基于6SPS并联机构标定新方法

系统研究6SPS并联机构标定的方法。研究中应用激光跟踪仪测量、基于并联机构正解和定位误差旋量的计算,正交试验进行试验设计,应用非线性最小二乘参数辨识。仿真验证辨识的几何误差可以等于假定值,试验验证位姿精度提高了10倍。     

Multi-mode diagnosis of a gas turbine engine using an adaptive neuro-fuzzy system

Gas Turbine Engines (GTEs) are vastly used for generation of mechanical power in a wide range of applications from airplane propulsion systems to stationary power plants. The gas-path components of a GTE are exposed to harsh operating and ambient conditions, leading to several degradation mechanisms. Because GTE components are mostly inaccessible for direct measurements and their degradation levels must be inferred from the measurements of accessible parameters, it is a challenge to acquire reliable information on the degradation conditions of the parts in different fault modes. In this work, a data-driven fault detection and degradation estimation scheme is developed for GTE diagnostics based on an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). To verify the performance and accuracy of the developed diagnostic framework on GTE data, an ensemble of measurable gas path parameters has been generated by a high-fidelity GTE model under (a) diverse ambient conditions and control settings, (b) every possible combination of degradation symptoms, and (c) a broad range of signal to noise ratios. The results prove the competency of the developed framework in fault diagnostics and reveal the sensitivity of diagnostic results to measurement noise for different degradation symptoms.     

Potential of IRNSS/NavIC L5 signals for ionospheric studies

Indian Space Research Organization (ISRO) has developed an indigenous system named Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) or NavIC (Navigation with Indian Constellation), that consists of 7 satellites and transmits navigation signal in L and S bands. ISRO, for validation of the system, has installed many IGS (IRNSS/GPS/SBAS) receivers scattered over the Indian region. Using preliminary data from two geographically widely separated stations over India, this paper presents the results on studies on parameters of IRNSS signal quality and discusses how these parameters may be used to study the ionospheric behavior over the Indian region. The results show the importance and advantages of using IRNSS data for such studies.     

阵风载荷减缓系统故障分析

阵风引起的额外载荷会引起飞机结构疲劳,降低结构使用寿命。采用非定常气动力有理函数拟合方法建立时域状态空间下的动力学系统,设计了阵风载荷减缓系统。研究了阵风载荷减缓系统3种典型故障模式(副翼偏转饱和、舵机卡死、副翼偏转延时)的力学建模方法,并对机翼在阵风减缓系统故障模式下的阵风响应进行分析。仿真结果表明,3种故障模式均不利于阵风载荷减缓系统对阵风载荷的减缓,对于一些特定情况,故障模式下的阵风载荷减缓系统不仅不能减缓阵风载荷,还会带来由副翼偏转不当引起的额外负载。     

基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优

介绍了Fibonacci搜索方法应用于发动机性能优化中的原理,建立带两个出口面积、气流马赫数可变的引射器的涡喷发动机的总体性能计算模型,应用Fibonacci搜索方法在优化参数区间内对该发动机进行了最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关.不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础.      

振荡器相位噪声的研究综述

相位噪声是振荡器最重要的性能指标之一。综述了相位噪声的研究现状,包括基本概念、产生、表示方法和现有的研究方法,讨论了现有研究方法的特点和今后的发展趋势。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

一种高动态低信噪比卫星导航信号捕获方法

为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上,其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上,要求算法收敛速度尽可能快,以确保对声波变化的准确跟踪,据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号,进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进,为小系数配上小的步长因子,为大系数配上较大的步长因子。最后,将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上,并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明,采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛,改善算法的稳态失调性能。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。