舵机壳体类零件CAPP系统的开发

针对典型的舵机壳体类零件,在UGII平台上构造了一种交互式、智能化的计算机辅助工艺设计系统模型.采用面向对象的知识表示方法建立了相应的工艺知识库系统,将属性、规则封装于对象类中.此外还介绍了交互决策的流程以及工艺文件管理系统.     

Z-源稀疏矩阵变换器励磁的双馈风力发电系统

针对矩阵变换器电压传输比低和其励磁的双馈风力发电系统(DFIG)易受非正常输入波动影响的不足,提出了一种适用于DFIG励磁的Z-源稀疏矩阵变换器系统。利用Z-源的升压特性来提高电压传输比,检测电容电压实现对直通因子的自动调节,从而实现对网侧波动的自动抑制。建立了系统数学模型,推导了DFIG系统定子磁场定向矢量控制策略表达式,搭建试验样机对所提方案进行试验验证,在亚同步、同步、超同步三种发电状态下的波形和并网试验结果验证了方案的可行和有效性。     

基于多元KELM的发动机状态在线预测模型

针对当前飞机发动机状态预测过程中，不考虑相关变量状态变化，仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题，提出一种基于多元核极限学习机（KELM）的发动机状态在线预测模型。首先，通过多变量时间序列的相空间重构，将变量间的时间相关性转化为空间相关性；其次，通过研究KELM与核递归最小二乘法（KRLS）之间的关系，将KRLS扩展到在线稀疏KELM框架中；最后，使用近似线性依赖对样本进行稀疏化来控制网络结构的增长，最终实现多变量非平稳序列的在线预测。某型教练机的发动机飞行参数预测结果表明:满足在线预测要求的条件下，与KB-IELM、NOS-KELM、FF-OSKELM相比，模型KRLSELM将平均预测精度提高了90.61%、58.14%和25.77%，将预测稳定性提高了99.61%、75.03%和28.59%，具有更高的预测精度和稳定性；并且各方法均在多变量输入条件下获得最优的预测效果，验证了考虑多变量状态因素对单变量的在线预测具有重要意义。      

风电场雷达杂波动态重构抑制方法

随着风电场的大范围建设，风轮机杂波对雷达的干扰问题日益严重，常规杂波抑制方法难以有效解决风轮机杂波（WTC）干扰问题，因此提出了一种利用动态字典对风轮机杂波进行稀疏重构进而抑制的方法。首先，建立了WTC干扰下的雷达信号模型并分析了风轮机杂波的信号特征。其次，依据WTC的时频特征提出了一种微动参数粗估计方法，利用粗估计结果缩小了字典稀疏重构参数范围，在此基础上利用正交匹配追踪（OMP）算法对字典进行动态生成，并逐级更新字典原子。最后，通过动态字典对风轮机杂波信号进行稀疏重构，从而实现了对WTC的有效抑制。通过仿真实验，分析了风轮机杂波对目标检测的干扰影响，验证了基于动态稀疏重构的风电场杂波抑制方法在不同情况下的有效性。     

基于低轨稀疏星座的蓝绿激光对潜定位研究

潜艇只在必要时刻才浮出水面，对实时通信和导航定位造成极大制约。蓝绿激光具有深水穿透性高、衰减系数低等优势，已在机载和星载平台对潜艇通信中得到验证。借鉴GNSS导航信号产生原理，结合蓝绿激光通信测距一体化与低轨卫星自身精密定轨，提出了基于蓝绿激光通信的低轨卫星对潜定位算法。通过在激光通信中增加载波相位调制，实现潜艇激光接收器的伪距测量，联合其高程测量信息实现水下定位。以一带一路海域，特别是中国南海区域为服务对象，优化星座参数设计了3颗卫星组成的低轨稀疏星座。潜艇在星座覆盖区域内保持静态，间隔1~3min完成至少两次通信测距和导航电文接收，联合两组观测数据、精密星历及高程测量信息进行定位解算。仿真结果显示，在卫星过境期间，考虑卫星定轨精度，激光在空气、水下传播误差等因素，潜艇可在水下实现X、Z方向定位误差优于100m，Y方向误差约100~150m的高精度定位，对提升潜艇的战场作战能力具有意义。     

高超声速滑翔飞行器再入轨迹快速、高精度优化

针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题，提出一种基于稀疏差分法和网格细化技术的快速、高精度求解方法。该方法应用局部配点法将再入轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题，从两方面提高轨迹优化的效率和精度。一方面，引入一种高效的稀疏差分法计算NLP的一阶偏导数，提高NLP的求解效率；另一方面，提出一种基于新型广义二分网格的网格细化算法调整离散节点的数量和分布，使得方法能够采用较少的节点数目取得较高的优化精度，从而减小NLP的规模和计算量。应用该方法求解了高超声速滑翔再入轨迹优化问题，仿真结果表明所述方法能够快速生成一条严格满足各种约束的最优三维再入轨迹。在此基础上，研究了滑翔飞行器的再入落点区范围，进一步检验了该方法的有效性。     

基于稀疏表示和字典学习的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航在导航制导领域具有重要作用，地磁基准图的构建精度决定了地磁匹配导航的有效性。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际应用需求的问题，提出了基于稀疏表示和字典学习的高精度地磁基准图构建方法。首先，利用矩谐分析(RHA)进行稀疏字典的初始化；其次，利用K-SVD算法对稀疏字典进行训练；最后，利用低分辨率和高分辨率基准图具有相同稀疏系数的特点重建高分辨率地磁基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，对训练所需的数据集有更低的需求，同时对噪声有更好的鲁棒性。与PSO-Kriging插值法相比，在4倍放大倍数下峰值信噪比(PSNR)由26.31 dB提高至26.73 dB，结构相似度(SSIM)由0.498提高至0.524，均方根误差(RMSE)由14.96 nT减小至13.78 nT。      

基于压缩感知的金属加筋板兰姆波健康监测技术

针对大型复杂板结构安全评价需要，发展了一种基于压缩感知的金属加筋板结构兰姆波健康监测技术。利用压缩感知技术从稀疏阵列得到的少量检测数据中恢复出加筋板结构中兰姆波的频散特性，并提出了一种将余弦相似度和皮尔森相似度相结合的稀疏阵列兰姆波复合成像方法，以实现加筋板结构中大范围缺陷检测和成像。实验结果表明，压缩感知技术可以恢复出金属加筋板中兰姆波的频率-波数关系，提出的兰姆波复合成像方法能够实现金属加筋板中单缺陷和多缺陷的检测及定位。研究工作为复杂板结构损伤检测提供了一种可行的技术方案。