航空发动机标准信号的存储与恢复

研究了航空发动机机载系统标准信号的存储和恢复问题,提出了用信号的功率谱密度代替存储时域信号的思路,并用信号的一个采样值和其功率谱密度恢复了整个信号。从计算结果看,该方法可以有效地压缩机载设备的数据存储空间,并且恢复的信号质量较高。     

空气耦合超声检测中脉冲压缩方法的参数选优

多种脉冲压缩方法已成为提高空气耦合超声检测信号信噪比(SNR)的有效手段,而实际使用中面临如何选取合适参数以获得更好压缩效果的问题.基于脉冲压缩技术的基本原理及其在超声检测中的实现,建立了具备超声信号脉冲压缩实时处理的空气耦合超声检测系统.使用窄带空气耦合超声换能器分别就线性调频、非线性调频及相位编码脉冲压缩方法的关键参数对压缩效果的影响开展了实验研究,获得了脉冲压缩参数选取准则.最后以模拟缺陷的蜂窝夹芯复合材料试样为对象,验证了参数选优后的脉冲压缩方法在空气耦合超声检测中的应用效果.      

风储孤网系统小干扰稳定性分析研究

从电力系统运行的一般原理出发,开展风储孤网系统小信号稳定和动态稳定的研究,保障局部地区供电可靠性。基于特征值分析法和李亚普诺夫线性系统稳定性判据,对风储孤网系统小干扰稳定性问题进行了研究。提出风储孤网系统储能单元基于下垂控制模式的储能逆变器控制策略,并根据风储孤网系统各模块的控制策略建立相应的数学模型;基于特征值分析法进行风储孤网系统各模块数学模型的小干扰稳定性分析,并根据李亚普诺夫线性系统稳定性判据进行风储孤网系统的稳定性判断;基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建风储孤网系统仿真模型,通过仿真验证了风储孤网系统能够实现稳定运行,与小干扰稳定性分析得出的结论一致。研究成果可为风储孤网系统的运行稳定性研究提供理论参考。     

浅谈高精度惯性仪表制造技术特征中 不可忽视的制造工艺固有特性问题

重点研究了我国高精度惯性仪表产品制造技术如何突破传统机械产品制造工艺理念和认知框架,解决高精度惯性技术(原理)产品制造合格率、 参数稳定性和精度提高问题.首次在产品制造技术特征中从理论上提出了"制造工艺的固有(基因)特征性"概念,当研究提高惯性仪表精度的解决方案时,从制造角度应注意到这一"固有的遗传(基因)特征"抽象概念对产品精度影响作用.提出了在高精度惯性仪表的制造工艺设计中,应关注减小或消除这些制造工艺固有特征作为关键工艺控制因素.     

民用飞机产品结构分解及管理技术研究

民用飞机是一个高度复杂且十分庞大的产品,为了便于对这个庞大的产品进行精确定义,捕获飞机的关键构造信息,同时便于产品的分工设计、制造、装配,通常需要对产品按一定方式进行分解,形成一种层次化产品结构。介绍相关定义以及与建立模块化产品结构相关的概念,论述对产品进行分解的重要意义,研究三种不同的分解方式所形成的产品结构,以及这些产品结构的用途。通过这三种产品结构,可以达到有效管理飞机的定义、设计、装配等活动及飞机的构型状态的目的。     

智慧火箭发展路线思考

运载火箭与新一代信息与制造技术的结合将打破传统运载火箭研制理念和工作流程模式,推动相关领域的变革发展,最终形成采用数据驱动研制流程、由智能产品组成的"智慧火箭"。提出了智慧火箭的建设目标,针对智慧火箭所包含的智能研制、智能产品、智能制造以及智能过程控制进行探讨。     

基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。     

航天器产品数字化制造的实践与思考

从航天器产品研制现状和需求出发,探讨了数字化制造的内涵,提出了航天器产品数字化制造的总体思路,并对关键环节包括信息流打通、过程管控与闭环、条件保障三个方面,进行了深入分析,最后结合当前航天器产品数字化制造工程化应用推进过程中面临的问题提出了建议,如建立配套管理机制和规范体系并有效落实、关注信息流打通和闭环管控等。     

一种改进的OPM方法

OPM方法是一种简便的求解噪声子空间进而估计DOA的方法,在高信噪比时,该方法性能很好,但随着信噪比的降低,算法性能很快下降,特别是其分辨概率下降很快.其主要原因就是低信噪比和DOA相邻较近时,信号源之间的空间相关性较强.提出了一种逐次消除空间相关性并逐次搜索DOA的改进OPM方法,该方法提高了分辨概率.仿真结果证明了方法的有效性.     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.