应答机测距转发性能分析

分析了采用视频AGC（自动增益控制）、射频AGC和限幅器等3种测距转发模式的应答机性能,分析结果表明：视频AGC模式下,应答机测距通道的输出功率恒定,测距转发性能不随上行信号强度变化而变化;射频AGC模式下,应答机测距通道的输出功率不恒定,测距转发性能随着上行信号强度变化而变化;而限幅器模式可看作射频AGC的一种特殊情况。仿真分析了我国研制的限幅器和射频AGC两种模式应答机的性能,结果表明理论计算的性能与实测结果一致,理论分析正确且理论分析结果可作为链路计算的依据。     

基于Laurent分解的星载AIS解调算法

为了适应星载AIS（船舶自动识别系统）条件,提出了一种基于Laurent分解的单通道星载AIS信号解调算法。AIS信号可通过Laurent原理分解成若干调幅脉冲信号,该算法用其中能量最大的2个调幅脉冲信号在接收前端作近似匹配滤波处理,然后采用维特比译码算法对信息码元进行还原。结合实际工程应用,对该算法在低信噪比和混叠信号2种条件下分别进行仿真。仿真结果表明,该算法在2种情况下正确解包率均显著优于传统算法。     

空间目标编目测量资源调度策略设计与实现

空间目标编目测量资源调度是一个复杂的系统问题。首先对测量资源调度要素进行分析,然后在对调度需求分解的基础上,给出一个基于CSP（约束满足问题）模型的随机搜索编目调度算法。该算法在目标数量多、任务数据量大、复杂度高的任务环境下,求解快速、稳定。最后对调度软件实现中的核心问题——数据结构组织方式进行了阐述,基于合理的数据结构,调度算法得以高效实现。     

基于PLC的电池组性能测试系统软件设计

针对电池组性能测试系统的特点与要求,在STEP 7环境下开发电池组性能测试系统软件。给出了系统原理和程序实现方法、流程。该软件已运用到实际工作中,测试数据量大,实用性强,提高了测量速度和效率。     

基于过渡过程安排的PID控制器设计

分析了过渡过程安排法对PID控制的影响,提出了一种基于过渡过程安排法的PID控制器设计的新方法。针对航天器太阳电池板热真空试验,搭建温度控制系统,进行物理仿真实验。实验表明,该方法能够实现快速无超调控制,控制器参数选取方便,适应性、鲁棒性得到增强。     

涡桨发动机低功率控制故障分析

针对某型涡桨发动机试验室出现的功率控制异常现象,对发动机功率控制的工作原理、故障探测和处置逻辑等进行了介绍,并根据故障现象分析了故障原因,最终提出了故障排查措施,为后续涡桨发动机功率控制系统的设计提供有价值的参考,对型号研制中可能出现的类似故障提供解决思路.     

航空发动机多变量变增益控制器设计及仿真

针对航空发动机全包线工作下的多变量变增益控制器设计问题,给出了一种改进的埃德蒙德算法（以下简称KQ算法）并进行了仿真应用。首先,阐明了多变量KQ算法的控制原理与优化算法,进而通过闭环期望函数选择、控制器结构选择以及控制器参数优化进行了KQ控制器设计,并针对所设计的KQ控制器,给出了稳定性证明和系统奇异值分析。分析表明所设计KQ控制器能够使系统闭环稳定,且具有满意的低频指令跟踪、干扰抑制能力、传感器噪声的抑制、高频未建模动态的鲁棒稳定性和低频发动机建模误差不敏感等性能,满足发动机控制要求。其次,通过调度变量选择、设计点KQ控制器设计以及采用插值方法的非设计点KQ控制器设计等过程实现某型涡扇发动机的多变量KQ变增益控制器设计研究,并进行仿真验证。仿真结果表明,设计点条件下,当涡轮后温度和增压比参考输入均为阶跃信号时,其被控参数响应速度很快,且上升时间均小于1 s,耦合影响小于6%,设计点KQ控制器满足控制要求;非设计点条件下,利用插值方法建立的KQ变增益控制器具有较好的性能,能够实现该型涡扇发动机全包线控制性能要求。      

航空发动机PI控制参数频域最优整定方法

针对航空发动机高、低压转速和压比的控制回路,研究满足幅值裕度和相角裕度要求的比例-积分(PI)控制参数稳定域确定方法.根据系统在频域的稳定域解析模型,建立考虑PI控制器的系统参数频域稳定域图形.根据典型的动态性能指标和鲁棒性指标定义的优化目标函数,在所得到的控制参数稳定域中寻找到一组最优的PI控制参数.该方法应用于航空发动机高、低压转速和压比回路控制器参数设计中,设计了不同状态下的PI控制器,仿真结果表明,这种整定方法能够使闭环系统满足性能指标和鲁棒性.      

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.