卫星天线指向复合控制全物理仿真与试验分析

卫星天线指向复合控制全物理仿真系统是验证多体卫星天线指向复合控制方案的关键设备.首先从力学的角度研究了该系统试验时影响天线指向与定点控制精度的几个不理想因素,并对系统的误差进行了分析和研究,得出了其误差模型,在此基础上设计了自适应控制律并对其进行了稳定性证明.最后对该系统进行了仿真,给出了仿真结果.结果表明该系统可以满足高精度天线指向复合控制要求.为进一步提高卫星天线指向复合控制全物理仿真精度奠定了基础.     

电磁带隙结构单脊波导缝隙相控阵天线的实验研究

提出一种电磁带隙结构交错排列的单脊波导缝隙相控阵天线,并与相同尺寸的普通单脊波导缝隙相控阵天线作比较。测试结果表明该天线的方向图得到了明显的改善,单元之间的耦合系数减小,背瓣的辐射电平显著降低,扫描特性得到了改善;同时也说明了电磁带隙结构可以取得比扼流槽更好的抑制表面波的效果。这对于提高单脊波导缝隙相控阵天线的辐射性能具有重要意义。     

机抖激光陀螺捷联系统姿态算法优化设计

机械抖动激光陀螺捷联惯性导航系统中通常要对陀螺信号进行预滤波处理以消除抖动偏频,数据滤波后其幅值和相位的变化引入了附加的姿态算法误差.为了减小此误差,研究了抖动解调滤波器的特性以及数据滤波对系统姿态算法精度的影响,推导了与滤波器匹配的姿态算法优化公式.优化算法仅修正了传统算法系数,不增加算法实现难度.仿真和实验表明,优化算法能有效减小滤波器引入的附加姿态算法误差,明显改善算法精度,有很高的工程实用价值.     

基于网络监测技术的电信级IP宽带网络研究与实践

随着数据业务的飞速发展,如何保证宽带IP网络高可靠、高性能、可运营和可管理变得至关重要。针对电信级IP宽带网业务与运维需要,在详细分析IP协议特点的基础上,剖析电信级IP网络提供服务质量保障业务与网络运维面临挑战。为了满足电信级IP网络规划设计、运维管理、提供增值业务的需求,提出网络监测指标体系。结合当前的网络监测技术,提出了基于分布式网络监测分析技术的电信级IP宽带网络的构建方案。该方案已经得到湖南电信实验局验证。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

软件构件可靠性与费用分配最优模型

针对软件构件可靠性和费用分配问题,给出一种可靠性和费用分配最优模型。文中将软件系统可靠性定义为软件构件失效密度、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行时间的函数,描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明,利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

基于敏感性分析和准稳态假设简化详细反应机理

发展了一套基于敏感性分析和准稳态假设来简化复杂化学动力学机理系统的方法。采用等压均相反应器燃烧模型和详细化学动力学机理计算特定工况下的自燃过程。通过对详细机理计算结果的敏感性分析后删除其中的冗余组分和冗余反应,简化得到基干反应模型。再找出基干机理中反应速率较快,浓度较低的组分假定为稳态组分,使用准稳态假设方法简化得到总包反应模型。最后以甲烷燃烧的GriMech1.2详细机理为例分析得到了简化机理并计算了着火延迟时间,与详细机理所得的结果进行比较验证,得到了较好的结果。     

总线型导弹控制系统状态监测与故障诊断技术

分析了总线型导弹控制系统的地面测控体系及其特点,阐述了系统中单机部件的组成结构及其BIT技术;提出了新的测控体系下导弹控制系统状态监测和故障诊断方法,重点针对总线数据接口格式、系统知识表示和状态监测与故障诊断流程进行了讨论。     

一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法

神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。