基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

基于混合优化的运载器大气层内上升段轨迹快速规划方法

针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

高度欠膨胀声速射流的自相似特性

构建了高压气体射流模型和高分辨率的计算网格,对喷压比（NPR）为5.60、流动雷诺数Re为105量级的高度欠膨胀射流进行了三维大涡模拟（LES）计算.讨论了时均的射流近场结构,发现大涡模拟成功捕捉到了高度欠膨胀射流近场的典型波系结构,并与文献结果吻合较好.研究着重定量考察流向速度和氮气质量分数的分布规律,以揭示高度欠膨胀射流的自相似特性.结果表明:在射流核心区之后,不同流向位置上流向速度和氮气质量分数沿径向的分布呈现出与亚声速射流类似的自相似特性.但射流流场开始呈现自相似的位置仍然为超声速,这是高度欠膨胀射流自相似特性的独有特征.提出了高斯拟合公式,在靠近和远离射流中心线的区域内均可较好地表征射流的自相似特性.此外,还考察了射流剪切层的发展特征,比较了计算得到的射流剪切层增长率与先前实验测量结果的差异,并分析了其中可能的原因.      

基于操纵面故障影响估计的安全飞行轨迹优化

操纵面故障将改变飞机受到的气动力和力矩,降低机动性能和控制能力,基于传统质点模型的航迹规划方法难以解决此类飞机安全飞行轨迹优化问题.因此,引入由故障引起的侧滑和侧力,估计故障后气动力系数,建立故障飞机模型;针对故障飞机控制和机动能力下降的问题,在原故障模型的基础上引入控制量变化率,构建轨迹优化对象模型,并将控制量变化率最小作为优化指标;采用高斯伪谱法优化计算安全飞行轨迹.仿真实验以副翼和方向舵故障为例进行设计,结果满足运动方程及各控制量、状态量约束,并能实现平稳飞行.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

对接口匹配的航天器双主动最优交会研究

研究了两航天器协同轨道机动（双主动）完成近距离交会任务的最优控制问题。在考虑航天器姿态变化、对接口位置及路径约束的情况下,构建了完整的6自由度、26状态的双主动最优交会数学模型。利用高斯伪谱法分别将燃料总消耗最少和交会时间最短两种最优问题离散为大型非线性规划问题,而后应用SNOPT软件包进行了求解。在此基础上通过大量数值计算分析总结了不同初始参数对最小燃料消耗和最短交会时间的影响规律,并与主被动交会形式进行了对比。结果表明,当两航天器质量接近时,双主动交会通常可明显减少燃料消耗,或缩短交会时间;而当质量差距较大时,双主动最优交会逐渐退化为主被动最优交会。     

微小型无人直升机避障最优轨迹规划

针对无人直升机在低空复杂环境下避障飞行问题,提出了一种基于非线性最优控制理论的求解策略.以避障机动飞行时间为优化目标,无人直升机六自由度非线性动力学方程为等式约束,直升机飞行性能限制以及三维空间中障碍物限制等因素为不等式约束,建立了避障机动飞行的最优控制模型.然后利用高斯伪谱法（GPM,Gauss Pseudospectral Method）将轨迹规划问题转化为非线性规划（NLP,Non-Linear Programming）问题,并采用序列二次规划算法进行求解.在此基础上研究了障碍物尺寸对最优轨迹的影响.计算结果表明,该方法能够以较高的精度生成真实可行的避障飞行轨迹,最优机动动作取决于障碍物纵横向尺寸比.      

非高斯随机振动的模拟方法

随机振动台根据功率谱密度（PSD,Power Spectral Density）生成的信号为高斯信号,而实际振动环境有时是非高斯的,因此随机振动实验常常无法准确模拟产品在真实振动环境下的失效情况。通过两个案例分别对均方根值（RMS,Root Mean Square）不随时间变化和随时间变化的非高斯随机振动进行了模拟方法研究。案例1利用Hermite多项式法对高斯信号进行了转换,在保证功率谱密度不变的同时得到了具有指定峭度的RMS不随时间变化的非高斯信号,但该方法对于输入的峭度有限制,当输入峭度大于10时,误差达到了20%。案例2利用一种新方法对实测的RMS随时间变化的非高斯振动进行了模拟,模拟后得到的非高斯信号和实测信号具有相同的功率谱密度、峭度以及概率分布,验证了新方法的准确性。