运载火箭轨迹预测制导方法研究

针对运载火箭入轨多约束需求,提出一种将迭代制导与数值积分相结合的轨迹预测制导方法,该方法计算量较小、适合箭上实时计算,能够同时满足终端姿态约束和轨道参数约束要求。探讨提高轨迹预测制导算法收敛性和实时性的工程实现方法,并分别给出解决方案;通过数学仿真算例验证了该方法的性能,结果分析表明该算法具有较高的制导精度,在增加终端姿态约束而其它条件不变的情况下,算法很好地满足了各项终端指标要求,同时增加的推进剂消耗在可接受范围内。     

飞行管理系统中飞行计划模块的功能设计与仿真实现

飞行计划模块包括飞行计划管理、航迹优化计算、飞行中实时执行等子功能模块。首先研究了飞行计划的人工创建、自动创建、状态管理等功能模块的实现方式;然后研究了水平航迹(水平计划)合成、三维航迹(垂直轨迹)优化和四维航迹生成模块的实现方式;对于飞行计划的实时执行功能模块,研究了由于危险天气、空管限制、飞机构形等因素限制而进行计划偏离、直飞、等待、激活备用计划、航路备降、盘旋等待等功能模块的实现方式;最后以波音737-800飞机的相关数据为例进行了仿真计算,研究结果可为飞行管理系统的研究提供参考。     

基于灰色递阶预测的动态插值生成方法

根据灰色系统白化插值生成理论和建模机理 ,分析动态测量中灰色模型插值的可行性。并将动态测量数据建立白化插值生成灰色模型 ,进行动态测量插值预测 ,验证其可行性。由于动态测量特性和灰色模型预测的局限性 ,对模型的测量准确度提出较高要求。因此 ,提出改进白化插值生成灰色模型 ,采用基于灰色递阶预测的动态插值生成方法 ,以保证长期预测插值的动态测量特性。     

用灰色模型预测卫星太阳电池阵输出功率

研究了GM（1，1）模型的建模方法，建立了太阳电池阵输出功率的GM（1，1）预测模型，针对电池出输出功率具有随季节波动的变化趋势，提出了采用实时在线的方法，建立动态新息GM（1，1）预测模型，经实例预测验证，动态新息GM（1，1）模型可明显地提高预测精度，且能对电池阵输出功率的波动趋势正确预测。     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

推算错误预测的自适应位置外推算法

给出了适用于第一人称射击游戏中角色运动特征的位置外推算法.根据此类游戏角色运动方向多变、轨迹呈连续折线的特点,选取一阶外推方程和直线收敛算法用于位置推算与收敛,根据角色运动行为和距离来预测推算错误、调整收敛过程,减少游戏的网络通信量并提高推算精度.实验结果表明,该位置外推算法应用于第一人称射击游戏可以减小发送的状态更新数量和推算轨迹偏差.      

热振环境下钛合金薄壁结构疲劳寿命

由于钛合金薄壁结构长时间在飞行热振环境下结构内部产生不断变化的应力,可能引起结构疲劳失效,因此借助振动试验台搭建了高温振动疲劳测试系统,测定了20、150℃和300℃温度条件下钛合金悬臂薄板结构的随机振动S-N疲劳曲线,并建立了上述温度条件下钛合金悬臂薄板结构的疲劳寿命预测表达式,根据其计算得到的预测寿命与试验件的实际寿命相比误差较小,300℃、45.36 MPa应力水平下误差仅为3.76%。该方法可用于高温随机振动载荷作用下结构的疲劳性能和寿命预测研究。     

基于递归径向基神经网络的航空发动机盘腔瞬态壁温预测

针对航空发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态预测难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的递归预测模型。通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基神经网络对“时滞性”的预测能力,分析了模型固有超参数和由多维重构引入抽样控制参数对模型预测精度的影响。采用简化的典型盘腔壁面换热模型结合公开的试验历程转速数据,构建了供模型训练和测试的瞬态壁温数据样本,以递归调用模型的方式完成了对测试样本时序数据的预测和验证。结果表明,与常规的径向基神经网络预测模型相比,该模型的平均相对预测偏差由3.0%降低至0.45%,有效提升了模型的预测精度。为航空发动机盘腔瞬态壁温异常监控及超温排故问题提供了一种新的预判方法。     

机场自动观测系统设备状态监控与设备管理自动化

本文针对传统设备管理模式下存在的问题，阐述了现代设备状态监控和智能化设备管理的必要性．分析了机场自动观测系统故障的特征，并就建立故障监测与故障预测，智能诊断的方法、实现步骤、相关技术等进行了探讨．