模块测试与维护总线的工作机制

简要阐述了模块测试与维护总线的结构及特点;分析了用软硬件协同工作实现总线接口单元的测试功能的方法;最后介绍了用读标识符命令通过模块测试与维护总线读取JTAG器件标识符的方法。     

ATE综合校准系统的软件设计及实现

通用自动测试设备（ATE）的测量准确性、可靠性会直接影响飞机综合保障的质量,因此,对此检测设备进行全面有效的测试校准,是确保测试系统完成任务的关键。为了保障测试数据准确可靠和量值传递统一及实现现场的系统性校准工作,本课题以通用自动测试设备为对象,建立了一套基于虚拟仪器技术基础上的综合校准系统。本文对系统的软件结构设计进行了分析和设计,以LCOD原型生命周期为基础,使用了面对组件的设计模式,设计和实现了软件功能,使得该系统具有一定的兼容性和可移植性,并且为扩展留下了接口,同时保证了校准数据的可靠性和精确性。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

航空发动机排气温度基线建模新方法研究

为实现航空发动机气路性能诊断与预测,提出一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked de?noising auto encoder,SDAE)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)相结合的航空发动机排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)基线建模方法.以CF...     

基于软技术的高动态扩频信号载波跟踪技术

高动态环境中,由于载体的动态变化范围大,使得所发射信号的多普勒频移、一次变化率、甚至二次变化率都比较大,这对于完成信号的正确解调提出了很高的要求.因而又给出了一种用复合软环来跟踪高动态载波信号的方法,实现了基于数字信号处理器的接收机,并且验证了此方案切实可行,完全达到各种性能要求.     

基于UML活动图模型的测试用例生成技术研究

为了设计和生成系统工作流程的测试用例,引入测试大纲模型的概念,设计出从UML(Unified Modeling Language)活动图模型到测试大纲模型,再到测试用例模型的三级转换过程和一组消除活动图模型中的非结构化特征、将其转化为模块化的测试大纲模型,以及把并发子过程实例化为一组典型测试场景的基本规则.还研究了针对每一个输入操作,选择基本输入数据集,并将其赋予测试大纲模型之上,从而构造测试用例模型的方法,以及最终基于测试用例模型生成完备的测试用例集合的方法.      

一种高动态频率跟踪环路的数字实现与分析

在弹载无线制导系统中,由于导弹的高动态特性,导致接收机所接收信号具有显著的多普勒频移。通常围绕载波频率跟踪环路的研究多在低动态环境下开展。针对高动态、低信噪比环境下接收信号的载波捕获与跟踪问题,提出了一种结合频率修正环节的载波频率跟踪环路,并重点分析了环路中叉积自动频率跟踪算法和高阶环路滤波器的特点。实验结果表明该环路能够完成高动态环境下的频率跟踪。     

汽车车身局部复杂曲面造型的计算方法

本文结合汽车车身复杂外形设计的实际，运用重节点型B样条曲线曲面理论，研究了汽车车身局部复杂曲面的造型方法，阐述了汽车车身局部复杂曲面造型的具体计算方法，为汽车车身复杂曲面的处理提供了一种有效的手段。     

模型预测控制（MPC）在飞机自动着陆系统中的应用

进场着陆是飞行的复杂阶段,虽然仅占整个飞行的2%～3%,却大约有1/3的飞行事故发生在此阶段,而高速喷气式飞机的飞行事故有一半以上是发生在进场着陆阶段。本次仿真的对象是一种具有特殊外形的无人机,对侧向着陆精度要求很高。于是文中采取了预测控制器加经典PID控制器构成了分层控制系统。动态矩阵法的在线优化和反馈校正等特点有效地提高了系统的整体性能。结果表明,这种方法可以有效地提高着陆精度并严格控制接地时的滚转角。     

无人动力伞自适应ADRC-Smith航向控制方法研究

无人动力伞航向控制中的延迟、惯性会导致单纯的PID控制器效果变差,甚至引起系统振荡。对此,提出了一种自适应ADRC-Smith航向控制方法。鉴于Smith预估器虽然能够消除系统延迟产生的不良影响,但其对模型的精度要求较高,因此采用自适应Smith预估方法将模型参数变化视为建模误差,对预估模型的过程增益作自适应变化,从而降低对模型精度的要求,而系统未知的延迟时间利用试验数据和三层BP网络离线辨识获得。为了进一步优化系统的调节过程,消除静态误差,将自抗扰控制与自适应Smith预估器进行了结合。通过仿真,验证了所提出的方法对具有延迟特性的无人动力伞航向控制系统具有较好的过渡过程性能、跟踪精度及一定的抗干扰能力。