二维波动板流动显示方法研究

介绍了在水洞中进行的二维波动板周围流场的流动显示实验。通过氢气泡、粒子示踪法和粒子成像速度仪三种方法定量和定性地显示了二维波动板周围的流场结构。揭示了特征参数C／U与流场特性的关系,探讨了鱼类波状摆动对流动分离的抑制机理。同时还对三种不同的流动显示技术进行了探讨。     

一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法

在“当前”模型的概念下,从工程实现的背景出发,提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法。基本思想是通过对加速度项引入加权因子来进一步突出“当前”信息的作用,为“当前”模型提供更加准确的“当前”信息。蒙特卡罗模拟结果表明,算法不仅克服了“当前”模型自适应卡尔曼滤波算法的缺陷,而且使跟踪性能得到进一步的提高。     

距离及其变化率跟踪数据的数学处理

运用雷达或光学设备对航天飞行器进行跟踪测量可以获得距离及其变化率的观测数据。由于测量设备的精度、环境条件等多方面的原因,这些测量数据都是有误差的。除了测距及距离变化率的随机误差外,还有测距的系统误差。通过建立适当的数学模型,运用样条函数和回归分析方法给出一种估计距离、距离变化率及测距系统误差的方法,该方法很容易实现计算。理论分析和仿真计算表明,该方法具有很高的精度。     

ADAPTIVE MULTIPLE MODEL FILTER USING IMM AND STF

Consider a discrete- time stochastic hybridsystem　 x( k 1 ) =f( k, ( k) ,x( k) ,m( k 1 ) ) ζ( k,m( k 1 ) ) q( k) ( 1 )　 z( k 1 ) =h( k 1 ,x( k 1 ) ,m( k 1 ) ) v( k 1 ,m( k 1 ) ) ( 2 )where state x∈ Rn;measurement z∈ Rm;input∈ Rp;modeling noise q( k)∈ Rqis a zero- mean,Gaussian white noise with covariance Q( k) ;measurement noise v( k 1 )∈ Rm is also a zero-mean,Gaussian white noise with covariance R( k 1 ) ;q( k) and v( k) are statistically indepen-dent. Th…     

涡喷发动机伺服跟踪控制

为解决双转子涡喷发动机多变量系统的控制问题,采用了输入变换和状态反馈的方法,并对解耦后的系统设计了伺服跟踪控制器。SIMULINK仿真验证表明控制系统在允许的模型摄动范围内具有一定的鲁棒伺服性能。     

中继卫星系统动力学分析

应用单摆模型来等效液体晃动，并利用拉格朗日方程建立了中继卫星的动力学方程。在确定天线跟踪规律的基础上，从工程实际的角度分析了天线和星体之间的耦合作用。考虑天线不同的跟踪模式，将卫星的本体视为刚性体，在星体无控情况下进行系统的动力学响应分析。通过数值仿真确定天线在不同跟踪模式下对星体姿态的影响，并通过有无柔性振动和液体晃动结果的分析，得出天线运动特别是高速回扫、附件柔性振动都会对星体姿态产生比较大的影响，而液体晃动对星体姿态影响不大的结论。     

加速度冲击对卫星接收机性能影响

基于加速度对晶体振荡器输出频率的影响,研究了加速度冲击对卫星接收机性能的影响。首先,利用ANSYS软件仿真分析了加速度冲击作用对石英晶体形变的影响过程,在此基础上建立加速度冲击环境下卫星接收机参考源晶振的频率偏差数学模型;接着,分析在加速度冲击下由参考晶振频率偏差对接收机射频前端输出中频信号的影响,并结合卫星接收机的工作原理阐述了加速度冲击对其跟踪性能的影响。仿真结果表明,加速度冲击会使接收机跟踪环路的性能恶化,时间较长会引起跟踪环路失锁。     

涡轴发动机健康管理跟踪滤波器技术

以反映部件健康状态的变几何涡轴发动机部件级数学模型为基础,利用线性化方法建立了反映航空发动机健康状态的线性状态空间数学模型;利用Kalman滤波器原理,构建了涡轴发动机健康状态跟踪滤波器。对线性状态空间模型和健康状态跟踪滤波器进行了仿真,结果表明：线性状态数学模型准确、实时;健康状态跟踪滤波器可准确地估计出涡轴发动机健康状态的变化。     

带扰动观测器的永磁同步电机非线性预测跟踪控制

针对永磁同步电机系统转速跟踪控制问题,基于非线性预测控制方法设计控制系统,使该系统满足高性能控制要求。并将负载转矩作为未知扰动来考虑,利用扰动观测器得到其估计值,从而提高系统鲁棒性。仿真实验结果表明,本文方法能够快速准确地实现转速跟踪,并提高系统对负载转矩扰动的鲁棒性。     

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪。首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点。在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿。最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪。实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证。