智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，     

直升机自适应桨叶模型的初步实验研究

为了研究压电陶瓷对复合材料模型的驱动性能，掌握其规律，为自适应旋翼的研究打下基础，文中模仿直升机桨叶设计了一个典型模型试件，利用压电陶瓷在不同布片方式下对其进行驱动，使其产生弯曲和扭转变形。不同条件下的对比实验表明，压电陶瓷作为驱动器可以达到比较好的驱动效果。     

对失效卫星特征点的自适应位姿跟踪控制

为满足对失效卫星上某个特征点位置悬停的同时使追踪星上敏感器指向该特征点,展开了对失效卫星特征点与追踪星间相对动力学建模与控制的研究。在追踪星本体坐标系下建立了六自由度相对位姿动力学模型,并结合失效卫星上特征点的运动规律,给出追踪星的期望跟踪位置和期望跟踪姿态。考虑到追踪星质量、转动惯量、系统所受扰动力、扰动力矩及失效卫星转动惯量的不确定性,设计了复合自适应位姿跟踪控制律,并通过Lyapunov法证明了闭环系统稳定性。对输出受限情况,采取设计控制参数调节过程及输出限幅措施。在仿真条件下,系统在自适应控制律下能够以位置误差约1cm、姿态误差约0.01°完成位姿跟踪任务;增大不确定参数偏差后,位置跟踪误差增至约7cm,姿态误差增至约0.1°;对控制参数进行调节后,可在不影响跟踪精度的条件下在指定范围内限制输出幅值,将幅值限制在指定范围内,并减小控制所需冲量的9%和冲量矩的30%。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

基于变迹滤波的MIMO-SAR图像分辨率增强技术

针对多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)在近场目标散射特征诊断成像中,非正交旁瓣难以通过常规方法进行有效抑制的问题,分析了MIMO-SAR图像非正交旁瓣的产生机理,提出了基于空间变迹滤波(SVA)和三变迹处理相结合的旁瓣抑制方法。仿真和实验结果表明,本文方法不仅能很好地抑制距离向旁瓣,而且对于方位向非正交旁瓣也具有较好的抑制效果,提高了MIMO-SAR图像的二维分辨率和动态范围。     

三元模型在二元自适应风洞中的试验研究

本文简要叙述了西北工业大学开展应用二元柔壁自适应风洞进行三元模型试验的研究。介绍了西北工业大学加宽后的二元柔壁自适应风洞,同时介绍了西北工业大学的迭代法及联邦德国宇航院(DFVLR)一步法的基本思想及其试验结果。     

纹影干涉图的图像处理方法研究

本文利用计算机存贮量大、运算能力强的特点研究了一种分析纹影干涉图,计算密度场的图像算法。这套算法包括使用低通滤波技术消除干涉图背景中的高频噪声,使用 Hilditch 算法细化宽度多于一个像素的干涉条纹,使用模式识别方法提取干涉条纹的位移量,最后应用数值积分技术求解密度场的空间分布。这里研究的图像处理方法提高了纹影干涉图定量分析的精度、加快了实验结果的处理速度,给出了直观可靠的数值结果,是一种实用有效的图像算法。     

基于磁强计的卫星自主定轨

针对低轨小卫星 ,提出一种低成本的自主导航方法。该方法采用一个三轴磁强计作为测量手段 ,通过卫星所在位置的地磁场强度的量测值与国际地磁场模型 (IGRF)之间的差值来提供导航信息 ,利用推广的卡尔曼滤波技术来确定卫星的轨道。仿真研究的结果验证了该方法的可行性。     

系绳卫星控制系统可重构性评价指标

针对系绳卫星控制系统,展开系绳卫星控制系统可重构性评价指标的研究。首先建立了由三个子卫星组成的系绳卫星控制系统;然后针对该模型进行可重构性评价,给出可重构性评价指标,该指标不仅描述了系统的重构能力,同时还强化了可重构性评价对重构策略指导的作用,体现了重构设计对可重构性评价方法的依赖性。最后通过数值算例,分析了系绳卫星的可重构性指标,并对故障后的系统重新设计重构控制律使其保持稳定。     

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.