基于系统辨识的冲压发动机动态模型分析

冲压发动机动态模型是研究控制系统的基础,动态模型的准确性直接影响控制方案的有效性.为了获得面向控制的高精度低阶动态模型,利用试验数据,理论分析传递函数模型,选择误差平方和最小作为辨识准则,并利用非线性最小二乘法对模型进行辨识,获得了燃油控制系统中燃油流量对燃油指令的传递函数模型.进而将该模型和发动机气路通道模型结合起来,建立了发动机推力对燃油流量的传递函数模型.辨识模型的时域特性曲线与试验数据符合得很好,能够代表发动机系统的主要动态特性.     

从X-51A试飞看载飞/伴飞飞机

以美国爱德华兹空军基地官方网站上在X-51A第二次试飞失败后所发表的一篇新闻为线索,研究了载人飞行器B-52H轰炸机和F-18战斗机在试验过程中进行辅助工作时所面临的主要挑战,并综合现役的轰炸机和双发战斗机研究了其它国家若开展类似X-51A的试飞工作可以选择的载飞/伴飞飞机。结果表明B-52H是现代最为可靠的载飞飞机,...     

基于广义回归神经网络的发动机气路故障诊断

为充分挖掘飞参数据的利用价值,提出一种利用飞参数据和广义回归神经网络进行航空发动机气路故障诊断的方法。通过分析航空发动机的气路故障机理,利用飞参数据中与发动机性能密切相关的七个参数和典型的故障数据,建立用于航空发动机故障诊断的广义回归神经网络。通过测试表明,该诊断方法有效。     

基于飞参数据的总温传感器故障诊断方法研究

为有效测量飞机的飞行速度,对用于飞行真空速解算的热力测量法和压力测量法进行研究.结合飞参系统记录的气压高度、指示空速、马赫数和总温参数与真空速之间的关系,通过最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)方法来拟合真空速并进行残差对比,根据最小二乘支持向量回归方法的特点,可解算出不同时刻的真空速.结果表明:LS-SVR拟合精度高,泛化能力强,可有效地对总温传感器性能漂移和故障进行性能监测与诊断,具有应用推广价值.     

基于神经网络的模型跟随程序调参飞行控制律设计

文中给出了控制器的结构,参考模型的选取原则,证明了完全模型跟随的条件,并用BP神经网络在全包线范围内实现了控制器.最后,在典型状态下对闭环系统进行了仿真.仿真结果满足飞行品质规范对纵向短周期运动的要求.     

用于飞行动作评估的飞参数据预处理方法

为了预处理得到正确反映飞机飞行状态的飞行参数记录数据,介绍一种有效的用于飞行动作评估的飞参数据预处理方法.利用主成分分析相关性分析法提取与飞行动作最相关的几个参数数据,将各飞行参数的相关性融入多维自回归数据的预测估计过程,并对某型飞机的部分飞行参数数据进行实验分析,利用多维时间序列建模对其中 5 个参数的缺失数据进行一步预报得到估计值,与真实值进行比较得到的相对误差值都比较小(平均值 0.03),该结果表明:该方法能得到正确反映和重现飞机飞行动作的时间序列数据,可推广到任意一种多元时间序列来表示目标状态的情况.     

航空发动机全包线最优PID控制器设计

研究了一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器设计方法。首先在全包线内选定若干典型工况点,并通过遗传算法离线优化PID控制器参数。然后通过BP神经网络训练建立飞行高度和马赫数与PID参数的非线性映射关系,亦即建立起基于神经网络的航空发动机全包线最优PID控制器。最后,将该控制器应用于某型涡扇发动机稳态控制和飞行过程控制仿真,与原控制器比较,控制效果获得有效改善。     

基于ATR动力的飞行器性能分析

空气涡轮冲压发动机(ATR)是一种具有大空域、宽速域特点的新型吸气式组合动力。为了分析这种动力的应用特点,文中首先进行了ATR发动机和某型涡扇发动机性能的对比,然后按相同飞行器平台进行了加速和爬升等基本飞行性能的分析,获得了切向过载和经济爬升性等指标的比较结果。结果表明ATR动力可以提升飞行器机动性,扩展飞行包线。     

风洞中自由飞模型气动特性参数的辨识

对高超音速脉冲型风洞中Ma=10条件下10°尖锥模型的自由飞角运动记录进行气动参数的辨识。分别以通用的三周期法和参数微分法辨识获得俯仰平面的静、动稳定性导数。同时讨论和比较了两种辨识方法的有效性,结果表明:虽然原始角运动周期数较少,但只要有足够数量和足够精度的原始数据,两种方法均给出一致的静、动气动稳定性参数,而当考虑动压变化或非线性气动特性时,以参数微分法为优。此外还以数值模拟的方法讨论了数据点数。周期数以及原始数据测读误差对辨识结果的影响,与误差理论分析结果所得结论一致。     

基于优化VARIMA 的无人机发动机飞行参数预测模型

为了预测无人机发动机飞行参数值,建立一种多参数关联的向量求和自回归移动平均模型(vector auto regression integrated moving average,VARIMA)。模型以无人机飞行数据作为输入,利用模拟退火算法对VARIMA 模型参数进行优化,构建多源飞行参数关联的数据模式,利用构建好的数据模式实现状态参数的预测。选取无人机 多次飞行的飞参数据进行实验。实验结果表明：优化后的VARIMA 预测模型预测性能好,比优化前的预测用时节省 了0.23 s。     

基于侧偏修正的无人驾驶旋翼机转弯飞行控制

针对无人自转旋翼机在转弯飞行过程中,由于外界扰动而导致的飞行轨迹偏离问题,对无人自转旋翼机的转弯飞行机理和受力情况进行了分析,在此基础上,提出一种以侧偏距离和侧偏率来修正旋翼机滚转角指令和航向角速率指令的控制策略,给出了基于侧偏修正的旋翼机转弯飞行控制回路。仿真结果表明:所提方法能够使得旋翼机在转弯过程中精确跟踪预定航迹,达到预期的控制效果。     

融合仿真数据的小子样圆概率误差评估

针对应用Bayes方法评估圆概率误差（CEP）时仿真数据容易“淹没”现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于“有效样本”的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法。使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法。该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配。实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题。     

基于数据挖掘的防空导弹飞行故障模式决策树

为获得防空导弹飞行故障模式,立足靶场近50年来飞行试验数据,分别以导弹的三大类型(指令制导类、便携式、导引头制导类)及整体为样本,利用数据挖掘模型获得故障模式决策树以及相关性网络,由此得到导弹故障模式的预测判定模型.相关性网络比较结果表明,故障模式可靠.这可用于导弹飞行试验故障分析.     

某小型涡喷发动机空中停车故障分析

为解决某型无人机涡喷发动机在试飞中出现的空中停车问题,应用故障树分析方法进行故障分析。通过对涡喷发动机空中停车故障的分析,给出故障分析与定位的过程,提出相应改进措施,并进行验证。验证结果表明：故障树分析方法对故障归零分析、发动机典型故障处理等有较好的借鉴作用,可为发动机研究和应用者提供参考。     

基于数据挖掘的飞行参数处理方法研究

文中在分析飞行参数数据特征的基础上，建立基于多维数据模型的飞行参数数据仓库，实现了模式可复用的飞参挖掘系统软件的设计与应用，有效解决飞参数据知识发现和模式发现问题。最后，实现了飞参关联规则的有效挖掘。     

基于随机森林的HRGV滑翔段飞行状态识别

针对临近空间高超声速再入滑翔飞行器(Hypersonic Reentry-Glide Vehicle,HRGV)滑翔段飞行状态识别问题,提出了一种基于随机森林的识别方法。首先将目标的飞行状态分为6类,通过运动方程生成具有代表性的飞行数据;其次分析了目标运动特性,利用运动参数构造特征属性并对其进行处理和筛选,得到最终样本数据。为实现雷达跟踪轨迹的飞行状态识别,将雷达跟踪数据进行平滑处理,经坐标变换后得到运动参数估计结果,并用训练好的分类器识别目标的飞行状态。试验结果表明,所设计的随机森林分类器识别精度较高,但当运动参数的估计存在误差时,识别精度会有一定程度的下降。     

小型无人机飞行控制系统设计及验证

为提高小型无人机的自主飞行能力,对全流程自主飞行控制系统的设计进行研究。以某小型固定翼无人机作为研究平台,设计控制系统及制导系统,在航迹跟踪控制模态中引入侧向偏离速度量,并进行试飞场景设计及试飞验证。结果表明：该系统能提高航迹跟踪的快速性和精度,其控制律及制导率是正确、实用的,在提升无人机自主控制等级的同时能为自主编队控制等相关技术做好前期准备工作。     

基于多源信息融合的飞行安全评估模型

为充分利用飞行大数据实现其数据价值,构建基于多源信息融合的飞行安全评估模型.将飞行过程中全时空、全方位、全要素数据进行汇聚整合,设计多源异构飞行大数据云平台的逻辑架构;建立基于多源信息融合的飞行安全评估模型,通过3层信息融合实现对飞行大数据的深度挖掘分析、融合,识别飞行训练的风险源,确定风险等级,并将分析结果可视化.该模型可为飞行训练管理、飞行安全评估和风险预警提供辅助决策支持,确保决策有规律可循,有数据可依,进而提升飞行训练安全管理水平.