导弹自适应结构滤波器的设计与仿真

由于飞行过程中飞行环境与自身特性的大幅度变化,导弹的飞行动力学特性和结构模态参数变化范围很大,难以精确建模,对导弹的气动伺服弹性稳定性带来潜在危险,传统结构滤波器的适用性也难以保证.提出一种自适应结构滤波器的设计方法,利用导弹输入指令和传感器输出的采样信号,建立导弹的自回归滑动平均(ARMA)模型;采用递归最小二乘算法...     

正压漏孔校准方法研究

以国内外正压漏孔校准装置及技术的发展现状为基础,研究了定容变压法、恒压变容法、动态比较法等正压漏孔校准方法,分析了这些方法的基本原理、装置构成和漏率测量范围,同时将它们的关键技术、实现的难易程度、优缺点等进行了比较和评价,并对我国正压漏孔校准技术的研究工作提出了建议。     

回转复杂曲面零件在线精密测量技术

针对复杂曲面零件的面形测量难题,提出以超精密机床作为栽体,利用高精度触发式测头,采用接触式的轮廓测量方法,检测曲面零件的子午面曲线,再与理论曲线相比较得出被测零件的面形精度.测量试验分析表明:该测量方法的检测精度高,通用性强,在实际加工和检测应用中具有很高的实用价值和应用前景.     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

基于ILLE和SVM的卫星执行机构系统故障检测与定位

针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

空间环境探测卫星用磁强计误差分析及在线标定

用于探测日地空间磁环境的磁强计多数安装在伸杆的末端,长期受太阳辐射等空间环境干扰力矩以及机动等影响,磁强计安装矩阵随时间发生较大的变化,从而导致卫星定姿精度下降。为此,在分析空间环境干扰力矩和磁强计定姿误差特性的基础上,建立了19维高精度的磁强计误差模型,结合卫星的运动学和姿态动力学特性,采用EKF滤波方法对安装矩阵进行实时估计与修正补偿,并利用该磁强计模型实现卫星的姿态确定,最后利用实验进行验证。实验结果表明,该方法能够在满足星载计算机的计算量要求的同时,在线估计安装矩阵误差,显著提高了磁强计的误差估计精度与定姿精度。     

近红外在线检测硝胺推进剂主要固体组分含量

研究了近红外方法对硝胺推进剂主要固体组分含量进行在线检测的可行性。参照吸收药制备过程的搅拌分散条件,配制黑索金、硝化棉和水的混合体系并用光纤探头直接采集近红外光谱,以偏最小二乘法分别对黑索金、硝化棉建立定量校正模型,模型相关系数R分别为0.997 1、0.989 5;预测标准偏差RMSEP分别为0.096 8、0.111 0。运用上述模型对单个样品进行检测,从光谱采集到得出结果耗时小于30 s。实验表明,近红外方法快速、准确,具备在线检测硝胺推进剂主要固体组分含量的可行性。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。