航空发动机故障诊断的机载自适应模型

提出了复合拟合法建立状态变量模型,该方法应用于建立高维状态变量模型时,具有较高的精度.将健康参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测参数的偏离量估计得到健康参数.为了减少自适应模型与真实发动机之间的建模误差,在自适应模型中加入神经网络对稳态基点模型进行修正,从而提高了故障诊断系统的置信度.      

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

基于径向基神经网络的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化控制方法(TLC)以及径向基神经网络(RBFNN)技术研究了一种新的鲁棒自适应轨迹线性化控制方案并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计中.首先基于被控对象的分析模型设计系统的TLC控制器,然后利用RBFNN对系统不确定的逼近能力,设计了鲁棒自适应控制器及参数的自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了闭环系统所有误差信号一致最终有界.最后应用新控制方案设计了ASV飞行控制系统,仿真结果表明了方法的有效性.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

一种基于协方差矩阵加权的阵元误差补偿STAP处理

机载多通道阵列雷达天线在工程实践中不可避免地存在各类阵元误差,所产生的通道失配问题会对空时二维自适应处理的性能造成大的影响。对存在阵元误差时的阵列信号模型进行了分析,提出了一种基于协方差矩阵加权（CMT）的阵元误差补偿空时自适应处理（STAP）方法,在工程应用中该加权矩阵可通过地面天线定标及校飞过程确定,通过对总干扰协方差矩阵估计的加权预处理,可将实际阵元误差对STAP性能的影响控制在测量误差的影响范围,最后通过仿真验证了算法的有效性。     

基于图像处理思想的自适应网格技术

为了提高激波和旋涡等复杂流动现象的捕捉精度和计算效率,基于图像处理的思想,研究了非结构网格的自适应加密和稀疏算法.将流场计算网格与图像像素类比,借鉴图像处理的方法,提出了一种流场自适应区域的分割算法.该方法能自动对自适应区进行分层,中间区域网格可以达到原来多次自适应的效果,而且提高了生成网格的质量.将算法嵌入到流场求解器中,根据流场求解结果对网格进行自适应,并使用算例进行了验证.     

压气机端壁自适应流通延迟失速的数值分析

端壁自适应流通方式是轴流压气机主动控制失速方法的有效措施之一,即在机匣上结合喷气与引气的方式来延迟压气机的失速,其特点是自适应流通的喷气或吹气量将随压气机的工况自我调整。采用数值模拟方法研究了端壁自适应流通方式对某轴流压气机气动性能的影响,数值计算结果表明,端壁自适应流通方式能有效地延迟失速并略微提高压气机的效率,通过详细地分析端壁自适应流通方式对压气机顶部区域流场结构的影响,揭示了其改善压气机性能的机理。     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。     

基于多模型的飞控系统自适应重构技术研究

针对飞控系统执行器故障引起参数大范围跳变的问题,提出了一种基于多模型的自适应重构控制方法。建立了执行器故障参数模型,根据故障的特征模型设计一系列并行的辨识模型,采用固定模型与自适应模型相结合的方式,依据转换标准选择与当前飞机状态最匹配的辨识模型所对应的控制器。通过对某型飞机侧向控制系统进行仿真,表明在执行器严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能。     

超机动飞行的动态面Backstepping控制

设计了一种超机动飞行的动态面Backstepping控制方法.新控制律在保留Backstepping"递归"设计步骤的基础上,放弃了参数自适应律;通过构造滑动面变量并根据能达条件,来设计中间虚拟控制信号和最终控制信号;通过在"递归"过程中增加一低通动态滤波器,避免了设计过程中对某些非线性信号的微分,减小了控制律的计算量.数值仿真结果表明,新控制律较简单地实现了超机动飞行时良好的飞机操纵指令信号跟踪,且易于工程实现.