飞机迎角在垂直阵风干扰中的卡尔曼滤波估计

在阵风条件下,为了抑制飞机的附加载荷并改善乘坐品质,需要得到飞机的迎角状态。以某大型运输机为例,通过卡尔曼滤波方法,将飞机法向过载和俯仰角速度综合进飞机的操纵输入来估计垂直阵风条件下的飞机迎角,并进行了仿真。结果表明,在垂直阵风干扰条件下,采用卡尔曼滤波方法能获得迎角状态的良好估计。     

上游叶片尾迹对转子叶片非定常表面压力频谱特性影响的研究

为了研究上游叶片尾迹对轴流压气机转子叶片非定常表面压力的影响,采用在叶片表面埋设微型压力传感器的方法,测量了一个单级低速轴流压气机转子叶片的非定常压力分布。对转子叶片非定常压力分布的分析显示:转子叶片压力面非定常表面压力主要受上游叶片尾迹影响,其主导频率为上游叶片尾迹频率及其倍频,压力波动幅度随上游叶片尾迹的衰减而沿流向减弱。转子叶片吸力面非定常压力受叶片附面层和上游叶片尾迹共同影响,其主导频率为上游叶片尾迹频率及其倍频,但是在吸力面前部气流加速区压力波动幅度沿流向增大,而在吸力面后部气流减速区压力波动幅度沿流向减小。在存在尾缘分离的情况下,在分离区附近产生较大压力波动。尾缘气流分离产生的压力波动频谱中含有上游叶片尾迹频率及其倍频的分量,但其频谱可能比较复杂,并非单一地受上游叶片尾迹影响。      

飞机机载设备振动环境谱的数据处理与编制

飞机机载设备振动环境谱的数据处理与编制是飞机机载设备环境可靠性试验的重要组成部分,对保障飞机机载设备的安全性和可靠性具有十分重要的意义。以客运飞机为例,对基于Welch法和GJB最新标准的飞机机载设备振动环境谱数据处理与编制技术进行了研究,根据实测数据和相关资料统计,编制出了飞机机载设备综合环境试验剖面图。所建立的针对飞机机载设备振动环境谱数据处理方法与编制原理,满足了飞机机载设备振动环境谱的试验要求,为机载设备振动环境的可靠性评定奠定了基础。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

基于最大似然估计法的加速度计误差参数标定方法

为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。     

基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法

针对斯贝MK202发动机应力标准对零部件工作寿命评定中未包含各种随机因素的影响,考虑零部件疲劳性能参数的分散性和发动机整机载荷谱的随机性,将实测数据统计分析、零部件应力有限元分析以及蒙特卡罗模拟分析有机结合,提出了基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法,以解释航空发动机零部件实际工作寿命存在的差异.经范例验证表明:确定性寿命评定方法的飞行换算率计算结果与改进算法下的平均值相当;对于单次飞行换算率,改进算法的单次飞行换算率平均值比确定性方法的计算结果小2%;对于综合飞行换算率,改进算法的综合飞行换算率平均值比确定性方法的结果小1%;且在改进算法下单次飞行换算率和综合飞行换算率服从正态分布.     

基于谱插值和奇异值差分谱的滚动轴承静电监测信号去噪方法

采用静电传感器进行滚动轴承故障监测实验研究.针对滚动轴承静电监测中各种强噪声、故障特征难以提取的问题,提出了基于谱插值和奇异值差分谱的联合去噪方法.首先采用谱插值抑制工频干扰,然后将所得信号构造Hankel矩阵,求取奇异值差分谱并自动确定有用分量个数,最后重构信号.仿真和实验结果表明:仅采用奇异值差分谱或者小波去噪方法,无法从含有强工频干扰的信号中提取有用成分;所提出的方法相比较谱插值和小波去噪方法能够凸显早期故障特征频率.     

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。