行控制研究,分析了PID 控制在动态转台 控制中对于响应带宽提高的缺点。通过实验与Matlab 结合辨识了开环系统模型,并与实 际数据进行了比对。建立了系统状态观测器,并设计了基于观测器与前馈控制结合的控制 器,证明了观测器与控制器的稳定性。最后通过实验证明了观测器与控制器的有效性。     

一种超声速状态下机载推进系统模型的建模方法

为了满足机载航空推进系统模型对精度、实时性及数据存储量的苛刻要求,提出了一种机载模型建模方法.对传统的机载稳态模型建立过程中使用的相似准则进行了充分讨论,得出了一种具备更高建模精度的相似准则.在新的相似准则基础上,建立了包含泰勒展开式中非线性2阶项的高精度稳态变量模型,有效解决了分段线性稳态变量模型在大包线、变状态条件下精度难以保证的问题;为了解决超声速状态下安装推力与发动机净推力差别较大的问题,建立了考虑外流特性的简化进气道模型,给出了一种计算安装推力的方法,即由简化发动机模型计算安装推力中符合相似准则的部分,由进气道模型计算溢流阻力、放气阻力及发动机推力中不符合相似准则的部分.仿真结果表明:基于新的相似准则所建立的机载模型具有大包线、变状态适应性,输出参数误差均在0.5%以内.      

非对称结构损伤飞机鲁棒容损控制器设计

当飞机发生非对称结构损伤时,飞机的质量、重心位置和气动特性都会发生突变,飞机机体的对称性遭到破坏,致使飞机的横纵向间运动产生强烈的耦合。针对飞机发生非对称结构损伤时导致的飞行控制问题,建立了非对称结构损伤飞机的损伤模型,并基于一种新型鲁棒容损控制策略,采用非线性扩张状态观测器和非线性动态逆相结合的方法,对飞机的姿态控制器进行了设计,兼顾了飞机系统的性能和对损伤的鲁棒性。最后,基于NASA的通用运输机模型,对所设计控制器的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的姿态控制器有效地抑制了非对称结构损伤给飞机控制系统带来的不确定性和扰动,具有较好的控制性能。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

考虑维修力量影响及载荷动态分配的k/n系统模糊可靠性分析

工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。     

复合材料加筋壁板制造成本的快速估算模型

为了能够在设计阶段早期对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算,提出了一种以结构设计重量为主要驱动因素的制造成本估算模型。该模型的关键是考虑了诸如材料成本比重系数、制造工艺系数、蒙皮形状系数、筋条形状系数、材料利用率系数等合理取值。以某验证试验的试验件制造成本估算为例,估算成本与实际制造成本的偏差为10.8%,说明了采用该方法对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算的结果是可以为设计人员提供决策依据的。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.