基于马氏距离的航空发动机健康监控方法

航空发动机健康监控是实现航空发动机健康管理的关键技术之一。针对航空发动机健康监控高维计算复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析与马氏距离结合的计算方法。首先通过主成分分析对性能监测参数进行降维,并采用马氏距离计算发动机的健康参数,最终根据威布尔分布确定健康参数的警戒值。实例计算结果表明,方法能够较好反映航空发动机健康状态,并能检测运行过程中出现的异常点。     

联盟环境下航空公司航线网络优化

航空公司如何设计航线网络满足自身运营需求,同时便于同联盟伙伴开展多国际航线合作,是联盟合作领域中亟需解决的问题.在经典UMpHMP模型基础上,综合考虑联盟航线网络的特性,以最小化航空公司运输总成本为目标,构建了联盟航线网络优化设计模型.选取国内某航空公司进行实例分析,得出最佳枢纽位置和旅客运输最优路径,并分析了枢纽数目和成本分摊比例对网络布局的影响,验证了模型的实用性和可行性.     

基于移动网络的飞行控制系统

一个实现精确姿态显示的飞行控制系统不仅能改善飞行品质,而且能保障飞行任务的圆满完成,飞行姿态数据的研究与设计具有重大的安全意义和研究价值.设计了以STM32F103为核心控制芯片的飞行控制系统,通过读取HMC5883磁阻传感器、MPU6050三轴姿态传感器、MS5611气压计的数据,编入相应控制程序,获取飞行器的三轴姿态和高度位置,并将取得精确的姿态数据通过4G移动网络传输到手机客户端上,保证飞行中GPS以及遥控信号失灵等突发状况时,能够及时地根据数据调整飞行姿态,达到安全返航的目的.实验测试结果表明,系统实时性好,可靠性高,易于安装,调试简单,具有较高的实用价值.     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.     

涡扇发动机性能参数指标论证方法

针对舰载战斗机用涡扇发动机在概念设计阶段,其总体性能和部件循环参数指标的选取与确定等难点问题进行了研究.通过分析舰载机的典型作战任务剖面,提出了发动机需要具备的性能要求;结合目前世界战斗机用涡扇发动机的发展趋势,给出了先进涡扇发动机性能与参数指标的范围;基于L-M算法神经网络模型,预测了涡扇发动机主要循环参数指标.经验证,预测的循环参数及提出的性能指标具有一定的有效性,为发动机概念设计时性能参数指标的选取与确定,提供了一种新的论证方法.     

基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。     

空间激光通信进展及在天基网中应用构想

在分析国内外空间激光通信技术研究进展和试验验证的基础上,按照"全球覆盖、重点支持、便于组网、便于管理"的原则,重点对未来激光链路卫星星座构型进行研究,提出了基于已有轨位的4节点GEO(Geostationary Earth Orbit,地球静止轨道)星座、基于已有轨位的6节点GEO星座以及激光/微波卫星共存下空间激光宽带网络发展构想;采用高效资源分配算法和智能化运行管理系统,支持我国数百个航天器、非航天器的在线管理和高速数据传输服务,可以满足我国天基平台和全球骨干节点的高速数据传输需求。通过分析论证,提出构建我国的空间激光宽带网络,需要在超长距离激光通信技术、激光链路自主建立技术、星地激光大气效应研究、空间激光宽带网络协议、卫星星座智能管理技术等关键技术和重点研究方向上集智攻关,取得突破性进展,并对未来发展进行了展望。     

以中继卫星系统为骨干的空间传输网络体系

空间传输网络作为重要的空间基础设施,其作用得到了国际学术界、产业界和各国政府的高度重视,已成为全球范围的研究热点。针对空间信息传输需求特点和空间传输网络的典型特征,提出了以中继卫星系统为骨干构建我国空间传输网络的设想,设计了"骨干+区域接入"的双层体系架构,"管理+数传"的骨干网络双网功能结构,梳理了空间传输骨干网络需要重点研究的理论问题和关键技术。     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。