大容量储能发电机并联运行励磁控制算法

大容量储能发电机作为脉冲电源，整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作，可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时，根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能，因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上，引入功率前馈控制，推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数，并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明，功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用，有效分配储能电机释放功率大小，提高了励磁电流响应速度，抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

北斗系统三频载波相位整周模糊度快速解算

北斗导航定位系统播发三个频率观测值,有助于载波相位整周模糊度的快速、准确固定。传统的几何无关模型三频载波相位模糊度固定算法通常采用遍历整数搜索的方法确定载波相位-伪距组合系数,组合后的噪声因子较大,模糊度固定成功率不高。在分析了北斗系统伪距测量误差特性的基础上,给出了加权组合噪声因子的定义及其约束下的最优组合系数的求解方法。采用Hatch滤波提高电离层延时误差实时估计精度,成功固定三组线性无关组合系数对应整周模糊度,进而确定基础整周模糊度。利用北斗系统短基线、长基线实测数据对算法性能进行了验证,实验表明:提出的算法可优化超宽巷、宽巷组合噪声因子20%以上,模糊度固定成功率提高10%~18%左右,30s历元平滑后的基础模糊度固定成功率可达90%以上。     

基于载波相位辅助的GNSS天线阵抗干扰算法*

对于全球卫星导航定位系统,干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于载波相位辅助的卫星导航天线阵抗干扰算法。该算法进行盲零陷形成的同时利用各阵元通道输出信号的载波相位辅助来进行盲波束形成,并通过控制算法实现智能切换。仿真结果表明,提出的算法在干扰环境且接收机冷启动的条件下仍能成功抑制干扰、正常工作,在无干扰或弱干扰条件下能进行波束形成来增强卫星信号,从而提高卫星可见性以及定位精度。提出的算法不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。在飞艇参数建模中引入太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明:飞艇总重随有效载荷功率线性增加;飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。     

基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。