基于特征正交分解翼型流场反设计方法研究

基于特征正交分解( Proper Orthogonal Decomposition,POD)方法中模态的思想,利用特征正交分解基,通过改变马赫数或迎角来得到相应的流场快照,对流场参数进行重构,基于快照范围内可以得到高精度的重构流场结果.以NACA0012翼型和RAE2822翼型为研究对象,采用POD方法对流场参数进行了...     

结合经验模态分解的振动信号趋势项提取方法

提出一种结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的振动信号趋势项提取方法。利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,根据振动信号过零点特性,对属于趋势项的IMF分量进行判别,并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用最小二乘法进行趋势项拟舍,将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明,这一方法无需假设趋势项类型,且可不受EMD过程中模态混叠和端点效应的影响,使趋势项提取更为准确。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。     

面向飞机大部件调姿的PPPS机构球铰点中心位置闭环标定方法

PPPS机构球铰点中心位置对飞机大部件调姿精度有重要影响,为了解决当前常用的球铰点中心位置获取方式在精度或效率上的不足,提出一种PPPS调姿机构球铰点中心位置的闭环标定方法。首先,分析了球铰点中心位置误差与运动学逆解时定位器位移求解偏差的关系及大部件位姿变换参数对其的影响;然后,提出了基于关键特性结合奇异值分解几何意义的飞机大部件位姿参数快速求解方法,使位姿参数求解过程更加直观简捷,同时相较于常用的奇异值分解方法在精度上没有损失;利用一次调姿过程前后大部件位姿参数的变化和定位器的位移反馈,结合运动学逆解对球铰点中心的位置进行闭环标定,最后,以某型号飞机垂尾测试件为例验证了所提出方法的正确性和实用性。     

基于时滞分割方法的VTOL直升机鲁棒非脆弱H∞控制

针对含有飞行时滞的垂直起降(VTOL)直升机系统设计了时滞相关鲁棒非脆弱H∞控制器.基于时滞中点值把时滞区间均分为两部分,针对每一分割区间构造新的Lyapunov-Krasovskii (L-K)泛函,并结合L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩阵技术,建立了新的基于线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关有界实(BRL)条件.在此基础上设计了该系统的非脆弱H∞控制器,通过求解线性矩阵不等式的可行解得到控制器的参数化表达式.最后应用于VTOL直升机的飞行控制仿真表明,所设计的控制器具有更好的鲁棒性和非脆弱性.     

航空螺旋桨动平衡配平的建模算法

航空螺旋桨在高速旋转过程中会产生振动,减小振动的方法是对螺旋桨进行动平衡配平.相对于传统配平算法而言,该建模配平算法通过建立与待配平螺旋桨特征数据相符合的配平模型,并采用矢量分解算法精确计算出拟安装配重的质量和安装位置,有效解决了工程实践中拟配平螺旋桨的实际轻点位置与桨毂上预置的可安装配重位置不一致的矛盾.工程实践中对实际案例的配平结果表明:建模配平算法能够一次性将拟配平螺旋桨的振动值降低至1.27×10-3m/s(0.05IPS)以下达到"best"等级,相对于不大于4.826×10-3m/s(0.19IPS)的合格阈值而言,可100%保证一次性配平成功.      

基于改进型UDVT分解的单频整周模糊度快速解算

 基于全球定位系统(GPS)快速定位中观测矩阵的病态性特点和Tikhonov正则化原理,研究了单频整周模糊度快速解算的改进方法.基于奇异值扰动理论,研究了改进型UDVT分解算法,即利用病态观测矩阵构造新的矩阵,然后化为上Hessenberg形式的三对角矩阵,利用移位QR算法得到精确的奇异值,避免了因较小奇异值发生较大抖动而使正则化矩阵出现不稳定的情况;在分析法矩阵病态性特点的基础上,设计了改善正则化矩阵的构造方法.实验结果表明,与传统最小二乘降相关平差(LAMBDA)算法和Tikhonov正则化-LAMBDA法相比,新算法能更有效地改善法矩阵的病态性,只利用3～5个历元即能实现模糊度浮点解的快速解算及其固定,且结果可靠,浮点值更加接近真实值.     

基于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法

 针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维波达方向(DOA)估计运算复杂度大的问题,提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性,构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量;然后运用粒度分层思想,构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型,分层字典的长度大大减少,在保持估计精度的前提下,算法运算时间远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法,从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比,估计精度高,且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性。     

局部特征尺度分解改进算法

针对局部特征尺度分解估计包络曲线时未考虑其凹凸性的问题,提出了一种改进的算法。首先,利用3次样条插值方法进行均值点估计,结合前向以及后向插值2种方法,给出了双向形式;其次,参照标准算法,给出了具体的改进算法实现步骤;最后,通过仿真实例验证了有效性。     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。