目标机动条件下的定点伴飞控制方法研究

对目标机动条件下的定点伴飞控制进行了研究。根据相对运动关系,建立适于伴飞模式的相对运动方程,将目标机动大小作为未知量加入相对运动方程,构建不确定系统。用LQR和Lyapunov法结合的方式设计相应定点伴飞控制律。理论证明了在目标机动时该控制律仍能实现系统的渐近稳定。仿真结果验证了该控制律的有效性。     

压力传感器动态特性参数不确定度评定

压力传感器动态特性参数的不确定度是表征其动态测量性能的重要指标。提出了一种压力传感器动态特性参数的不确定度评定方法。首先,使用激波管动态校准系统产生阶跃压力信号激励压力传感器,得到传感器的输出信号;其次,采用基于经验模态分解（EMD）的传感器输出信号预处理方法,减小动态校准过程中噪声的影响;然后,根据传感器的输入输出信号,采用自适应最小二乘法建立压力传感器的数学模型,进而得到其时频域动态特性参数;最后,针对重复校准实验得到的动态特性参数序列的小样本特点,采用自助法计算参数的扩展不确定度和相对不确定度。采用激波管系统对压力传感器进行多次重复动态校准实验,计算时频域动态特性参数的不确定度,并与现有方法进行对比。实验结果表明:本文方法可以弥补贝塞尔法在处理小样本量数据中的不足,且与蒙特卡罗法的不确定度评定结果相对误差小于10%,说明本文方法可以有效地评定压力传感器动态特性参数的不确定度。分析时频域动态特性参数的相对不确定度得到传感器的工作频带和超调量受噪声的影响较大,为动态校准实验条件的改善提供了重要依据。      

适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计

摘要： 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波（KF）.为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波（AKF）,用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.     

YE4系列超超高效率三相异步电动机效率验证的研究

IE4超超高效率为国际电工委员会发布的IEC 60034-30-1:2014标准中电动机的最高效率等级。采用B法——测量输入-输出功率的损耗分析法对YE4系列(IP55)三相异步电动机的各大损耗的精准测试,以及采用不同降耗设计措施所达效果等进行了实际验证,确保了全系列电机达到了IE4效率等级规定。YE4系列产品的成功开发及推广应用,将对进一步推进我国节能减排政策的落实做出重要的贡献。     

径向磁气组合轴承系统的动态性能

为探究磁轴承失效时能否减轻转子跌落带来的损害,将人字槽径向动压气体轴承引入磁轴承转子系统,研究磁气组合轴承对系统动态性能的影响和动压气体轴承的支承特性。采用有限差分法和小扰动法求解气膜厚度方程和雷诺方程,研究动压气体轴承的静动态特性。对磁轴承电磁力进行了分析,采用磁轴承不完全微分PID（比例-积分-微分）控制策略,对系统进行了理论模态分析和试验模态分析,完成了系统高速旋转试验,测试了动压气体轴承在不同偏心率和转速下的承载力。结果表明,引入动压气体轴承可提高系统的动态性能,在磁轴承失效造成高速转子跌落瞬间,偏心率趋近于1,两个径向动压气体轴承能够产生较大承载力,减轻转子跌落造成的损害。      

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

基于级联耦合的大功率测量技术研究

讨论了采用级联耦合测量技术的大功率测量系统,指出大功率测量条件下引起测量不确定度的因素,搭建了基于该技术的大功率校准系统,减小了系统测量不确定度,实现了功率放大器的高精度校准和测量。     

三角形机翼参数化有限元网格划分与调整方法

为缩短有限元建模周期,提高三角形机翼结构分析、设计与优化的效率疲,首先,以其满足预定气动性能的几何外形为输入,定义了易用的有限元节点与单元的编号规则;基于可设计的机翼内部构型参数及可变的有限元尺寸参数的设置,引入了翼肋贯穿截止准则以满足任意输入的内部构型的初步判断;借助自定义形状矩阵完成了节点布置与单元生成,进一步通过有限元网格细化完成了开口设置、翼肋贯穿位置修正及桁条建模.然后,基于已建立的有限元网格实现了内外侧副翼翼肋位置的小幅调整及旋转舵面的角度调整,以满足不同飞行状态下结构分析需求.最后,应用PCL语言开发了参数化建模模块,实例表明了方法的有效性和模块可靠性.      

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.