自由后坐式自动武器运动系统优化设计研究

本文介绍自由抢机式自动武器运动系统有关结构参量的一种优化设计方法。优化的目标函数为自动机后坐到位速度和弹丸的初速。优化的结构参数有自动机的质量,弹簧的抗力等。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

跳频电台自动测试系统设计

目前跳频电台的最好的检测方式是采取综合测试系统代替传统的测试仪器。以采样定理为基础,通过对三种跳频电台采样方案的比较得出结论,黑盒中频数字化方法是目前最合理的选择。给出了基于PCI总线构建跳频电台自动测试系统的硬件平台和软件测试方法。跳频电台自动测试系统可以完成对跳频电台指标的测试,并具有通用性。     

火箭炮定向器电动操瞄性能检测系统研究

采用旋转编码器获得旋转角度信号,利用信号转接器提取电信号,并通过计算机进行处理,对火箭炮定向器的电动操瞄性能进行在线检测。研究表明,使用该检测系统既能离线检测以辅助安装电动操瞄系统,又能在线检测电动操瞄的各项性能指标,包括高低和方向各个限位点是否正确,各运动区域的速度是否正常。     

某高炮射弹观察时机指示和距离自动通报系统的实现

针对某高炮射弹观察时机难以掌握、偏差校正依据不足的问题,提出用8098单片机实现其射弹观察时机指示,并实现目标距离自动通报。主要分析了信息采集 射弹飞行时间的转换及其精度、语音实现和软件设计等问题。     

星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

基于整车虚拟道路行驶试验的车辆零部件疲劳分析

针对现有车辆零部件精确疲劳分析依赖成本高昂的实车试验的问题,提出了一种利用整车虚拟样机仿真分析零部件疲劳寿命的方法。该方法通过在ADAMS/CAR中用整车虚拟样机在虚拟道路模型上进行行驶试验,利用多体系统动力学基于模态坐标的求解特点,使用模态应力恢复技术准确还原出了用于零部件疲劳寿命分析的载荷历程。将该方法应用于某车辆双横臂前悬中的下控制臂,在较短的时间内获得了该零件的预测疲劳寿命、寿命安全系数及危险部位等信息。应用结果表明,该方法可作为汽车设计过程与测试过程中的有效试验手段。     

矩阵变换器自抗扰控制策略研究

矩阵变换器的输出电压易受各种因素的影响,为了改善输出性能,将自抗扰控制技术应用于矩阵变换器的闭环控制中。分析了自抗扰控制器的特性,提出了一种双闭环自抗扰控制策略,即电流内环与电压外环均采用一阶简化的自抗扰控制算法。仿真结果表明:该方法不仅可以有效地抑制多种扰动的影响,而且比PI控制具有更优的动静态性能,可满足高性能矩阵变换器系统的控制要求。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。