脉冲调制在小型姿控推力器中的应用仿真

摘要： 针对采用推力器进行姿态控制过程中的姿态稳定度和燃料消耗优化问题,对脉冲调宽调频（PWPF）和伪速率脉冲（PSR）调制器进行详细介绍,分别对采用PWPF调制器和PSR调制器的姿控推力器姿态控制进行仿真分析,总结采用上述两种调制器的优缺点.以采用双时间常数的方法降低燃料消耗,加入一阶惯性滤波的方法降低系统噪声影响从而提高姿态控制稳定度,设计一种改进的脉冲调制器.通过仿真表明采用改进的脉冲调制器相比于采用PWPF调制器更节省燃料,且姿态稳定精度相当,相比于PSR调制器,改进的脉冲调制器显著提高了姿态稳定精度.     

硅化物涂层电子束重熔表面改性技术

在Nb521铌合金表面采用料浆烧结法制备硅化物涂层,利用高频扫描电子束对硅化物涂层进行重熔处理,通过扫描电子显微镜对处理样品表面形貌进行组织结构分析。研究表明,经过电子束重熔处理,硅化物涂层表面陶瓷晶粒粒度降低,表面粗糙度降低,陶瓷颗粒之间烧结作用增强,重熔区域与未处理区域具有明显的边界,电子束能量分布较均匀,电子束重熔提高了硅化物涂层的抗氧化性能和抗热震性能。     

空间6R串联机器人机构位置逆解新算法

将倍四元数的复指数形式应用于串联机构位置逆解分析中,提出了空间6R(R代表转动副)串联机构位置逆解新算法.基于倍四元数建立了空间6R串联机构位置逆解的数学模型;然后,使用线性消元和Dixon结式消元法,得到了6×6的结式;由于采用未知转角的复指数形式,不需要提取任何公因式,可直接获得该机构位置逆解的一元16次输入输出方程和全部16组封闭解.最后通过数字实例证明了该方法无增根无漏根.算例表明算法简洁,易于程序实现,为串联机构位置逆解分析提供了新的理论基础.     

遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法

针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法。在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法（AnomalySubsequenceDetectionmethodbasedonOptimizedSequenceModel,ASD_OSM）,并采用2次四分位距准则（DoubleQuantilerangescriterion,2Q准则）设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列。某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性。     

初级教练机综合航电系统发展趋势

分析和总结了综合航空电子系统的发展历史和现状,以及我国航电技术水平发展状态,阐述了当前初级教练机航电系统存在的问题。对国外军用初I中级教练机、国外民用轻型飞机和国产初级教练机现状进行了分析,论述了初级教练机综合航空电子系统的发展趋势。     

基于Origin语言的某型教练机发动机燃油系统故障诊断与分析

某型教练机在低空大表速飞行时,其发动机在最大状态下的供油量超过了发动机在各个状态的最大燃油流量软件值（GT=2300kg／h）,发动机从主燃油流量控制转为发动机应急流燃油量控制。本文对发动机色行数据进行了深入分析,同时结合发动机的三大特性,对其控制系统软件进行更改,经过后续飞行验证．发动机燃油控制系统下作正常。     

国产某型运输机综合程序训练器的研制与实践

从国产某型运输机综合程序训练器的需求分析与研制必要性出发,分析了训练器的系统组成、训练能力、使用方法．结合仿真训练的培训课程介绍了仿真培训的成果．说明了综合程序训练器在提升飞行技术培训的教学质量．教学效率．以及保证教学安全方面的重要性。     

嫦娥二号卫星CCD立体相机设计与验证

介绍了嫦娥二号卫星CCD立体相机的设计思想与结果、发射前检测与地面推扫成像试验.嫦娥二号卫星CCD立体相机仍采用与嫦娥一号相同的线阵推扫成像模式,但嫦娥二号卫星CCD立体相机的技术指标要求大幅度提高,主要表现为地元分辨率由嫦娥一号的120m提高为嫦娥二号在100km圆轨上优于7m与在100km/15km椭圆轨道近月弧段...     

基于CE/SE的飞机救生系统动力装置内弹道性能计算

建立某飞机救生系统动力装置套筒式内弹道物理模型,结合CE/SE方法研究粘性二维两相流的内弹道数学模型,计算其性能参数,并与试验数据进行对比。结果表明：套筒内气体压力随时间变化的试验曲线与计算曲线基本吻合,最大压力pm、出口压力pL、工作时间tL和出口速度vL等内弹道性能参数的计算值与试验值最大偏差小于5%。说明运用CE/SE的方法能更加精确的计算内弹道性能,计算具有的准确性和实用性。     

基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测

随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.