大中型船用电机轴电压测定方法的研究

轴电压对电机轴承的破坏,引起了国内外许多电蚀事故,并造成船舶严重的设备损伤和船东的经济损失。通过研究不同参数类型船用电机的轴电压问题,介绍了轴电压产生原因、测量方法,实测装配不同类型轴承电机的轴电压,并提供了预防轴电压的实用方法。这有利于减少和避免轴电压产生所带来的机损危害。     

浅析一种飞机天线改装布局的解决方案

针对民航客机改装时常遇到的飞机机背安装空间不足问题,提出了新的解决思路。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

四轴飞行器姿态监控系统设计

设计了一套四轴飞行器上位机监控系统。针对准确掌握四轴飞行器的实时姿态、位置等信息和对四轴飞行器进行精准控制两大核心问题,开发了由上位机实现四轴飞行器姿态数据采集、通信及控制等功能的监控系统。监控系统良好的功能设计和友好的人机界面使得用户能够准确掌握飞行器的飞行信息,从而能够更精准地控制四轴飞行器飞行姿态。实验验证,监控系统简单实用,性能稳定,精度高,使整个飞行系统抗干扰能力强,鲁棒性、稳定性好。     

一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。     

测速雷达信标测量数据复原新方法

给出了一种测速雷达信标测量多普勒频率复原的新方法,此方法与目标运动的初始轨道参数无关。与已有方法相比较,新方法解决了已有数据复原方法对初始轨道参数的依赖性,理论上消除了初始轨道参数精度对数据复原精度的影响。通过与已有方法计算结果的比对分析表明,新方法能够满足数据处理精度要求,具有较好的适用性,是实现信标测量数据复原的有效途径。     

基于直11型机的故障诊断与预测管理系统技术研究

介绍了直11型机结构,直11型机故障诊断与预测管理系统(FDPMS)的诊断能力和FDPMS采用的故障诊断与预测方法,介绍了FDPMS的硬件设计方法、地面分析与管理软件设计方法,以及演示验证情况,并给出了研究结论。     

采用信标的大型可展开天线指向控制方法

为提高大型可展开天线的指向控制精度,并适应喷气卸载等在轨工况,基于Craig-Bampton法建立了表征柔性天线指向的动力学模型,在此基础上提出了一种采用信标的大天线指向控制方法.该方法先基于卡尔曼滤波,对大天线的振动状态进行检测,若天线未出现明显振动,则通过信标敏感器修正天线指向偏差,同时引入星本体姿态敏感器以保证稳定性;若天线振动超过阈值,则仅引入星本体敏感器以衰减振动,直至天线未出现明显振动.最后利用瑟拉亚(Thuraya)卫星的在轨实测热变形数据进行了仿真验证.结果表明,在未受到喷气扰动时,大天线指向精度优于±0.02°,在受到喷气扰动后,系统可正确检测并切换跟踪输入.这说明,该指向控制方法在保证稳定性的同时,可以有效修正大天线指向偏差,并能适应在轨位保、卸载喷气工况.     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.