双太阳翼GEO卫星在轨角动量管控方法

地球同步轨道(GEO)卫星在轨的主要环境干扰力矩为太阳光压力矩和重力梯度力矩,干扰力矩的累积效应表现为飞轮转速的变化,需要通过外力矩进行角动量卸载避免飞轮饱和。由于GEO磁场极弱,卫星无法使用磁力矩卸载,只能通过喷气卸载,而喷气将对卫星轨道产生影响,因此需要尽可能延长卸载周期。针对配置双对称太阳电池阵GEO卫星的角动量管控需求,首先建立卫星在惯性空间中角动量积累模型,并映射到卫星本体系中,得到本体系中的角动量变化规律。通过飞轮在轨转速遥测数据,精确辨识获取环境干扰力矩特征参数,获得真实可靠的干扰模型。以角动量卸载周期最长为原则,基于在轨环境干扰模型制定角动量管控策略,并准确预估下次角动量卸载时间。经在轨数据处理与分析表明:提出的角动量管控策略,可有效将飞轮的角动量卸载周期提升为原来的2倍,有效提升卫星在轨应用效能,具有实际工程意义。     

西方修辞学理论观照下的国际商务信函写作

西方修辞学“以人为本”,在研究和实践中都强调人的作用,以修辞为手段,寻找“最佳”的劝说方法,认为修辞的目的并不是写说者把自己的意志强加于听读者之上,而是进行沟通、合作,达到同一。本文借鉴西方修辞学理论来指导国际商务信函写作,旨在指导写出有效、说服力强的信函,达到有效沟通的目的。     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

抗荷阀-抗荷服系统动态模型结构研究

 通过理论分析和系统辨识方法研究了 4种不同型式抗荷阀—抗荷服系统的动态响应特性 ,分别建立了机械式、混合式和电磁式抗荷阀—抗荷服系统的动态模型 ,并说明了三者模型结构之间的内在联系。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。     

多变量系统参数辨识的相关分析法

 <正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。