基于Starlink机会信号/INS的组合导航方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)因频点单一、落地功率低、易受电磁干扰以及存在覆盖较差区域等潜在的被拒止或被干扰导致的导航系统性能降低甚至失效的问题,提出了一种基于星链(Starlink)机会信号融合惯性导航系统(INS)的飞行器动态组合导航方法。首先分析了星链信号体制,建立了基于星链星座卫星下行机会信号的瞬时多普勒定位观测模型,设计了一种基于频率细分的快速最大似然多普勒频率估计方法,然后建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Starlink机会信号/INS的组合导航模型,并对该导航方法进行了实验及分析。结果表明,该方法可为飞行器提供长航时、连续、高精度的导航。动态飞行情况下,该方法可实现平均优于25 m的三维定位精度和平均优于0.1 m/s的速度估计精度,比相同观测时间下的惯导精度提高了1～2个数量级,显著提高了飞行器的导航精度,可为战略导航提供方法和技术支撑。     

基于梯度法和最大熵方法的变循环发动机加速控制规律设计

为了解决变循环发动机(VCE)加减速控制规律设计问题,提出了一种基于梯度法和最大熵方法的VCE加速控制规律优化设计方法.通过求加速时间对几何变量的导数确定几何变量调整的方向和步长,逐步得出加速过程的几何调节规律.计算VCE加速过程时,采用过渡态直接模拟方法保证发动机的喘振裕度、燃烧室油气比和涡轮进口总温均满足约束条件....     

飞船返回舱再入飞行迎角和侧滑角估计

迎角和侧滑角是飞船返回舱再入飞行试验气动分析工作所需的重要参数.本文发展了基于弹道重建的返回舱迎角和侧滑角估计方法.首先,利用舱上测量数据和有限的地面雷达测量数据,采用极大似然法进行弹道重建,再现黑障区的弹道,同时给出整个再入过程的弹道参数;然后,利用几何关系法计算迎角和侧滑角,并进行风修正.对某飞船返回舱的飞行试验数据进行了计算和分析,结果证实了弹道重建数学模型和算法的正确性以及迎角和侧滑角估计方法的有效性.     

载体姿态无扰动的空间机械臂路径规划

载体姿态无扰动的空间机械臂路径规划顾晓勤,刘延柱（上海交通大学工程力学系,２０００３０）关键词空间机械臂,路径规划,Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法,Ｐｏｎｔｒｙａｇｉｎ极值原理空间机械臂工作期间系统处于自由漂浮状态,机械臂的相对运动必将引起载体位姿的变化．因此...     

改进的极大似然算法及其在试飞数据处理中的应用

通过对一般极大似然辨识算法的分析,提出一种改进的极大似然辨识方法,使之更适合于飞机飞行试验数据处理。将其应用于纵横向耦合的六自由度飞机的飞行试验数据的协调性检验及重建。结果表明：这种方法使参数辨识的收敛速度得到大大提高,使参数初值更易于选择。     

融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法

针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化性能,采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模,通过极大似然估计方法确定模型参数,进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数,提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后,基于训练发动机历史寿命数据,确定出模型参数的离线估计值;然后利用Bayesian公式,同时结合发动机的实时监测数据与参数的先验分布对模型参数进行实时更新,接着在首达时间的意义下推导出剩余寿命的概率分布,进而实现了发动机的剩余寿命在线预测。最后,选择商用模块化航空推进系统仿真数据集进行数值仿真实验,结果表明：相较于基于单一传感器的方法,论文所提方法能够提高剩余寿命预测的准确性,其剩余寿命预测的相对均方误差降低了2%左右。     

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。      

民用机场水泥道面维修计划的决策树模型

为使机场道面管理的辅助决策更加精确,满足智能化的要求,需要对现有网络级决策算法进行改进。本文基于信息熵的概念,提出了民用机场水泥道面维修计划的决策树模型。模型检验与评价结果表明,该模型结果准确性高,具有交叉有效性和自修正能力。使用上海浦东国际机场道面管理系统案例进行验证,可知与传统模型对比,决策树模型可以充分考虑道面使用性能、结构性能以及管理需求主观因素,决策结果更加符合工程实际。     

基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率.     

基于极大代数的离港航班优化调度

改变以往采用的排队论和线性规划等方法，用极大代数理论研究了航班调度优化问题，将进离港系统的非线性转化为极大代数意义下的线性，结合离散事件动态系统理论(DES)的摄动分析法、鲁棒分析法，论证了不同机型排列对系统性能的影响?运用这一方法，实现了对机型排列的寻优，为科学的航班调度提供了定量的参考：