高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于PaSR模型的低旋流燃烧大涡模拟

为了深入理解低旋流流场特征和燃烧稳定性,基于OpenFOAM平台,采用动态k方程模型和有限速率PaSR模型对甲烷/空气预混低旋流燃烧进行了大涡模拟,研究了气流入口速度、当量比和压力等流场参数对流场结构和燃烧非稳态特性的影响,分析了流场大尺度结构与火焰相互作用。结果表明,流场结构和火焰抬升高度受入口速度影响较小,流场和火焰形态能够保持自相似性;随着当量比和压力提高,流场扩张性增强并在燃烧区下游产生回流区,火焰稳定不依赖回流区,根部火焰锋面形状由U形转变为W形,火焰抬升高度降低。火焰锋面稳定在剪切层,剪切层产生的周期性有序涡结构引起当地流场速度脉动和火焰表面褶皱,反映了流场非稳态特性;通过剪切层监测点瞬时轴向速度分析,涡结构特征频率随速度增大而提高,由250Hz提高至300Hz,随当量比和压力提高而降低,由250Hz降低至125Hz。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

Percolation transition in temporal airport network

The air transportation system has a critical impact on the global economy. While the system reliability is essential for the operational management of air traffic, it remains challenging to understand the network reliability of the air transportation system. This paper focuses on how the global air traffic is integrated from local scale along with operational time. The integration process of air traffic into a temporally connected network is viewed as percolation process by increasing the integration time constantly. The critical integration time T_P which is found during the integration process can measure the global reliability of air traffic. The critical links at T_P are also identified, the delay of which will influence the global integration of the airport network. These findings may provide insights on the reliability management for the temporal airport network.     

基于虚拟仪器技术的发动机网络化试车测试系统设计

介绍虚拟仪器技术在发动机试车过程中的具体应用,以LabVIEW软件为平台实现信号的采集、分析、处理和显示。该系统通过网络实现数据共享,各个上位机根据自己的需要获取不同的数据,然后通过软件处理,实现对发动机试车过程的实时监控。     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

雷达信号时差频差测量定位工程实现技术研究

针对星载时差频差无源定位系统对地海面雷达信号定位工程实现需要考虑的实际问题,对雷达信号时差频差测量关键技术进行研究.首先研究了雷达信号时差频差测量方法,然后研究了双星时差频差模糊条件并提出解模糊方法,最后,研究了长时间积累对到达频差的影响,给出随时间变化频差补偿方法.     

数字射频存储器在雷达干扰中的应用

论述了数字射频存储器(DRFM)技术在雷达对抗中的作用和重要性,介绍了DRFM的原理。给出了应用DRFM进行雷达干扰的几种干扰方式。     

基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法

不同于地面稀布阵相参阵列雷达,分布式星群平台具有高速运动特性,相应地全相参合成效率受限于星间的空时频同步误差、波束指向误差等系统误差约束。提出了一种基于分布式星群的全相参雷达低副瓣波束形成设计方法。首先,从星群系统规模、星间安全距离、远场条件、探测链路等因素入手推导了有效探测距离区间。接着,给出了同步误差、波束指向误差以及卫星高速运动特性对全相参合成效率的定量影响评估方法。最后,利用空时频多维联合方法实现了低副瓣稳健波束形成,可有效增加无模糊视场范围,适用于实际星群规模有限的应用场景。仿真结果验证了所提算法的有效性。