一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型

提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机（ELM）进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能进行评估;在预测时首先确定新样本在训练样本集中的近邻样本,然后根据ELM在近邻样本上的性能来赋予集成权值实现弱学习机的动态集成.以燃油流量为指标进行航空发动机健康状态预测,动态集成ELM模型短期预测结果的平均相对误差绝对值（MAPE）为3.688%,小于单一ELM模型的3.830%以及静态集成ELM模型的3.719%;长期预测结果中动态集成ELM模型的MAPE为3.075%,小于单一ELM模型的4.355%以及静态集成ELM模型的3.884%.因此动态集成ELM模型更适用于航空发动机健康状态预测.      

基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点,在时间线描述框架的基础上,引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系,设计了转移图代价计算方法,并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝,削减了搜索空间,加速了搜索过程。数值仿真结果表明,该算法能够有效减少不必要的规划步数,提高任务规划的效率。     

δ0.05mm薄钢带力学性能测试方法研究

研究了拉伸速率、试样类型、试样表面状态对δ0.05mm薄钢带力学性能测试的影响,通过数据对比,结果表明：拉伸速率对薄钢带的力学性能测试结果影响并不大,而试样的类型和试样的表面状态对力学性能测试结果有很大的影响;表面无缺陷的哑铃型试样可以满足检测要求,提高钢带检验一次合格率。     

基于气体动理学方法的多尺度稳态热辐射计算

随着航空发动机燃烧室内燃气温度的提升,高温区域的热辐射问题将会变得更为重要,同时由于高温气体辐射导致辐射特性的剧烈变化,将会呈现出多尺度的现象,增加了辐射计算的难度。文章通过稳态离散统一气体动力学格式（SDUGKS,Steady Discrete Unified Gas Kinetics Scheme）的思路实现稳态辐射问题的求解,SDUGKS格式通过特征线差分离散的方法实现单元界面的重构,通过某种迭代格式来实现单元数据的更新,这一过程实现了对网格内部的辐射特性的有效模拟,该过程可适用于任何具体的辐射尺度。因此就可以在任意网格条件下实现多尺度问题的计算。文章引入了修正的延迟修正法（Deferred-correction,DC）实现单元数据更新,对单一尺度和多尺度问题进行了计算,在单一尺度问题中,验证了SDUGKS格式求解稳态辐射问题的正确性,进一步构造多尺度问题进行求解,论证了SDUGKS在多尺度问题计算中的渐近保持性质和准确性。     

基于ESO的DGVSCMG双框架伺服系统不匹配扰动抑制

针对双框架变速率控制力矩陀螺（DGVSCMG）两种工作模式下内、外框架系统存在的不匹配干扰抑制问题,提出一种基于扩张状态观测器与状态反馈的扰动抑制方法。在对飞轮工作模式和陀螺工作模式下内、外框架系统的干扰进行建模和分析的基础上,针对其不匹配干扰设计了扩张状态观测器,通过坐标变换减小框架系统扰动对不匹配通道的影响,并结合状态反馈控制设计了复合控制器,同时对全局系统稳定性进行了分析。对框架系统进行的仿真结果验证了所提复合控制方法的有效性。实验结果表明,所提出的控制方法能有效减小耦合力矩对内外框架角速率带来的影响,在飞轮模式下使得内外框架的角速率跳动量分别降低了85%和78%,且在陀螺模式下使外框架角速率跳动量降低了75%。     

基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测方法

通过分析燃气轮机4种典型异常形式的产生机理以及特征表现,得到了不同异常形式与传感器关联网络结构特征之间的映射关系。在此基础上,得到传感器关联网络的异常特征模式,提出了基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测策略。通过实例分析,证明了融合多源信息基础上建立的传感器关联网络模型,可以过滤掉节点间关联指标低于阈值037的相关性,有效的实现燃气轮机的稳态异常检测,并可以检测出转速上升过程中,节点间相关性的正常线性变化趋势,存在大于12%的异常凹陷非线性趋势,从而有效的实现燃气轮机的动态异常检测。      

基于重构系统的永磁交流伺服系统在线转动惯量辨识

为了使伺服系统在负载变动下得到优良的动态响应,提出了一种基于实际电机控制系统输入输出构建的非线性可调重构模型,对实际系统进行重构,并根据收敛之后的重构模型参数,完成电机关键机械参数的准确辨识。其中,全维观测器用来获得电机负载转矩状态观测量,与输入电磁转矩一同作为所构建的自适应机构的输入参数;当可调重构系统的输出与实际系统的输出为无差收敛时,实现对实际系统的重构。仿真和试验验证了该方法的可行性和有效性,能够对模型中预设的不同转动惯量进行准确的辨识。     

An estimation of Envisat’s rotational state accounting for the precession of its rotational axis caused by gravity-gradient torque

The rotational state of Envisat is re-estimated using the specular glint times in optical observation data obtained from 2013 to 2015. The model is simplified to a uniaxial symmetric model with the first order variation of its angular momentum subject to a gravity-gradient torque causing precession around the normal of the orbital plane. The sense of Envisat’s rotation can be derived from observational data, and is found to be opposite to the sense of its orbital motion. The rotational period is estimated to be $(120.674\pm 0.068)·\exp \left((4.5095\pm 0.0096)\times {10}^{-4}·t\right)\text{s}$, where t is measured in days from the beginning of 2013. The standard deviation is 0.760?s, making this the best fit obtained for Envisat in the literature to date. The results demonstrate that the angle between the angular momentum vector and the negative normal of the orbital plane librates around a mean value of $8.53°\pm 0.42°$ with an amplitude from about $0.7°$ (in 2013) to $0.5°$ (in 2015), with the libration period equal to the precession period of the angular momentum, from about 4.8?days (in 2013) to 3.4?days (in 2015). The ratio of the minimum to maximum principal moments of inertia is estimated to be $0.0818\pm 0.0011$, and the initial longitude of the angular momentum in the orbital coordinate system is $40.5°\pm 9.3°$. The direction of the rotation axis derived from our results at September 23, 2013, UTC 20:57 is similar to the results obtained from satellite laser ranging data but about $20°$ closer to the negative normal of the orbital plane.     

镍铬-镍硅热电偶特性分析与应用研究

以镍铬-镍硅热电偶在火箭发动机试验中的应用为研究对象。对其特性和影响测量的主要因素进行了论述。对镍铬-镍硅热电偶在使用中的劣化问题进行了研究和探讨,结果表明重复使用后的镍铬-镍硅热电偶的劣化是不可避免的,其劣化程度随封装形式、使用温度、直径及使用时间的不同而异,并根据多次试验数据的积累,总结出了相应的处理方法。     

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.