一种空舰导弹控制系统的自动测试实现

自动测试设备已成为现代测试技术的主流,本文介绍了某型空舰导弹驾驶仪的自动测试系统.该系统利用GPIB总线连接各个测试资源,通过测控软件实现对该型导弹驾驶仪的自动测试.     

网络化测试业务流建模研究

针对如何准确地刻画和描述网络化测试程序请求行为的问题,建立了网络化测试业务流模型;在分析LXI测试系统通信协议和测试程序的基础上,明确了测试业务数据的结构、种类及各类数据的到达特点,然后以此为基础,对各类业务数据分别建立了到达模型,并提出了模型参数估计的方法,最后利用OPNET实现了测试业务流的模拟,验证实验结果表明该模型正确;该模型为进一步研究测试业务特性和系统实时性能分析评价奠定基础。     

基于单片机和CPLD的飞行指令测试仪的设计

为解决某型武器系统飞行指令手持测试仪故障频发等问题,结合单片机以及CPLD的优点,以原电路的功能和指标作为设计的需求和指标,用单片机替代原模块电路的嵌入式主控计算机,用CPLD替代复杂的逻辑电路,设计了飞行指令测试仪。通过设计单片机并行扩展电路、脉冲宽度捕抓电路、脉冲宽度以及周期计数电路、移位电路及FIFO电路,完成了功能电路的设计,MAX+PLUSⅡ仿真结果表明:电路设计实现了功能,测试结果满足要求。经过现场测试和实际应用,在功能上和测试精度上完全达到要求,并且功耗低,设备便携性好,具有一定的推广应用价值。     

室内四旋翼无人飞行器定位导航的研究现状与关键技术

随着新材料技术、嵌入式技术、微传感器技术、微机电(MEMS)、微惯性测量单元(MIMU)以及控制、导航理论的发展,四旋翼无人飞行器得到了迅速的发展。首先,从定位导航采用的技术出发,介绍了目前国外在该领域最新的研究情况。结合室内四旋翼无人飞行器的特点,着重分析了特征检测、定位导航与建图、航迹规划、能源供给、实时性等关键技术。最后,对室内四旋翼无人飞行器的未来发展、应用前景做了展望。     

基于遗传算法的数模混合电路故障诊断

本文针对数模混合电路故障诊断特点,采用Multisim仿真向电路注入故障模式,提出采用遗传算法进行故障诊断的方法。在对遗传算法的基本原理和步骤进行介绍的基础上,运用一种改进的遗传算法对具体电路进行了故障诊断,算法实例证明了该方法的有效性。     

基于Bayes理论的测控模块可靠性特征值测定

应用Bayes理论对某导弹自动驾驶仪通用测试设备中的一个自研模块进行了可靠性测定.基于该测控模块的特点,利用Bayes理论推导出公式,以该公式为基础设计试验过程,收集试验数据,并且融合验前信息、总体信息,最终得出调整后的失效率.     

一种新型精密电流源设计

根据航空电气测试需求,设计了一种工作于400 Hz的基于功率运算放大器的精密大电流测试用电流源。设计过程中,采用电压到电流转换的基本形式,并且添加必要的相位补偿反馈环节,确保电路在不同性质负载时能够稳定工作;采用多个运算放大器并联的形式获得大电流输出,并且对从放大器添加噪声补偿,从而确保该放大器稳定工作。实验结果表明,在普通散热条件下,该电流源能够获得稳定的中频正弦大电流输出。     

基于自抗扰控制的对称六相PMSM与三相PMSM串联系统

多台多相电机串联驱动系统可以实现单台逆变器驱动多台电机的独立运行,与传统的多电机变速驱动系统相比有助于节省逆变器的数量和安装空间。多台多相电机串联驱动系统的转速调节多采用经典的PI控制,存在快速性与超调的矛盾,系统抗干扰能力比较弱。以对称六相和三相PMSM双电机串联系统为研究对象,将自抗扰控制(ADRC)应用到该串联系统的转速调节中,搭建起了基于ADRC速度调节器的对称六相和三相PMSM双电机串联驱动系统模型,通过仿真证明了自抗扰控制可以实现对转速的快速无超调跟踪,并提高系统的鲁棒性。     

基于SMT方法的测试性验证试验方案设计

针对现有导弹测试性验证试验方案确定的故障样本量较大以及序贯类试验方案最大样本量上界无法确定的问题,提出一种基于序贯网图检验（SMT）方法的测试性验证试验方案。通过对序贯概率比检验（SPRT）的检验问题进行拆分,在确定检验点数目的基础上,提出一种检验点取值与最大样本量的优化求解方法。同时考虑最大样本量较大的情形,基于承制方风险和使用方风险设计了SMT方法的截尾策略。通过案例验证与经典验证方法以及SPRT方法进行对比分析。结果表明,该方法能控制验证试验的样本量且所确定的平均样本量也优于其他方法,导弹装备的测试性验证试验的实施具备实际指导意义。     

基于后验分布的限制型故障样本量确定方法

针对现有测试性验证方案均选用最小样本量原则，在相同的双方风险及要求下会得到相同的样本量以及故障判据，而未考虑工程应用中不同装备系统具备不同结构和功能复杂度的问题，提出一种基于后验分布的限制型故障样本量确定方法。首先，根据装备系统结构划分构建层次Bayes网络测试性验证模型，融合各结构层次中蕴含的先验信息推导系统故障检测率的后验分布；其次，基于后验分布样本集，给出最小样本量原则下的样本量确定方法，再通过比例分层样本量分配方法，结合装备系统功能特性，给出限制型故障样本量确定方法；最后，通过实例进行分析。结果表明，该方法既能充分运用装备结构信息，较之经典验证方案以及传统Bayes方案，在相同指标约束下能有效降低样本量，又能考虑系统功能特性，保证了测试性验证结论的准确性和合理性。