利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于国产操作系统的软件测试方法研究

国内软件研发平台的国产化趋势,使提高国产操作系统平台下软件的质量已经成为软件测试领域所面临问题的重中之重。通过对中标麒麟操作系统(Kylin)和锐华嵌入式实时操作系统(ReWorks)的发展现状与使用特点的介绍,结合雷达实际人机软件及数据处理软件的开发环境,对基于国产操作系统的软件测试方法进行研究,分析测试结果,总结软件测试方法设计、应用及实践的过程。     

基于MFC的拉扭复合系统界面设计

为了方便对拉扭复合系统中2台伺服电机的控制,设计了基于MFC的上位机界面。通过串口通信,使用不同的按钮操作设置伺服驱动器相应参数,从而控制2台伺服电机的运行。上位机实时接收伺服驱动器监控数据绘制出转速、位移、转矩曲线。针对在数据接收过程中信息帧接收错误的情况,使用拼接两相邻错误信息帧的方法进行修复。结果表明:上位机界面实现了系统功能及对电机运行工况的监控。     

未来的空中管制飞行

对于飞行驾驶员和空中交通管制员间应该如何相互作用的两种愿景始终是业界谈论的主题。第一种愿景称作自由飞行,即通过安装了诸如广播式自动相关监视（ADS-B）、空中交通预警和防撞系统（TCAS）以及全球定位系统（GPS）等机载组合设备而具备了境遇意识的智能飞机,飞行员能够驾驶这种飞机实现安全的空中自由飞行。另一种愿景则是地面管制员通过集成的自动化控制系统、数据传输链路,：也有说包括广播式自动相关监视系统（ADS-B）,为我们的空中飞行提供空中交通监视全景信息,实现实时、精准的空中管制指挥。按照国际航空电讯集团航空通信和信息服务副总裁菲利普·辛弛（Philip Cinch）的话说,未来的发展结果很可能是二者的融合体。     

CAPP与PDM数据交换技术

探讨了在PDM集成框架下CAPP从PDM数据库中获取产品属性信息、产品结构信息和产品图形信息的方法;研究了CAD/CAPP/PDM系统中数据文档的格式和类型,并将不同格式的文档划分为无格式文档和有格式文档;详细阐述了CAPP生成的工艺文档、工艺要素及属性信息在PDM框架下进行CAPP数据存储的一个模型和应用实例.     

离心式压气机流-热-固耦合分析

利用松散耦合方法建立离心式压气机稳态流-热-固耦合模型,将离心式压气机解耦成气动、传热和结构三个子系统,子系统间存在热、力和变形的传递。由于不匹配的网格划分,利用反距离平均方法构造插值函数实现热与力向结构的传递,采用统一有限元模型实现热-固顺序耦合分析,利用网格重生成技术实现结构变形到气动分析模型的传递。经过3次迭代离心式压气机耦合系统达到收敛。结果表明,分析的离心式压气机内部流-热-固耦合强烈,耦合解法与非耦合解法得到压气机响应存在较大差异,对于多学科耦合强烈的构件,需要考虑学科间的耦合效应反应真实的工作状况。     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。     

基于距离信息的行人协同导航研究

针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.