液体火箭发动机故障检测与诊断技术综述

对几种主要的液体火箭发动机故障检测与诊断技术的研究应用现状作了阐述,对国内外的有效经验作了简单介绍,提出了有待解决的问题。     

翼伞系统分段归航轨迹的优化设计

如何有效利用翼伞系统自身的可操作性来规划归航轨迹 ,一直是研究人员关心的问题。近来 ,分段设计的方法以其计算简单、轨迹可知和工程实用的特点而备受关注。从六自由度动力学建模和仿真入手 ,分析了翼伞系统飞行的基本特性 ,在此基础上进一步简化了模型。然后详细介绍了一种分段优化设计翼伞轨迹的思想和各阶段的特点 ,仿真试验结果表明此方法是可行的。     

大型推进齿轮电子束焊接工艺缺陷分析

研究了大截面电子束焊缝缺陷的无损检测分析方法,经试验证明和分析认为焊偏未熔合缺陷的形成原因是齿轮内部的剩磁和焊接过程中形成的热电(磁)效应,通过电子束反向补差对中施焊,能够消除焊偏未熔合缺陷。     

带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系

讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

傅里叶变换法用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标的研究

傅里叶变换法通常用于脉冲多普勒雷达检测加速运动目标，尽管该方法的性能会受多普勒拖尾现象限制。机动飞机和导弹属于加速运动目标。本文作者量化了多普勒拖尾的影响。在运用脉冲多普勒雷达检测附加白高斯噪声的非加速目标并估算该目标的径向速度试验中，傅里叶变换法能够使输出信噪比(SNR)随脉冲数线性增加。当目标加速时，只要加速度足够小，那么傅里叶方法仍可以检测目标并估算其平均速度。针对某一给定的加速度，当脉冲数增加时，傅里叶变换法得到的输出信噪比(SNR)随脉冲数的增加成凹函数变化，即输出SNR先增加到最大值然后开始下降，直到该方法不适用为止。因此脉冲数和加速度必须匹配才能获得最佳性能。文中给出了最佳SNR、最佳脉冲数与加速度关系的经验公式。这些结果被证明与采用栅格搜寻的广义似然比检测器设计是相符的。     

基于仲裁的高可用服务器故障检测机制的研究

故障检测是设计高可用系统的一项关键技术,本文研究了双模高可用容错服务器的故障检测机制.首先,通过马尔科夫模型对服务器系统进行了分析,指出设计高覆盖率和高成功率的故障检测机制对系统可用性的重要影响.针对传统使用的故障检测机制成功率较低的问题,提出了一种仲裁检测机制,仲裁系统采用容错方案设计,具有较高的可靠性,在双机无法对故障做出正确判断时,可作为可信的第三方对故障做出准确的定位,有效地提高了系统的检测成功率.在此基础上,一种基于仲裁的多层心跳检测机制被应用到了实际系统的设计中,并通过试验证明了其可满足可用性设计要求.     

雷达／红外综合探测系统抗干扰能力的建模

选择目标探测概率这一性能参数衡量雷达/红外综合探测系统的抗干扰能力,建立了压制式干扰情况下该综合探测系统的目标探测能力的数学模型,并通过计算机仿真验证了该模型的适用性。     

可重复使用飞行器再入控制系统设计

本文首先分析了可重复使用飞行器的控制结构,然后提出了一种智能变结构控制器,它可以使可重复使用飞行器控制系统克服现有方法的缺陷,无需大量的增益调节,而能自动适应非线性和强耦合的对象特性,并能适应大范围环境变化,减小对不同飞行条件下气动与结构参数的依赖性,自动补偿不确定因素和扰动的不利影响。最后通过simulink建模对控制系统进行了内外两回路协同仿真,验证了此控制系统能很好地跟踪输入,并且较好地解决了存在于变结构控制系统中抖振问题。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。