航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

利用红外技术进行层板冷却特性实验研究

为了研究层板冷却特性,应用远红外热像测温技术,对一个真实尺寸的层板结构进行了实验.层板的气膜孔、绕流柱及冲击孔直径分别为0.,0.8,0.8 mm,内腔高及总板厚分别为0.8,2.6 mm,孔柱数比为1:4:1.为了准确测量表面温度,采用了高精度热电偶校正法,建立修正关系;为了描述层板综合冷却效率,采用热像数字信号运算法,直接进行数据处理.实验在高温亚声速风洞中进行,实验结果展示了冷却介质注射量对层板冷却特性的影响,证明远红外热像技术用来研究层板冷却特性是一种有效的方法.      

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

基于改进的二维Otsu法的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果.     

基于共轭循环平稳特性的二维波达方向估计方法

 提出了一种具有阵列孔径扩展能力的共轭循环平稳二维波达方向（DOA）估计方法。该方法通过引入伪采样,充分利用了阵元输出之间共轭循环互相关函数的时间维信息,扩展了阵列有效孔径,提高了算法DOA估计精度,具有较好的低信噪比适应能力。该方法避免了最优时延选择问题,无需谱峰搜索,且其二维角度参数能够自动配对,具有较低的计算量。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

振动环境试验中的结构模态参数识别

振动环境试验中的测点加速度响应与台面加速度响应数据之比,可以被看作结构频响函数的加权和。因此,可以将加速度传递率作为被测结构的一个“广义频率响应函数”来提取结构的模态参数,如固有频率、阻尼比。求解广义频响函数时,根据加权最小二乘法构造目标函数,并通过遗传算法迭代,得到结构的固有频率、阻尼比。应用此方法对某卫星的振动试验数据进行模态分析,得到的结果与模态试验结果一致。     

姿态角幅值约束下的太阳帆Lissajous轨道保持控制

太阳帆航天器以两姿态角作为轨道控制输入时, 其轨道动力学方程具有非仿射非线性特性. 通过人工平动点处线性化获得的线性系统可完成太阳帆航天器轨道保持控制器的分析与设计. 由于线性近似模型为有误差模型, 存在近似有效范围约束, 表现为轨道高度约束和姿态角幅值约束. 本文研究了姿态角幅值约束对线性近似模型有效性的影响, 通过计算给出满足近似误差要求的姿态角幅值约束. 当控制输入存在幅值约束时, 控制器轨道修正能力受到束缚. 通过研究姿态角幅值约束下的最大允许入轨误差, 设计了最大允许入轨误差下线性二次型调节器(LQR)用于轨道保持控制, 并将控制器应用于太阳帆日地三体系统非线性模型中, 实现了日地人工L₁点Lissajous轨道最大允许入轨误差的控制收敛和良好精度下的轨道保持控制.     

基于自动代码生成技术的永磁同步电机控制

为缩短电机控制系统软件开发周期,减少手写代码人力消耗,将自动代码生成技术应用于机载燃油泵用电机控制系统的软件开发中,介绍了自动代码生成技术的特点及开发流程,在MATLABSimulink环境下搭建了基于矢量控制算法的永磁同步电机系统控制模型,通过实验将模型自动生成为嵌入式代码,成功的实现了电机的闭环控制,极大地提高了开发效率,达到了预期成果。     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。