液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。     

高超声速飞行器边界层外缘参数仿真分析

以高超声速飞行器为研究对象,构建快速准确计算高超声速飞行器无黏边界层外缘参数的计算方法。拟合空气比热、比热比随温度变化曲线,建立空气属性温度划分准则。基于不同空气属性建立高超声速飞行器边界层外缘参数工程与数值计算模型,采用钝双锥模型,对比分析工程估算、无黏数值及有黏数值计算方法的计算结果。结果表明,0°攻角状态下,基于无黏流场的数值计算与工程估算和有黏数值计算的压强最大差值分别为1.19%和2.39%;10°攻角状态下,最大差值分别为5%和50%;从而证明所提出的无黏数值计算方法明显优于工程计算方法,为进一步快速准确计算高超声速飞行器气动热环境奠定了重要基础。     

基于操作路径评分的某雷达参数测量考试系统

参数测量训练及考核是提高雷达技师维修保障能力的重要手段。在分析当前某型雷达参数测量训练及考核手段存在不足的基础上,针对当前的考试系统软件只能对考试结果进行评分,不能适用于既要对考试的操作过程又要对考试结果同时进行评分的问题,根据某型雷达参数测量训练及考试业务的特殊需求,设计并实现了一种基于操作路径评分的软件系统,该系统能够对某型雷达参数测量训练及考试的模拟操作步骤及结果同时进行评分。系统已经投入应用,实践证明:本系统能够节约成本,有效提高训练效率。     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

空空导弹越肩发射初制导转弯控制与仿真

针对空空导弹越肩发射初制导俯仰平面180°转弯,提出了一种基于最优控制理论的最优转弯方法,该方法是确定一个最佳推力方向角,使转弯完成时导弹的末端速度最大。建立了简化的用于姿态控制的姿态动力学模型,采用反作用喷气控制系统(RCS)设计了导弹的姿态控制律。对空空导弹180°转弯的飞行过程进行了仿真并给出分析结果。     

导引头加速度盲补偿技术研究北大核心

雷达导引头对有加速度的目标进行探测,采用传统的FFT相关检测会导致目标能量在多普勒通道上的扩散,使导引头的检测性能下降,通过补偿加速度可以将分散的目标信号能量汇聚在较窄的频带内。将从工程应用角度,提出一种加速度盲补偿技术,首先分析加速度对PD信号检测的影响;接着分析补偿原理,并以此建立加速度盲补偿的数学模型;最后对影响补偿效果的参数进行分析。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

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。