一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

地球低纬区边缘大气密度的预测

基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。     

星上系统时间算法研究

针对星上缺乏系统时间会出现钟差整体漂移的问题,本文提出两种新的钟速初值预报方法建立集中处理模式下星上系统时间算法：用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值和用每颗星每天的前两历元钟差预测钟速初值。仿真结果表明,算法合理,两种方法得到的自主系统时间与国际全球导航卫星系统服务时间(IGST)相比,60天的偏移程度均在100 ns以内,用每颗星第1天的前两历元的钟差预测钟速初值建立的系统时间稳定性更好。     

欠驱动航天器飞轮控制方法

针对应用任意剪刀对构型飞轮群的欠驱动刚体航天器姿态控制问题,将飞轮群与航天器看作整体系统进行建模,从整体系统可控性角度分析采用传统模型进行控制系统设计存在的局限性。随后通过对飞轮群角动量集合描述,得出航天器姿态可机动集合。由于飞轮群构型的任意性及航天器的欠驱动特性,导致具有初始角动量的整体系统难以针对系统状态方程采用Lyapunov函数方法进行状态反馈控制器设计,同时为了保证存在外扰动力矩的航天器姿态机动精度,采用非线性预测控制方法实现系统的反馈控制。所提控制算法实现了任意飞轮群剪刀对构型、飞轮群角动量非饱和条件下,任意系统初始角动量欠驱动航天器在姿态可机动集合中的机动控制。仿真结果表明,系统具有良好的控制性能及精度。     

多传感器信息融合技术与无人机PHM系统

通过分析多传感器数据融合技术故障诊断方法与无人机PHM系统（故障预测与健康管理）的特点,在不改变当前无人机系统硬件组成的情况下,将多传感器信息融合技术运用于无人机PHM系统,实现对无人机系统的实时状态监测、健康评估和故障诊断。     

基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制

近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性 、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很 大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将 滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态 制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。
     

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

感应电动机寿命预测的加速退化试验方法研究

感应电动机正常使用时一般具有长寿命高可靠性,为在较短时间内预测感应电动机的寿命,提出了一种简单易行的感应电动机加速退化试验方法:在电动机转轴上偏心安装圆孔叶片模拟电动机负载工作时承受的不平衡载荷,并且通过改变叶片偏心安装孔的位置模拟增大不平衡载荷。进行了3种应力形式的试验研究,以试验中测得的电动机轴心轨迹面积值表征电动机的性能退化指标,建立了轴心轨迹面积相对变化的漂移Brown运动和幂律加速退化模型,利用无偏估计法和最小二乘法得到模型参数的估计,外推获得叶片无偏心安装状态下的不平衡重力矩,以该值作为电动机正常工作时承受的不平衡载荷,预测和分析了电动机正常工作寿命和可靠性,验证了加速退化试验方法的可行性和高效性。     

基于ARIMA模型的拉萨降水量时间序列分析与预测

应用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性检验和模型的显著性检验。模型的实证分析表明在短期内模型具有较高的预测精度,ARIMA模型可以较好的应用于降水量的预测,对相关部门采取措施应对自然灾害提供了理论支持。     

分层模糊广义预测控制及其在挠性航天器振动抑制中的应用

针对广义预测控制计算量大的缺陷,将自适应分层模糊逻辑系统(HFLS)引入广义预测控制,对参数未知线性系统提出一种直接自适应分层模糊广义预测控制方法.该方法直接利用HFLs设计广义预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整.文中证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小领域内.由于控制结构中使用了HFLS,避免了模糊控制器中规则数目随系统变量个数呈指数增长问题.仿真结果表明:该方法能快速抑制挠性航天器的低频振动且稳态精度高.