串联式TBCC发动机风车冲压模态性能模拟

建立了基于部件低转速特性匹配的串联式涡轮基组合循环（TBCC）发动机风车冲压模态性能计算模型,提出了压气机低转速大流量特性扩展方法,由换算扭矩代替等熵效率表示旋转部件特性,解决了低转速部件效率不连续相关问题。分析了冲压外涵面积变化和涡轮功率提取对风车冲压模态性能及部件匹配的影响规律,并基于推力、流量连续准则设计了涡轮模态至冲压模态转换过程（含风车冲压模态）的参数调节规律。计算结果表明:在风车冲压模态下,冲压外涵面积变化对风扇工作状态有显著影响,对压气机影响较小;涡轮可提取功率随着风车转速的减小先增加后降低,比冲随提取功率的增加基本呈线性降低趋势,功率提取位置（高、低压涡轮）对部件匹配有显著影响。      

基于全驱系统方法的组合航天器位姿自适应预设性能控制

针对非合作航天器被成功捕获后所形成的组合航天器的位姿控制任务,考虑系统中含有的未知扰动的影响,设计了一种基于全驱系统方法的自适应预设性能控制器。根据欧拉姿态动力学方程和轨道动力学方程,建立了简洁的组合航天器位姿动力学方程;通过引入预设性能函数,对组合航天器位姿误差的瞬态和稳态性能进行约束;进一步应用全驱系统方法,对带有未知扰动的组合航天器位姿误差系统设计自适应预设性能控制器;此外,通过构造Lyapunov函数证明了所提出的控制器的稳定性;最后,数值仿真结果和半物理仿真实验结果表明,在所设计的控制器作用下,组合航天器能够实现精确的位姿控制,同时系统的状态误差始终收敛于预设性能包络内,验证了所设计控制器的有效性和实用性。     

基于1394网络的分布式组合导航系统时序建模与仿真

总线拓扑完整是基于 1394 总线网络的分布式组合导航系统正常、可靠工作的必然要求,为了确保各传感器节点信息的可靠传输,必须在系统工作前进行总线完整性检查,以排除节点或线缆故障可能对系统造成的不利影响。导航计算机在执行总线完整性检查程序时,总线控制器的时钟源将发生切换,这会带来一定的时序问题。针对分布式组合导航系统在某次 1394b 总线完整性检查过程中出现的虚警故障,通过理论分析和建模仿真,对故障时刻的系统运行时序和虚警原因进行探究。结果表明:在进行总线完整性检查时,组合导航计算机与总线控制器时钟异步导致组合导航计算机软件相邻两周期读取 DPRAM 中同一片缓存是系统报出虚警的根本原因。     

浅析GE90-115B发动机引气系统PRSOV故障

以GE90-115B发动机引气系统常见故障为基础,总结了引气系统部件航线常见故障的排故经验。基于发动机引气系统各部件的工作原理,通过对故障现象的分析,制定了详细的排故流程,可作为排除同类故障时的参考。     

GPS/伪卫星组合定位中伪卫星改进选址模型

为了更为有效地改善GPS卫星的几何结构,提高GPS/伪卫星组合定位的精度,在推导伪卫星增强GPS系统基本公式的基础上,阐述了GPS绝对定位精度因子的相关理论,说明了引入伪卫星的必要性;提出了建立以观测时间、高度角和方位角为自变量,绝对定位精度因子为因变量的四维选址模型,并采用一次性添加伪卫星方式,改进现有的逐颗添加方式,建立了整体最优的伪卫星选址模型,给出了该模型的工作流程。以空间位置精度因子PDOP为例,进行实测数据测试与分析,结果表明：基于两种伪卫星添加方式建立的四维模型均可为高效的伪卫星选址工作提供可靠依据,实现伪卫星的优化选址;其中一次性添加方式优于逐颗添加方式,尤其对于添加2颗伪卫星,PDOP值在局部的优化程度达到了1.0以上,较大程度地改善了逐颗添加伪卫星方式产生的不利区域,可以提供更为有效的伪卫星选址方案。     

一种双冗余LVDT式位移传感器设计

介绍了一种双冗余LVDT式位移传感器及其变换电路。传感器运用差动变压器式工作原理,采用串联冗余结构形式,实现了结构串联、功能并联的双路冗余线位移测量。测量参数采用数字拟合的方法,解决了串联双冗余LVDT位移传感器的固有特性决定的线性度较低、无法满足系统任务指标要求的问题,提高了测量信号的线性度、系统的控制精度,缩短了调试周期,提高了效率,满足了新一代控制系统高可靠性的要求。     

《空间控制技术与应用》选题大纲

<正>一、总体设计1.系统理论、系统工程、系统集成与一体化设计2.控制系统方案设计3.先进的控制理论和方法(自适应控制、智能控制、鲁棒控制、模糊控制、变结构控制、最优控制等)4.系统建模、系统辨识和状态估计二、制导、导航与控制1.自主导航与组合导航技术2.姿态动力学和轨道动力学3.姿态测量和姿态确定技术4.挠性结构动力学和控制5.姿态控制和轨道控制6.交会对接与返回再入技术7.深空探测与着陆技术8.编队飞行与星座控制技术9.拦截器制导与控制技术10.机器人动力学与控制技术11.天基信息系统和空间安全12.制导、导航和控制系统物理仿真     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.