阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计

给出了阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计方法,以某大型运输机为对象,设计了阵风载荷减缓系统控制器。根据系统回差矩阵的最小奇异值理论和通用相角、幅值裕度估算图,给出了系统两个通道的相角和幅值同时变化时系统的稳定裕度。仿真结果表明,该控制器能有效减缓阵风引起的飞机法向过载,其鲁棒性满足通用规范GJB185-86的要求。     

整体式挠性接头刚度测量系统设计

动力协调陀螺仪中的整体式挠性接头存在加工精度难以保证和刚度测量困难等技术难点.而挠性接头的性能好坏又将直接影响到航空航天设备的性能,因此提高挠性接头的高精度检测十分重要.本文介绍了所研制开发的一套高精度整体式挠性接头测试装置.     

一种全自动的检测方法用于SAR-ATI的GMTI

针对星载SAR-ATI处理的中间结果,提出了一种称为"两步-类高斯拟合"完全自适应的检测方法。该方法可以完全自动地实现杂波和噪声中的运动目标检测,避免了传统方法作联合高斯数据的假定,无须推导SAR-ATI干涉图的理论概率密度函数。此外,该方法还可以大大降低系统的虚警概率并用仿真研究了最小可检测速度。     

一种因果故障诊断方法的故障源候选集排序方法研究

对Bandekar提出的一种因果故障诊断方法,在因果关系图的基础上利用模糊阈值及模糊评判矩阵,提出了一种能够利用故障概率,对故障源候选集进行排序的方法。该方法有利于故障定位,可提高故障诊断速度,同时还使诊断结果对噪声及参数选择具有鲁棒性。     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

填充函数法在发动机加力最小油耗模式控制中的应用

主要研究了航空发动机性能寻优控制(PSC)算法问题。提出一种用于解决非线性约束优化问题的基于填充函数方法(FFM)的实时优化控制策略。通过构造填充函数,该算法可以在优化计算过程中能够不断跳出局部最优点,使得算法本身具备了全局寻优能力。详细介绍了其算法主要内容与实现途径,基于上述的填充函数优化算法,以某型涡扇发动机加力最小油耗优化控制模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机性能寻优控制问题时,相比传统的序列线性规划方法在全局寻优方面具有更好的效果。     

多工况过程动态SDG故障诊断

通过分析多工况过程的故障动态特性,在符号有向图(SDG)中引入工况条件,补充对未测节点的表达,提出了一种新的定性描述模型——过程动态有向图,给出了建模方法和基于故障依赖性关系 D 矩阵的诊断流程.该模型满足了随工况变化调整结构和参数的需求,诊断算法解决了实际系统部分状态常常因未测量而造成信息缺失的问题.同时综合不同过程的SDG诊断能改善静态SDG模型定性推理分辨率.利用提出的方法建立了某民用飞机发动机引气系统的诊断模型并进行了诊断,结果表明该模型有效且实用.      

小型航空发动机转子连接刚性分析与验证

某小型航空发动机在原理样机阶段存在整机振动大的现象,发动机试验时机匣上的最大振动监测值达179mm/s,严重影响发动机试验安全。通过对发动机的转子动力学设计和试验研究,找出转子连接刚性差是造成发动机振动大的关键原因。在验证机阶段设计中,对转子连接刚性进行了针对性改进。改进后的试验表明,发动机振动得到明显改善,最大振动监测值为33 mm/s,确保了发动机试验安全。     

应用于微型飞行器阵列天线的自适应波束形成器

微型飞行器的天线采用灵巧的自适应阵列天线。由于自适应阵列天线的幅相误差会引起线性约束自适应波束形成器的期望信号相消,本文根据微型飞行器自适应天线系统的设计,基于广义旁瓣对消器(G SC)结构,在频域中将阻塞矩阵赋予自适应功能,进而得到了一种改进的,可行的,稳健的自适应波束形成器。仿真试验表明,此方法对天线阵列幅相误差具有稳健性,降低了运算量,可以应用于微型飞行器二维自适应阵列天线,实现实时的波束形成。     

最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用

聚类分析已成为对基因表达数据进行挖掘以提取生物医学信息的主要方法.本文提出了基于图论的最小支撑树(Minimum spanning tree,MST)聚类算法,用MST表示多维基因表达数据,可将数据的聚类转换为对最小支撑树的分割,相对于传统聚类方法,最小支撑树算法具有形象直观、对一些准则函数能产生全局最优解等优点;将MST算法分别与Memetic algorithm及人工免疫算法(Artificial immune network,aiNet)相结合,则产生更优化的聚类结果.对酵母基因表达数据的实验结果表明,最小支撑树聚类算法是一种有效的基因表达数据的聚类方法.