基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

基于宏定义动态链接的模块化星载软件升级方法研究

提出了基于宏定义动态连接的软件模块化设计思路, 并针对某小卫星平台的体系结构, 对其星载软件进行了具体的模块化实现, 同时提出了一种在轨升级方案. 经实验验证分析, 所提出的模块化设计思路提高了星载软件在轨升级的效率和灵活性, 升级过程中对结构化模块信息上载和验证, 提高了升级方法的可靠性和安全性.      

利用天文方法进行动基座姿态校准

通过分析用天文方法进行动基座姿态校准的原理,对两种基本工作方式进行了详细比较,建立了相应的数学模型,并给出具体实现的系统结构。     

未知参数高阶线性系统基于特征模型的卡尔曼滤波

针对一类有量测噪声的未知参数高阶线性系统设计了基于特征模型的卡尔曼滤波器,改进了由于传统卡尔曼滤波器在未知系统状态转移阵时应用的难题.在对高阶线性系统的自适应控制中,利用建立系统的特征模型构造状态转移阵,结合卡尔曼滤波的思想对系统输出进行滤波,使系统输出以及控制量的性能得到极大的改善.通过对一个未知参数的高阶线性系统仿真实验验证了此方法的有效性.     

鸭式旋翼/机翼飞行器转换末段气动特性

采用数值模拟方法研究鸭式旋翼/机翼(CRW,Canard Rotor/Wing)飞行器在转换过程末段,旋翼转速极低时全机气动特性变化规律及其产生原因.给出了旋翼旋转一周时,全机气动力、气动力矩、焦点位置变化规律,对此布局形式,转换过程末段全机升力、阻力变化幅度可达10.7%,3.7%,焦点可移动0.6 m.研究显示:旋翼处于前后不对称流场及旋翼处于不同方位角时对机体的不对称干扰是气动力与气动力矩变化原因,旋翼与平尾升力线斜率变化、旋翼自身焦点位置变化导致了全机焦点移动.      

基于串口通讯的离心机动态半径采集系统的设计

介绍了精密离心机动态半径实时数据采集与处理系统的设计。该系统通过串口接收下位机采集的实时数据,经过处理在PC机界面以实时曲线的方式显示。此动态半径采集系统在VC环境下设计实现,可实现离心机动态半径的在线检测,具有良好的直观性和实用性。     

柔性航天器姿态快速机动的自适应控制方法

 研究带柔性附件航天器的姿态快速机动控制问题。根据带柔性附件的航天器的动力学模型推导并建立其特征模型。基于所建立的特征模型设计一种自适应控制方法,该方法设计简单,控制器参数物理意义明确,便于调试,可同时实现航天器的姿态快速机动控制和弹性附件的振动快速抑制。理论分析和数学仿真表明,该方法对控制器参数及被控对象的不确定性有很强的鲁棒稳定性和鲁棒性能,能取得比工程中常用的比例-微分(PD)控制更快的机动速度和更好的控制性能。     

？abry—Perot测风干涉仪数据处理

针对自主研制的星载法布里一珀罗干涉仪（Fabry—Perot Interferometer,FPI）样机,介绍了Fabry—Perot（F—P）的测风原理和风速反演算法,阐述了F—P测风干涉数据的自动化处理方法,包括干涉条纹图像滤波、分割、细化和特征数据的提取．滤波包括中值滤波和背景补偿,分割采用区域平均灰度值阈值法,借助数学形态学计算填充和消除二值化条纹的断裂点和毛刺．最后,按照骨架提取思想细化成干涉条纹线条,提取其特征数据．应用VC＋＋编程语言开发软件平台,对上述F—P测风仪数据自动化处理方法进行了验证,结果表明其可行性高、适应性强．     

动基座姿态校准模型分析

以数学形式定义了对动基座进行姿态校准的任务,建立了理想单机基础模型,并结合现状分析给出了双机联立模型变体。适用于准直光等形式的测姿方案。     

陀螺用H型动压气浮轴承电机启动特性

为满足卫星长寿命应用的需求,H型动压气浮轴承在陀螺上得到了应用.在应用过程中,对其有了更深刻的认识.首先介绍动压气浮轴承的基本结构及原理,然后对H型动压气浮轴承不同姿态下的启动特性进行详尽地分析,并给出研究结果及启示.