基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。     

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法,地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题,提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先,利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块;然后,利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示;最后,利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度,同时对噪声有更好的鲁棒性,各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

战斗机超机动飞行自抗扰控制器设计

提出了一种利用自抗扰控制器算法在大包线范围内设计超机动飞行控制系统的新方法。根据奇异摄动理论和自抗扰控制器能够动态补偿系统模型扰动和外扰的特性,在超机动飞行的快慢子回路中分别引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。控制律设计直接依据超机动飞行的强耦合、强非线性模型,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,大大简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决大包线范围内的超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。     

飞行振动环境随机试验模拟的载荷等效

研究飞行振动环境载荷地面试验模拟的等效性问题。基于模态质量的振型叠加方法应用于结构随机振动的响应分析,导出了随机振动载荷等效的一般表达式。针对小阻尼稀疏模态结构,得出了随机振动载荷等效的一种工程设计方法,并通过数值模拟验证了方法的可行性。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

战术导弹的一种自校正控制

本文探讨自校正控制理论在战术导弹控制中的应用。采用一种渐近的最小方差自校正控制方案设计导弹自动驾驶仪回路。该方案通过设计自校正控制器的极点和可调增益,使控制器稳定,并能兼顾闭环系统的动态特性,也可使输出方差趋于最小。在两种参考输入信号情况下进行仿真,结果表明,与经典控制情况相比,该方案具有较强的抑制干扰能力,能克服参数变化对系统控制性能的影响,提高了系统的跟踪性能。     

基于ANFIS自调整EKF的微卫星姿态确定研究

针对太阳敏感器、磁强计以及惯性陀螺组成的微卫星姿态确定系统，设计了有陀螺测量和基于四元数差分法的无陀螺测量两种广义卡尔曼滤波器（EKF）。由于EKF设计复杂，通常参数计算和调整依赖地面系统，现应用自适应神经模糊推理（ANFTS）进行EKF的参数自调整；使用四元数避免了欧拉角法的奇异问题；采用高斯-牛顿误差最小法显著减少直接使用EKF的计算量。设计仿真数据进行算法验证，结果表明该方法能成功地得到姿态估计，ANFIS可以提高EKF精度，增强鲁棒性，而且便于最优的在轨自主导航。