翼板颤振主动抑制的无限维非线性分析

 <正> 1.混合动力学系统的Hopf分叉定理 本文将Marsden-McCracken关于分布参数的Hopf分叉定理推广至混合动力学系统。 设在积空间X=E×R~n中依赖参数μ的演化方程为     

机翼/外挂系统的颤振主动抑制研究

 本文对颤振主动抑制控制律进行了研究。研究对象为一小展弦比带外侧导弹的机翼颤振模型,模型具有外侧后缘控制面。依据该模型的全部动力特性和刚度特性,以最优控制为基础,采用动态补偿器方法,设计了两阶控制律。对该控制律进行了风洞实验验证。实验结果表明:颤振临界速度提高了14％以上。理论计算结果与实验结果一致。     

应用分力合成方法提高系统性能指标的研究

提出了将柔性结构的分力合成主动振动抑制方法和反馈控制律结合使用来提高柔性结构控制系统性能指标的方法。应用该方法仅需要知道闭环系统及柔性振动的频率及阻尼，而且可以同时抑制任意多个振动模态（包括控制器引起的振动，柔性振动及其他形式的振动），分力合成方法对频率及阻尼的不确定性具有较强的鲁棒性，使该方法易于工程实现，文章针对单柔性杆，将分力合成主动振动抑制方法和反馈控制相结合，设计了不同形式的大角度机动控制律，数值仿真和试验结果充分验证了方法的有效性。     

Adaptive suppression of passive intermodulation in digital satellite transceivers

For the performance issues of satellite transceivers suffering passive intermodulation interference,a novel and effective digital suppression algorithm is presented in this paper.In con trast to analog approaches,digital passive intermodulation (PIM) suppression approaches can be easily reconfigured and therefore are highly attractive for future satellite communication systems.A simplified model of nonlinear distortion from passive microwave devices is established in consid eration of the memory effect.The multiple high-order PIM products falling into the receiving band can be described as a bilinear predictor function.A suppression algorithm based on a bilinear poly nomial decorrelated adaptive filter is proposed for baseband digital signal processing.In consideration of the time-varying characteristics of passive intermodulation,this algorithm can achieve the rapidness of online interference estimation and low complexity with less consumption of resources.Numerical simulation results show that the algorithm can effectively compensate the passive intermodulation interference,and achieve a high signal-to-interference ratio gain.     

智能加工技术在切削颤振在线抑制中的应用

具有薄壁结构的关键航空零部件在切削过程中不可避免发生颤振现象。为提高工件表面质量,在加工过程中对颤振进行准确识别和有效控制已成为该领域的主要研究方向。而对于颤振在线辨识和抑制功能的实现,必须开发集成先进传感器和智能控制算法的智能数控系统,并保证系统中各功能模块线程协调运行。因此,在航空薄壁件的精密加工过程中,利用智能加工技术对切削颤振进行实时辨识和在线抑制将成为未来数控加工技术的发展趋势。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

谐振式光纤陀螺系统建模及其应用研究

谐振式光纤陀螺作为高精度角速度传感器,以其集成化高、成本低以及抗干扰性强等独有优势,逐渐成为下一代光学陀螺研究发展的热点。通过对谐振式光纤陀螺工作原理的分析,建立了陀螺数字信号处理系统可视化模型,并对系统谐振曲线和同步解调曲线等开环输出以及锁频反馈下闭环输出进行了模拟仿真。利用仿真模型分析了正弦波调制下谐振谱分裂现象,并搭建实验装置对其进行了验证。结果表明,实验中正弦信号调制频率高于系统谐振输出半高全宽一半,即对应2 MHz时,谐振谱分裂会导致同步解调输出线性区域出现明显失真,严重恶化了标度因数线性度。因此,搭建的谐振式光纤陀螺仿真模型能够准确而有效地模拟系统的工作状态,在系统噪声抑制和精度提升方面具有指导性意义。     

超声速进气道喉部附面层抽吸

为研究超声速进气道喉部之后流场激波附面层干扰,采用FLUENT软件模拟了单楔角进气道在设计工况下流动情况。通过分析,提出进气道喉部抽吸。计算了三种抽吸缝大小下进气道喉部之后流场,计算结果表明,喉部抽吸能使激波稳定于喉部,通过抽吸能改善喉部之后流场状况,提高进气道性能,少量抽气不改变流场结构,加大抽气量,使喉部之后激波串转变成正激波,正激波之后流场不分离,进气道出口性能参数提高显著。     

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。