应用加权中值滤波法检测薄壁梁式挠性器件下摆量

应用加权中值滤波法对薄壁梁式挠性器件下摆量进行高准确度CCD检测。薄壁梁式挠性器件在测量过程中测量图像存在高频抖动现象,因此测量准确度不高,运用加权中值滤波后使用最小二乘法细分技术,可以在实现提高测量准确度的同时,消除高频抖动带来的误差,从而可以有效提高CCD测量薄壁梁式挠性器件下摆量的准确度。实验表明,该方法比传统测量方法准确度提高20倍以上。     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于PWM控制的燃油调节器执行元件匹配特性研究

以基于高频脉宽调制(PWM)控制的发动机燃油调节器计量控制装置为研究对象,通过数学模型理论推导出关键执行元件高速电磁阀、脉冲阻尼活门、缓冲器的主要参数静态匹配方程,并与AMESim仿真结果进行对比,验证了方程的准确性。同时,通过AMESim仿真和工程试验得到计量控制装置平衡占空比为50%时的动态匹配特性。为工程实践中航空发动机燃油调节器计量控制模块的设计及故障分析提供了理论依据,具有一定的工程应用参考价值。     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

柴油发动机热管理系统的高度特性

基于空中和高原环境的特点,研究了柴油发动机散热器传热性能的高度特性;进一步建立了发动机热管理系统的流动和传热模型,研究了热管理系统的高度特性;给出了基于最小功耗原则的热管理系统运行参数匹配方法.在固定系统热负荷条件下的计算结果表明:随着海拔高度的增加,在空中环境下,散热器的散热性能先上升后下降,热管理系统中冷却液和润滑油温度先下降后上升,热管理系统所需的最小功耗先减小后增加;在高原环境下,散热器的散热性能随高度增加大幅下降,热管理系统中冷却液和润滑油温度大幅上升,发动机出现过热问题,为了给发动机提供足够的散热能力,热管理系统所需要的最小功耗随着海拔高度的增加而大幅增加.      

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

精密测距的动态数据处理

无线电精密测距是通过无线电测量飞机、舰船、导弹等目标的精确距离和速度信息。根据飞机实际中的运动情况建立动态模型,采用适合于工程应用的新型自适应α-β滤波器对测距值进行实时动态处理,然后经过详细的MATLAB仿真,验证了动态滤波算法在保证实时性的前提下可以提高测距精度。     

沟槽超疏水复合壁面湍流边界层减阻机理的TRPIV实验研究

利用TRPIV实验分别测量了湍流边界层在亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面上的瞬时速度场,对比分析了3种壁面的摩擦阻力,发现沟槽超疏水复合壁面的减阻率能够达到20.7％,而超疏水壁面只有14.6％.通过对比分析湍流边界层在3种壁面上的湍流脉动强度,发现法向湍流脉动强度在3种壁面上无明显变化,而在y+<150区域...     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。