面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

可控肥皂膜气柱界面与激波相互作用的实验研究

基于肥皂膜技术提出了一种生成气柱界面的简单方法。形成的界面不需要支撑网格,因此初始条件可以很好地控制。在水平激波管中结合高速纹影开展了平面激波与二维或三维气柱界面作用的实验。纹影照片显示实验结果杂波更少,演变中的界面也比文献的结果更对称。此外,还特别研究了由极小曲面特征导致的三维效应,发现三维效应使界面的演变和发展变慢了。本研究将有助于更多了解三维性对Richtmyer-Meshkov不稳定性发展的影响。     

确定电子产品MTBF增长的经典分析方法

本文用经典分析方法研究了经历研制试验的电子产品失效率(或MTBF)的问题。假设研制规划由m个阶段组成,在每个阶段中受试的产品是类似的;此外,假设电子产品的失效率满足:λ_1≥λ_2≥…≥λ_m。我们得到了λ_i(i=1,2,…,m)的约束极大似然估计和λ_m的经典置信限。最后用数值例说明了这些方法。     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

极小展弦比背鳍气动特性研究

对极小展弦比背鳍进行了风洞实验和CFD分析。研究表明：亚声速大迎角下背鳍涡破裂影响不严重,且涡破裂迎角较大;正侧滑通常使背鳍法向力增加,负侧滑使法向力降低;CFD分析证实了大负侧滑条件下翼片法向力会变成负值,从而引起十字翼在倾斜条件下滚转力矩发生突变。     

行星齿轮箱耦合调制振动信号分离与故障诊断

针对故障状态下行星齿轮箱振动信号通常表现为稳态调制和冲击调制成分耦合问题,建立不同求解模型,提出耦合调制振动信号分离方法。应用稀疏全变分模型实现冲击调制成分分离,采用改进的非对称惩罚函数,根据峭度系数与方均根系数指标构建正则化参数优选策略,采用受控极小化(majorization-minimization, MM)方法进行模型求解;采用基追踪实现稳态调制成分分离。试验结果分析表明:该方法在噪声D为0.15的信号中能快速分离出微弱冲击调制成分,算法迭代次数少、收敛效果好。      

基于STLS的卫星惯量矩阵在轨估计

提出了一种采用结构总体最小二乘（Structured total least squares, STLS）进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯量矩阵的STLS估计,并使用结构总体最小范数（Structured total least norm, STLN）算法进行求解。证明了当噪声为高斯分布时该STLS估计为极大似然估计,给出了该STLS估计具有一致性的充分条件,仿真结果验证了文章所提估计方法的有效性。     

可靠性增长幂律模型MTBF区间估计系数表的研究

对国内外的可靠性增长标准与手册的区间估计系数表进行了分析,指出原始计算的数表只有两种．但转载中问题不少．或由基于形状参数极大似然估计（MLE）的表换算为基于形状参数无偏估计的表时精度下降。为满足工程应用需要,本文用保证8位有效数字的计算方法编制了新表。同时．还对时间终止的情况。给出了Bayes与随机化最优区间估计系数表。     

冗余惯组故障检测与隔离的广义似然比解耦矩阵构造新方法

冗余惯组可提高运载火箭制导系统的可靠性,惯性器件发生故障会污染导航信息,需要进行在线故障检测和隔离。面对安装矩阵一定的成套冗余捷联惯组,使用Potter算法构造解耦矩阵的广义似然比故障检测方法,无法检测并隔离特定轴故障,提出选择正交投影矩阵的极大无关组来构造解耦矩阵,采用全数字仿真对改进方法进行验证。结果表明,新方法克服了成套惯组同轴共基座安装时某个轴向无法故障检测的问题,且故障检测性能没有降低。该方法为运载火箭制导系统在线故障检测技术提供了一种新思路。