非线性不确定系统的滑模观测器设计

针对一类非线性不确定系统,给出了一种滑模观测器方案.设计了滑模与相应的控制策略以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期指标,同时保证对系统非线性不确定性具鲁棒性.由滑模控制原理给出4条模糊规则,用于平滑不连续控制以削弱高频抖振.仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

人为因素与安全管理

引言 人们通过对各国的飞行、空管不安全事件的分析发现,每次不安全事件,不论事件大小,几乎都涉及人为因素,各国对于人为因素在不安全事件的起因中所处的首要地位,以及其中空管安全管理方面暴露出的不足具有广泛一致的认同。因此,若想提高系统安全性就必须提高空管运行中安全管理的水平,这样才能从过去的经验中吸取教训并采取更好的管理技巧和应对措施防止事件的重复发生。     

空管系统10月份安全运行形势通报

2009年10月份．空管系统共保障了国庆阅兵、全运会、上合组织第六次总理会议以及第十届中国西部国际博览会等多项重大任务的空管保障工作,并仍然保持了较好的安全形势,没有发生管制原因的不安全事件。现将10月份空管运行和安全工作情况通报如下：     

沥青混凝土不停航施工组织与碾压机械施工规程要求

随着中国民航的快速发展,现有机场设施不适应航空业务量需求的滞后不断显现,很多的大中型机场要求增大使用的机型,而道面承载能力的不足,无法保障飞行安全,需要进行道面补强改造。为了满足机场的正常使用,越来越多的机场选择在旧水泥道面上进行沥青混凝土加盖的方式补强,笔者结合生产实践,对不停航条件下的沥青混凝土加盖施工组织与沥青混凝土道面的压实质量控制进行了总结交流,与各位同行探讨。     

气体质量流量现场校准装置不确定度分析评定

介绍了气体质量流量现场校准装置的基本工作原理,分析了测量不确定度的来源、各项标准不确定度的评定方法和评定过程,并对合成不确定度的评定结果进行了比较分析。     

流动比较法的设计与实现

光电测距仪（含全站仪）的加常数是仪器测量结果的改正项目,是仪器检定项目非常重要的一项。本文结合光电测距仪计量检定规程的要求,从加常数的测量原理、方法、不确定度分析等方面入手,提出了检测测距仪加常数的一种新方法——流动比较法,分析了流动比较法的设计与实现方法,分析了测量不确定度,通过与经典的六段法相比较,论证了流动比较法的可行性。     

2009年全国压力计量测试技术交流暨“压力测量不确定度评定”培训、研讨会征文通知

自2006年压力计量测试技术交流年会召开以来,国内活塞压力计、数字压力计等新规程陆续发布、实施,特别是由中国计量测试学会压力计量专业委员会组织编写的《压力测量不确定度评定》一书的出版发行（此书由计量、军工、电力、机械、石油等行业、     

一种信息不完备条件下的线导鱼雷模糊导引律

基于模糊逻辑的思想,提出了一种信息不完备条件下的智能导引方法,从而可以有效的解决线导鱼雷导引过程中无法充分利用不完备的目标运动要素信息的问题.通过对目标方位、距离、航向等信息在智能导引中的作用及引入机制的研究,采用航向的加权修正,距离信息的强条件限制以及在末制导段的智能机动,合理有效的利用了各种不完备的目标信息并应用于智能组合导引中.仿真实验结果表明,该导引方法在满足最优的入射目标尾流的距离和角度指标上具有很好的效果.     

激波与物质界面相互作用的数值模拟

计算激波与物质界面相互作用问题的关键是精确捕获运动物质界面.采用level set捕获物质界面,用改进虚拟流(modified ghost fluid method)方法定义虚拟流节点参数,从而将多介质流问题分解成多个单一介质流问题求解.应用该方法对激波与物质界面相互作用系列问题进行了数值模拟,并给出了物质界面的演化过程.计算结果发现激波强度、物质界面对涡的形式有很大影响,界面两边的密度比决定了界面是否反转.     

航天器非平稳振动环境TVAR时频分析(英文)

Predicting the time-varying auto-spectral density of a spacecraft in high-altitude orbits requires an accurate model for the non-stationary random vibration signals with densely spaced modal frequency. The traditional time-varying algorithm limits prediction accuracy, thus affecting a number of operational decisions. To solve this problem, a time-varying auto regressive （TVAR） model based on the process neural network （PNN） and the empirical mode decomposition （EMD） is proposed. The time-varying system is tracked on-line by establishing a time-varying parameter model, and then the relevant parameter spectrum is obtained. Firstly, the EMD method is utilized to decompose the signal into several intrinsic mode functions （IMFs）. Then for each IMF, the PNN is established and the time-varying auto-spectral density is obtained. Finally, the time-frequency distribution of the signals can be reconstructed by linear superposition. The simulation and the analytical results from an example demonstrate that this approach possesses simplicity, effectiveness, and feasibility, as well as higher frequency resolution.