临近空间预警平台综合防护探析

在对临近空间预警平台生存环境和生存弱点进行全面分析的基础上,从地面配套设施、空间装备和信息网络三方面入手探讨了临近空间预警平台综合防护的对策,对提高临近空间预警平台的生存能力具有一定的应用价值.     

一种基于点集匹配的反舰导弹目标选择方法

远距离反舰导弹在搜索阶段选择预定目标时,目前采用的瞄准点方法受自控终点的散布误差和目标机动影响较大。为此提出用基于几何散列法和改进Hausdorff距离(M-HD)的点集匹配方法选择编队预定目标。首先利用几何散列法中描述点集的方法,将刚体变换关系下的点集匹配变成固定位置的一些点集对之间的距离计算;然后采用单向M-HD描述两个固定点集的距离;最后采用双向最近邻准则来获取对应点。该方法具有平移和旋转不变性,因此其性能与导航误差和编队的一致运动无关。仿真实验验证了该方法的有效性,且正确选择预定目标的概率高于传统的瞄准点选择方法。     

基于GPS外弹道测量方法的研究

研究了利用全球卫星定位系统(GPS)导弹外弹道的位置、速度测量的原理和方程。介绍了基于弹栽接收机和弹载转发器两种GPS测量系统的设备组成、应用及其适用范围。分析了基于GPS外弹道测量方法的不足，并提出了相应的应对措施。     

基于远程预警雷达的临近空间无源相干定位系统

针对空中高价值隐身目标的探测问题,研究了基于远程预警雷达的临近空间无源相干定位技术。对目标探测距离进行了简单分析计算,给出了系统工作信号处理流程,对其中的主要关键技术进行了梳理。该技术可应用于无线电静默状态下的非协同探测定位系统项目,通过与电子侦察系统多传感器融合可以进一步完善防空体系无源探测网,完成对侦察目标在电子静默情况下的态势判断。     

基于互相关分析的前失速先兆检测分析

 针对轴流压气机流动失稳控制中的反馈信号,采用互相关分析方法对前失速先兆信号进行了检测。通过在机匣壁面周向对称布置的动态传感器对压力信号进行检测分析,并在单转子低速轴流压气机上进行了实验研究。实验中分析了不同流量工况时,对称布置动态传感器压力信号互相关系数的变化趋势,并在此基础上对前失速先兆与叶顶间隙泄漏涡非定常性进行了关联性研究;同时也分析了采用叶顶喷气作为控制手段之后,机匣壁面对称布置传感器动态压力信号的互相关系数随着喷气量增加的变化趋势。实验结果表明:互相关检测分析方法能够有效及时地检测到壁面压力锯齿波的破坏程度,有利于提高控制器的响应速度,留给作动机构充足的反应时间。而且叶顶喷气作为控制手段能够提高对称布置传感器动态压力信号的互相关系数,从而实现拓宽稳定裕度的目的。     

空间遥操作分段自适应碰撞预警方法

目前空间遥操作碰撞预警机制并未考虑遥操作任务的阶段性特点,操作的快速性与精细性难以兼顾。针对这一现状,提出了空间遥操作分段自适应碰撞预警方法。通过计算机械手末端与操作目标之间的相对距离,将遥操作任务划分为自由接近、精细调整和操作控制三个阶段,分阶段自适应调整碰撞检测策略和操作比例系数,并通过直观的预警视觉信息,使得遥操作员实时感知任务阶段。目标逼近试验表明:在自由接近段,随着对目标的逼近,操作速度从7.46mm/s逐渐减小为4.41mm/s,关节运动和相对位置的抖动较大;在精细调整段,操作速度为3.98mm/s,关节运动和相对位置的抖动较小。因此,该分段自适应碰撞预警方法有效克服了操作快速性与精细性的矛盾,适合于未来更为精细、复杂的空间遥操作任务。     

反潜直升机侧翼伴随巡逻搜潜建模与仿真

针对反潜直升机侧翼伴随巡逻搜潜阵位配置依据不足、实际对潜警戒扇面动态变化的问题展开研究。通过分析理想条件与舰艇编队规避机动2种情况下的敌潜艇鱼雷发射阵位,得出侧翼搜潜阵位配置的定量依据;根据舰艇编队航行中反潜直升机搜潜扇面的动态变化过程,建立了反潜直升机侧翼伴随巡逻搜潜的实际警戒扇面模型,并对兵力需求进行了分析。最后仿真计算了侧翼搜潜阵位的配置以及实际对潜警戒扇面范围。结果表明:配置单架反潜直升机于舰艇编队侧翼12nmile处,可对舰艇舷角60°~100°范围内的扇面实施有效对潜警戒。     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。