电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

航天器自主导航状态估计方法研究综述

自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段,是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数,是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先,针对航天器自主导航的实际需求,阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性,具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状;然后,分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用;最后,结合理论研究和实际应用,给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。     

变循环发动机模态转换建模及控制规律设计方法研究

为了实现变循环发动机快速可靠的模态转换,本文发展了变循环发动机模态转换过渡态模型及控制规律设计方法。在变循环发动机动态数值仿真程序的基础上,针对模态选择阀与涵道引射器这两个模态转换过程中的关键变几何部件,建立了高精度的气流突扩局部损失模型。首次提出了可考虑模态选择阀堵塞对发动机性能影响的模态选择阀堵塞模型,消除了由于模型不精确造成的模态转换参数波动。在建立的变循环发动机数学模型的基础上,提出了基于直接推力控制技术的模态转换控制规律设计方法,考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对模态转换过程进行了优化。结果表明,本文提出的模态转换控制规律设计方法可以实现变循环发动机快速平稳的模态转换,双外涵转单外涵的参数变化规律与单外涵转双外涵的参数变化规律基本类似,推力在0.6秒就稳定在目标推力值,其余参数大多在1.4秒之后才趋于稳定。本文提出的变循环发动机模态转换控制规律设计方法还可应用于常规航空发动机的加/减速过渡态控制规律设计中。     

一种基于参数控制的低轨星载接收机载波跟踪算法CSCD

低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。     

一种多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法．这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视频回波信号经过数据采集、信号检测和目标参数提取后得到的测量数据．在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计误差达到半功率波束度宽的．     

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究

研究了阵列雷达中快速目标截获的两个关键问题:角度测量和角度预测.首先,从测角原理、要求的波位排布、鉴别特性和测角性能等几个方面研究了阵列雷达中快速目标截获的两种测角算法:幅度比较类单脉冲和幅度加权平均,提出了这两种算法在工程应用中的引导和非线性校正方法;然后,分析了利用跟踪滤波器的角度预测算法,提出了SDF跟踪滤波器;最后,在某阵列雷达仿真系统中进行了仿真研究.     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.