飞行器控制律设计方法发展综述

综述了飞行器控制律设计方法的研究和应用状况。首先简述了现代控制理论的发展状况,然后给出最优控制法、特征结构配置法等线性设计方法和非线性反馈线性化、非线性H∞优化与μ综合鲁棒控制、滑模变结构控制、反步控制、神经网络控制、自适应控制等非线性设计方法的特点及其在飞行器控制律设计上的限制,最后分析总结了存在的问题及未来的发展方向。     

航空发动机ZP/LTR方法稳定性分析及改进

分析了零点配置/回路传函恢复(ZP/LTR)方法稳定性, 给出并证明了其稳定性条件.但该条件较为苛刻, 限制了ZP/LTR方法的应用.为了对ZP/LTR方法改进, 在设计过程中引入了Kal man滤波器, 通过选取特殊的参数, 使Kal man滤波器回路逼近并取代原目标回路, 从而在保留ZP/LTR方法性能的同时, 通过保证Kal man滤波器回路的稳定性保证了最后闭环系统的稳定性.给出并证明了改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件, 指出改进后的ZP/LTR方法的稳定性条件较为宽松, 拓宽了原ZP/LTR方法的应用范围.      

线性摩擦焊机的变频调速单片机控制系统

论述了线性摩擦焊机的变频调速单片机控制系统的软、硬件设计及3种焊接控制方式,分析了控制系统的硬件电路及软件流程.控制系统配用气压式线性摩擦焊机进行了GH4169焊件的工艺试验,试验结果表明,本文提出的焊接控制方式及控制系统软、硬件设计是合理可行的.     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

基于光纤陀螺的组合导航系统研究

采用基于光纤陀螺的IMU和GPS接收机,以DSP为信息处理核心,实现了GPS/TNS组合导航系统.介绍了光纤陀螺工作原理和误差模型,描述了组合导航系统并通过试验对该系统进行分析.实验结果表明,基于光纤陀螺的组合导航系统误差范围较小,可以满足较高精度的导航定位要求.     

直接再入大气的月地转移轨道设计

针对从月球停泊轨道出发直接再入大气的月地转移轨道设计问题,提出了一种数值求解算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先,根据轨道设计的相应约束,采用伪状态理论,通过简单迭代求解高精度的初值。然后,考虑精确的动力学模型,通过数值积分计算真实轨道和状态转移矩阵,并利用微分修正方法搜索精确解。该算法通过设计高精度的初值,降低了月地转移轨道的设计难度。数值仿真表明:该算法求解效率高,具有良好的鲁棒性。      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。      

基于线性编码补偿方法的非固定丢包率下的分布式融合估计器

为解决无线信道非固定丢包率建模和丢包补偿问题,研究了具有非固定丢包率的网络化多传感器融合估计问题。假定无线信道丢包率是非固定的,利用对过去得到的有限个测量值进行线性编码的方法对丢包进行补偿,针对系统矩阵中存在的非高斯非白噪声随机干扰,首先设计了一种利用每一时刻数据包到达变量的局部最优估计器,其次推导出融合估计误差协方差与传感器传输概率之间的函数关系。最后通过算例仿真验证所提方法的有效性。      

星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中,对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示,在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上,采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高,与集中式滤波精度相当,其中标量加权法的计算代价最低;而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数,其精度低于其他3种方法。      

基于受限参变率的飞翼无人机舵面阵风减缓控制

飞翼无人机具有俯仰惯量低、纵向稳定性弱等问题,使其阵风响应对飞行参数的变化较为敏感,并且飞翼无人机的舵面较多,不同的控制策略下阵风减缓的效果不同。因此,对这类飞行器进行考虑参数变化率阵风减缓线性变参数（LPV）控制律设计,并对不同舵面组合方式的控制性能展开对比研究。结合参数依赖的Lyapunov函数方法和变参斜投影降阶算法,构建了同时考虑参数变化率限制和模型降阶条件的LPV阵风减缓控制器。基于该方法对Mini-MUTT飞翼无人机模型设计LPV阵风减缓控制器;探究了不同舵面控制策略对减缓效果的影响。结果表明:采用变参斜投影降阶算法得到的降阶模型可有效表征全阶模型的动力学特性;设计的LPV阵风减缓控制器能够保证阵风在较宽速度范围内有效减缓;在单一舵面阵风减缓中,置于外侧的舵面控制效果优于内侧舵面;而在双舵面阵风减缓中,双舵面的控制效果优于单一舵面,但控制所需输入能量也会增加。在工程应用中需要针对具体问题,综合考虑控制效果和能量消耗以确定合适的控制策略。