绝对式恒光源24位光电轴角编码器在光电经纬仪上的应用

为满足某型光电经纬仪的使用要求,设计了某绝对式恒光源 24位光电轴角编码器分系统。该编码器采用 16位绝对式光学码盘,码盘刻划有粗码道、通圈码道、中精码道和精码道。精码道的线对数为 16 384(14位)。方位和高低编码器的处理电路设计在一块电路板上,采用一片 DSP为主机,6个读数头输出 64路码盘光电信号分别经放大整形、A/D转换输入至 DSP。DSP完成数据采集、细分、译码、校正等处理,把轴的转角变换成 24位自然二进制角度代码输出和上传。使用情况表明:该编码器的光机结构布局合理、性能稳定,电路板和元器件少、操作简单、测角精度高,满足某型光电经纬仪对于编码器系统的要求,具有较高的实用价值。     

倾斜/后掠叶片对风扇单音噪声的控制研究

为探索倾斜/后掠静子叶片对风扇单音噪声的降噪机理并指导低噪声风扇的设计,采用基于三维黏性非定常雷诺平均数值模拟(URANS)和管道声类比理论(Ducted Acoustic Analogy,DAA)的流场/声场混合计算模型(CFD/AA)研究了不同转子叶尖间隙、倾斜静子、后掠静子等对NPU-Fan单音噪声的影响。计算结果表明:随着叶尖间隙增加,在1BPF (Blade Passing Frequency)和2BPF处,风扇前传、后传气动噪声均会增加,且1BPF处单音噪声增量大于其它谐频。在研究倾斜及后掠叶片的降噪机制时,须将管道特征函数与声源的耦合过程包含在内,并且要考虑真实风扇的尾迹特性及其向下游的输运过程。风扇静子负倾斜可以提升风扇的气动效率,但会增加噪声的声功率级;正倾斜叶片能够降低噪声声功率级,但风扇气动性能会有所降低。随着倾斜角的增加,降噪量增大,当倾斜角为+30°时,各谐波阶次的降噪量均超过2.3dB。后掠静子叶片相较于倾斜设计具有更好的气动性能和降噪效果。30°后掠角对于各谐波阶次的前传噪声降噪量均大于6.3dB,降低后传噪声超过10dB。正倾斜及后掠静子的降噪效果与噪声谐波阶次、传播方向紧密相关,谐波阶次越高,降噪效果越明显。倾斜-后掠综合设计方案对于前传噪声拥有最好的降噪效果,其综合了倾斜和后掠两者的优点。     

航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究

通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

应用于发动机参数测量的直接吸收氧气光谱信号降噪研究

针对直接吸收氧气光谱信号噪声较大的问题,开展了光谱信号降噪研究。以气流质量流量测量为例,说明氧气光谱信号的SNR(信噪比)要求较高。在光谱信号的测量过程当中,信号受到信号发生器等多个环节的干扰。经过对信号发生器噪声等信号进行分析,排除了"正弦噪声"的上述来源。采用自平衡检测方法,去除了该"正弦噪声"。通过对降噪后信号进行氧气浓度计算,其结果精度优于1%,证明了该方法的适用性。利用上述研究成果拓展了微小氧气光谱信号的检测能力,其光谱吸光度在10-3量级。     

高雷诺数槽道湍流的壁面模化大涡模拟研究

选取基准壁湍流的槽道流动,研究了多种模型的壁面模化大涡模拟.模型包括经典的大涡模拟、Spalart-Allmaras、分离涡模拟和一种动态混合模型.基于摩擦速度的雷诺数范围为395~12000,采用3组粗糙网格,流向和展向维数分别同取37,49和65,法向维数保证y+(1)~1.主要研究平均速度、雷诺切应力分布、详细分析了各模型的特性差异并展示了相应的湍流结构.研究表明:在高雷诺数粗糙网格下,大涡模拟失去求解精度,分离涡模拟出现对数律不匹配,动态混合模型的计算接近直接数值模拟,其对数率区可解应力约占雷诺切应力的93%,边界层外层可解应力约占99%.这说明合适的混合模型可以在经济成本下保证计算精度,具有解决实际问题的潜力.      

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

用于压气机流动计算的3种模型比较

为了更好地对压气机流动进行模拟,在课题组自行开发的结构化有限体积解算器上实现了用于压气机流场计算的混合平面法、谐波平衡法及相滞后法.以NASA Stage 35为例,对3种方法的计算结果进行了比较分析.结果表明:相滞后法的计算精度最高,混合平面法的计算精度最低;相滞后法与半环的双时间推进法结果相近,计算速度提高了20倍;相比混合平面法,谐波平衡法能准确地模拟动静叶间的非定常干涉及进出口参数变化;在谐波阶数达到5阶后,谐波平衡法计算得到的结果不随阶数变化,且与相滞后法的结果基本吻合;混合平面法的计算效率远高于另外两种方法,相滞后法与谐波平衡法在谐波阶数为5阶时的计算效率相当.      

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于可变滑动窗口与3σ准则的脉冲星信号去噪算法

针对地面接收射电观测脉冲星信号较弱、信噪比较低的问题,提出了基于可变滑动窗口与两层3σ准则的信号去噪算法。该算法引入可变滑动窗口,对信号进行分步连续处理,同时在筛选噪声时使用两层3σ准则算法,解决了噪声遗漏及过度去噪问题。为证明算法可靠性与实用性,利用佳木斯66 m观测站实测数据进行算法验证,针对J1939+2134与J1744—1134脉冲星的实测数据进行分析处理。结果表明,该算法能够对脉冲星数据进行有效去噪,普遍提高信噪比约10dB。