鲁棒故障诊断中特征结构配置的有关问题

讨论了用于故障检测的特征结构配置方法，给出了特征结构设计的必要条件。此外，还讨论对加权矩阵与增益矩阵的最优鲁棒设计问题，提出了一种直接的、降秩逼近的设计方案，指出了Ｐａｔｔｏｎ的设计方案有可能实现不了的原因，并举例给予验证。     

匹配数据的平滑滤波技术

讨论了匹配测量数据的平滑，滤波和外推问题，所谓匹配测量数据是指位置参数和速度参数呈求导的匹配关系，提出了利用数据的匹配特性这一先验信息来改善多项式最小二乘滤波器的设计，对测量数据中的位置和测速数据进行统一处理，在最小方差意义下给出了平滑滤波公式及其效率方差比，由于充分利用了先验信息，减少了待估计参数的个数，显著提高了参数的估计精度，仿真计算结果表明该方法能显著改善目标运动参数的估计精度。     

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

基于神经网络的重力卸载系统控制器设计

吊挂系统是地面模拟空间机械臂重力卸载试验的重要方法之一.针对传统PID控制方式动作响应慢、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能控制方式.该方式有很强的非线性拟合能力,且学习规则简单,可映射任意复杂的非线性关系,便于计算机实现.利用该特性,设计了一种重力卸载精度较PID控制方式更高的控制器.该...     

可靠性分析的三参数法

提出了可靠性分析的三参数法,它不仅考虑了随机变量的均值和方差,还计入分布偏度的影响。由于三参数法较多地保留了随机变量的分布特征,从而提高了可靠性分析的精度。这一点对于有高可靠性要求的航空产品的可靠性分析更具有意义。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。     

重复使用运载火箭精确回收滑模动态面控制

针对可重复使用运载火箭一子级再入垂直着陆阶段,利用滑模动态面控制(SMDSC)技术设计了一个精确垂直回收控制策略。首先考虑运载火箭的燃料消耗、质心变化及转动惯量摄动等特点,建立运载火箭一子级返回段动力学模型。然后针对范数有界的不确定性和有界连续的未知干扰,设计一个滑模状态观测器和一个自适应参数估计器用于获得其估计值;随后,基于获得的状态估计值和未知参数估计值,设计了一个基于自适应动态面技术的跟踪控制律。最后,通过数值仿真,对比两种不同控制策略下的运载火箭垂直返回姿态角跟踪能力。结果表明,采用本文提出的自适应滑模动态面控制策略具有更好的跟踪效果.     

十二表冗余捷联惯导系统数据融合技术研究

针对采用正十二面体冗余仪表构型的十二表冗余捷联惯性导航系统,通过仿真和样机试验,开展了基于最小二乘估计的数据融合算法研究。对不同故障模式下的系统精度进行了分析,并通过Monte Carlo仿真验证了数据融合算法对提高系统导航精度的有效性。设计开展了样机静态导航试验,试验结果表明,理论最优的马尔柯夫估计并不完全适用于脉冲输出形式仪表的数据融合。最后通过优化改进加权系数、构造加权矩阵,显著提升了样机的静态导航精度,使样机位置误差和姿态误差与三表直接解算相比分别降低了78.6%和77.9%。     

气囊着陆缓冲系统的冲击动力学多目标优化

文章以数值仿真为手段,研究了气囊缓冲登陆系统的冲击动力学多目标优化问题。首先,以类似于"猎兔犬"着陆缓冲系统为对象,确立了以囊内初始气压与收缩绳刚度为设计变量,以缓冲系统的首次冲击最大过载和囊体织物最大应力为目标函数的多目标优化问题。随后基于D最优试验设计,采用移动最小二乘(Moving Least Square,MLS)构建了各个目标函数的代理模型,并对目标函数随设计变量的变化规律进行了探讨。最后,采用遗传算法完成了缓冲系统的冲击性能优化,并给出设计空间中关于最大过载与织物最大应力的Pareto前沿。研究结果表明,MLS模型优化算法十分适用于解决非线性程度较高的冲击动力学优化问题,并且在替代真实模型仿真计算时不仅具有较高的近似精度而且具有高速的分析效率。     

基于最小二乘法的热试验温度数据预测

航天器真空热试验中,温度数据的正确判读及预测十分困难,又十分重要。文章针对典型的太阳电池板试件建立了热模型,使用热分析中常见的有限差分法建立离散方程,通过最小二乘法拟合其系数,以预测下一个测控周期各个测量点的温度,并提出了滑动窗口修正的方法。基于某型号电池板试验数据对热模型的预测精度进行了验证和误差分析,最后对通过测点温度逆向预测加热功率的应用进行了讨论。