基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究

应用泰勒级数展开方法设计了飞行器六自由度非线性模型预测控制器.通过对控制向量和输出向量的有限泰勒级数展开,确定闭环形式的控制输入.仿真结果表明:该方法能够适应控制项不完全或缺少控制项的病态情况,适当选择控制器的泰勒展开阶数可得到最优的控制结果,所设计的模型预测控制器具有很好的跟踪效果.     

非线性时间序列在卫星通信网络数据预测中的研究

卫星通信网络数据预测在卫星通信系统中起着重要的作用,是系统建模的主要研究内容之一。由于卫星通信网络数据的非平稳性和不可预知因素的影响,决定了应采用非线性时间序列建模方法来分析、预测。在分析通信网络数据的基础上,建立卫星通信网络数据的ARIMA模型,在确定预测模型的阶和进行参数估计后,给出不同预测步数条件下的通信网络数据流量的预测,并进行了仿真对比实验。仿真结果表明,该模型在预测步数较小的情况下,预测误差在4％左右,具有良好的预测精度,为卫星通信网络数据流量的预测、异常检测和网络负载预测的应用奠定了坚实的基础。     

基于Volterra级数的跨音速非定常气动力建模

为了有效实现跨音速气动伺服弹性的分析与综合,应用Volterra级数理论建立了一种跨音速非定常气动力状态空间建模方法.小扰动假设下的跨音速非定常气动力可以近似地表示为一阶Volterra级数的形式.通过CFD(Computation Fluid Dynamics)技术计算得到由结构变形产生的非定常气动力阶跃响应可辨识出Volterra核,由此得到频域的广义非定常气动力影响系数.利用气动力有理函数拟合,得到气动弹性状态空间模型.为验证气动力建模的有效性,以后掠机翼为例进行颤振计算.结果表明,Volterra级数方法得到的非定常气动力模型能够反映一定的跨音速气动特性,颤振计算与CFD-CSD(CFD-Computation Structure Dynamics)的计算结果吻合很好.      

计算振动翼面非定常气动力的Fourier级数展开法

将翼面绕基准状态作任意形态的振动,用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展为ｎ个不同振幅、不同频率的谐波;用Ｇｒｅｅｎ函数法计算每个谐波引起的非定常气动力;然后在时域中将它们叠加,即可求得该翼面在时域中以给定的波形作振动时的非定常气动力。重点讨论了翼面作接近方波形振动时的非定常气动力。算例表明,该方法所得结果与其他方法及实验结果吻合。     

Numerical orbit integration based on Lie series with use of parallel computing techniques

This article outlines necessary steps to perform numerical orbit integrations based on a Lie series approach. Its implementation requires an efficient evaluation of resulting series coefficients. As an example we treat the classical main problem in satellite orbit calculation (_J2$J_2$ only) and the case of a 4×4$4\times 4$-gravity field. All calculations were performed in very high precision with up to 100 significant digits. In comparison to independent third party computations this approach led to superior results referring to the verifiable constancy of various integrals of motion. To achieve a performance similar to classical numerical integrations in terms of acceptable computing time, at least for non-Keplerian motion problems, we exploited parallel computing capabilities. For our examples, run times were improved by several orders of magnitude, depending on the actual chosen precision level (up to a factor of 50,000 in case of double precision). Here we present the mathematical framework of the proposed orbital integration scheme as well as the work flow for its application in a multi-core, parallel computing environment.     

基于级数反演法的变速运动SAR回波二维频域模拟算法

针对变速运动平台,提出了一种基于级数反演法的SAR回波模拟二维频域的算法。建立了变速运动模式SAR的几何模型,利用级数反演法,得到了较为准确的信号2维频谱表达式,并对由变速运动引入的大场景空变性进行了分析,给出了空变性相位误差补偿因子,实现了回波信号的精确仿真。分析表明该算法能够在保证较高的相位精度情况下大大的提高SAR回波的仿真速度。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。     

基于Volterra级数降阶模型的气动弹性分析

采用Volterra级数进行非定常气动力辨识,建立了基于状态空间的非定常气动力降阶 模型,耦合结构方程,建立了降阶的气动弹性系统和气动伺服弹性系统,开展了颤振分析和 颤振主动抑制的初步研究,计算效率提高了2～3个数量级。通过气动弹性标模AGARD445.6和 气动伺服弹性标模BACT算例验证,证明降阶方法正确,可以提供高效、高精度的气动弹性 分析。
     

基于相似匹配的液体火箭发动机故障模式挖掘

将时间序列相似性匹配方法引入到液体火箭发动机故障模式挖掘中。针对发动机试车数据的特点,提出了一种基于序变换的时间序列相似匹配算法。该算法具有对时间序列幅值和持续时间不敏感、抗噪声能力强等优点。对某型液体火箭发动机故障数据的相似匹配实验表明：该算法能够为液体火箭发动机的故障检测和诊断提供较好的技术支持。     

地球同步轨道SAR曲线轨迹模型和成像算法研究

由于地球同步轨道合成孔径雷达(GEO SAR)轨道高度高,地球自转对其影响较为严重,其相对地球的运动变得更为复杂,低轨SAR中的直线轨迹模型已不能精确逼近其真实成像几何,基于该模型推导的成像算法也不再适用。针对这一问题,本文首先根据GEO SAR平台的运动特点,使用高阶逼近模型建立了适用于GEO SAR长合成孔径时间的斜距方程,并结合级数反演法,推导出该斜距方程下的二维频谱高阶近似表达式。在此基础上提出了一种二维频域成像算法并分析了其运算量。该算法所有操作都由快速傅里叶变换和相位点乘完成,具有较高的效率。点目标仿真结果表明本文斜距方程精度较高,该算法能实现GEO SAR全孔径高精度成像。