四旋翼无人机执行器可重构性量化评价方法研究

随着对系统安全性和可靠性要求的不断提高,故障系统的自主恢复能力即系统的可重构性受到高度关注,然而现有对于控制系统可重构性量化评价的方法主要针对线性系统,因此以具有强耦合、欠驱动、强非线性的四旋翼无人机（quadrotor UAV）为被控对象,提出了一种基于双滑模面鲁棒观测器与马氏距离结合的非线性系统可重构性量化评价方法。首先,在四旋翼无人机非线性模型的基础上,设计了具有对扰动和故障均不敏感的双滑模面鲁棒观测器,用于实现对系统状态的准确估计;其次,在执行器饱和及系统状态误差指标双约束条件下,采用基于马氏距离的相似度法,对非线性系统可重构性进行量化评价;最后,通过四旋翼无人机仿真实验验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够真实反映不同故障程度下系统的可重构性量化水平,为非线性故障系统控制策略调整补偿提供了重要依据。      

频率步进雷达数字信号处理

综述了频率步进雷达系统设计与信息处理中的主要问题,包括系统参数设计、目标抽取算法、与Chirp子脉冲的兼容性、与圆锥扫描体制的兼容性等等,并论述了不同情况下多普勒效应的影响及其解决方法,提出了相应的数字信号处理方案。     

使用反推力时飞机着陆滑跑距离的换算

以装有反推力装置的某型飞机为研究对象，对其着陆滑跑距离向标准条件换算的方法进行了研究，给出了换算公式，并应用该方法将该机的实际试飞结果向标准条件进行了换算。结果表明，换算方法是正确的，该方法对其它带有反推力装置飞机的着陆滑跑距离向标准条件换算亦具有一定的参考价值。     

红外热像仪作用距离现场检测装置的研究

针对目前红外热像仪现场性能检测手段的不足,设计一套便携式红外热像仪最小可分辨温差(MRTD)检测装置,首先现场测量出红外热像仪的MRTD,再由大气透过率模型计算得到目标的表观温差,最后通过Johnson准则分析计算得到红外热像仪探测或识别目标的能力.试验结果表明该方法准确可行,可用于各类红外热像仪作用距离的检测.     

基于关系矩阵的多传感器数据融合方法

以置信距离测度作为数据融合的融合度,先计算出置信距离矩阵,然后分析了计算关系矩阵和确定最佳融合数的几种不同方法,通过分析和算例可以看出,应用椭圆曲线表示的支持程度有助于提高融合结果;并讲述了极值原理法、极大似然法、Bayes法和综合支持程度等数据融合方法,算例表明,这几种融合方法都十分有效,在实际应用中应根据具体情况选择不同的融合方法。     

飞机起飞与着陆过程中的最短滑跑距离

为了确定飞机地面滑行过程中的最短滑跑距离,本文通过优化的方式给出发动机的最佳安装角和飞机地面滑跑的最佳迎角,以及前起落架的最佳凸伸量;并通过算例给出了高度与地面滑跑距离之间的关系曲线,为飞机在高原机场的起降提供一定的参考;最后,综合全文给出4点结论。     

高效确定重叠网格对应关系的距离减缩法及其应用

提出了“距离减缩法”,可以通过搜索有限几个数目很少的点来寻找到目标单元,从而可以快速确定重叠网格之间的对应关系,应用于重叠网格洞点识别与插值单元寻址两个方面,并且还可以结合Inverse Map方法高效建立网格之间的映射关系。该方法将三维搜索化为准一维搜索,大幅度提高搜索效率,且算法通用性强、易于实现。应用表明：利用该方法可以迅速识别洞点,与等参变换结合可以有方向地快速锁定插值单元,找点效率高,适用于计算流体力学(CFD)三维非定常计算中有相对运动的重叠网格系统在每一个时间站位都需要重新进行洞点识别与插值单元寻址的计算,可以有效节省计算时间,具有工程实用价值。     

整体模压封头中夹杂缺陷二次射线照相定位方法

概述了模压封头中夹杂缺陷埋藏深度的二次射线照相测量方法的基本原理及试验过程,并根据对试验数据的分析确定了该测量方法中关键工艺参数平移距离W、焦距F的选取原则和数值,同时通过实例一、实例二对二次射线照相测量方法的验证,进一步证明了该测量方法的应用空间和应用价值.     

基于脉组间频率步进的合成超宽带距离像及速度分析

 对脉组间频率步进信号进行信号处理可直接获得合成超宽带(UWB)距离像及目标速度信息,但由于多普勒色散引入的快速傅里叶变换(FFT)输出失配误差和距离多普勒耦合,导致距离像的失真。介绍消除多普勒色散的影响的方法,分析且补偿距离多普勒耦合对距离像的影响,进一步讨论由测速误差产生的补偿量化误差对距离像的影响,并推导由此导致的距离走动公式。提出的迭代二分逼近法使速度分辨提高 N 倍( N 为脉组个数),从而得到目标真实高分辨距离像。仿真实验结果表明多普勒色散得到消除且 N 的选取更加灵活。     

证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。