基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计

针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义.      

基于“北斗二代”的卫星星座设计

针对"北斗二代"卫星导航系统,首先,设计适合我国区域导航定位需求的GEO+MEO的星座;在此基础上增加一个倾斜地球同步轨道卫星星座扩充成一个GEO+MEO+IGSO的全球卫星导航系统;进行GDOP值和可见星数仿真,根据仿真结果对星座参数进行优化。     

二维条码标准化工作分析

描述了二维条码的主要用途,二维条码与精确保障的关系;阐述了航空标准化二维条码工作的主要内容,给出了每个工作内容的工作要点,最后提出了应用建议。     

轴流压气机转子尖部三维复杂流动Ⅱ——数值模拟研究

在实验研究和理论分析的基础上,对亚声速压气机转子尖部复杂流动做了数值模拟研究,旨在进一步深入研究叶尖间隙和进口总压分布对转子叶尖复杂流动的影响。首先通过对与实验条件相同的转子尖部复杂流动的数值模拟研究,校验了数值模拟结果,并分析了转子尖部复杂流动速度场、压力场和涡量场分布特性。然后通过改变叶尖间隙尺度和进口总压分布,研究了二者对近叶尖复杂流动的影响。研究结果表明:当叶尖间隙小于1%叶片弦长时角区旋涡的发展是导致转子失速的关键;而当叶尖间隙大于2%叶片弦长时叶尖泄漏涡的发展是导致转子失速的关键;改变进口总压分布可以合理地组织转子尖部流动并扩大转子工作裕度。此外,通过观测近叶片吸力面二维涡线的发展趋势可以判断叶尖复杂流动的发展状态。     

振梁加速度计温度误差模型及补偿技术研究

研究了振梁加速度计温度误差建模及补偿问题。分析了振梁加速度计受温度影响的主要因素,应用最小二乘算法得到零偏、标度因数与温度的多项式拟合关系,进而得到振梁加速度计的温度误差模型。利用该误差模型进行温度补偿。结果表明：经过温度建模和补偿,振梁加速度计精度有明显的提高。     

航班二次放行及其应用实践

在确保航班安全正常运行的前提下,航空公司可以合理运用国际航线燃油政策,通过实施航班二次放行以减少飞机加油量、增加可供业载和降低燃油消耗来提升远程航线效益。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.