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公开(公告)号：CN110928325B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201911043353.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 肖文 , 刘秀明 , 李欣 , 戴世聪 , 姜智超 , 孙超逸 , 王颖 , 张鹏宇 , 侯佳佳 , 闫颖鑫 , 谢佳 , 陈芳 , 巩英辉 , 张宁宁 , 陈敏 , 赵晓利 , 赵良 , 张敏刚 , 刘辉 , 陈默 , 杨丁 , 余亚晖 , 肖振
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种适用于主动段的姿控动力控制能力分析方法，包括如下步骤：S1、建立主动段干扰力矩模型，获得主动段的干扰力矩；S2、建立主动段控制力矩模型，获得姿控动力的控制力矩；S3、如果姿控动力的控制力矩大于主动段的干扰力矩，转入S4；否则判定主动段的姿控动力控制能力不足；S4、如果姿控动力的控制力矩满足操纵性要求，转入S5，否则判定主动段的姿控动力控制能力不足；S5、主动段的姿控动力控制能力分析结束。通过姿控动力控制能力分析方法，能够实现姿控动力系统的合理配置，姿控动力系统控制能力能够克服干扰力矩，满足不同飞行任务操纵性需求。
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公开(公告)号：CN107976296B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201711116305.9
申请日：2017-11-13
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于回溯自适应算法的飞行器气动特性在线辨识方法，包括步骤：(1)、将飞行器角速度动力学方程中转动惯量矩阵的逆与力矩向量的乘积项等效变换成φT(k)θ*形式，并将其进行离散化处理，得到飞行器角速度的差分方程；其中，φT(k)为信号向量，θ*为参数真值向量，所述真值参数向量为包含待辨识气动特性参数的列向量；(2)、建立角速度估计虚拟系统的数学模型，使得角速度估计误差与参数估计误差为φT(k)[θ(k)‑θ*]，其中，θ(k)为参数真值向量的估计值；(3)、建立角速度估计误差的回溯性能公式，结合回溯更新律，实时获取φ(k)，采用回溯自适应方法解算θ(k)，使角速度估计误差趋近于0，根据θ(k)的值解算待辨识气动特性参数。该方法计算量更小，对计算机要求更低，具有可操作性。
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公开(公告)号：CN107966162A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711125078.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及飞行器过载传感器系统级安装误差标定系统及方法，属于飞行器总体气动辨识技术领域。本发明的飞行器过载传感器系统级安装误差标定方法，用于飞行试验后修正过载测量数据，确保飞行器气动参数辨识的精度和可信性，也可以作为飞行器的设计参数，用于飞行导航解算。
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公开(公告)号：CN106950982A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710083867.1
申请日：2017-02-16
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张鹏宇 , 陈芳 , 王颖 , 程璞 , 肖振 , 王毓栋 , 闵昌万 , 陈敏 , 刘秀明 , 武斌 , 吴小华 , 姜智超 , 郭振西 , 陈安宏 , 黄兴李 , 朱广生 , 阎君
IPC: G05D1/10
Abstract: 再入飞行器姿控动力系统高空力矩特性辨识方法，首先对飞行试验数据进行预处理得到x、y、z三个通道的角速度和角加速度，然后利用公式计算x、y、z三个通道的力矩，接着对姿控动力系统三通道力矩进行建模，最后基于最小二乘准则的方程误差法进行高空力矩特性辨识。本发明能够获得更准确的辨识结果，尤其在RCS开关频率较高时，相对于传统方法，本发明辨识结果改善效果更加明显。
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公开(公告)号：CN103076257B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201110328334.8
申请日：2011-10-25
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01N9/00
Abstract: 本发明属于临近空间环境、大气密度测量、气动参数辨识装置，具体涉及一种伴飞型大气密度测量装置。它包括骨架，在骨架内加钣金加固用来固定内部设备，骨架的端头处依次固定安装有电源、三向过载传感器、中央处理单元和GPS雷达一体机，骨架外套装有天线，天线与GPS雷达一体机之间具有一定的间隙。本发明的优点是，伴飞式大气密度测量系统作为一种能够跟随再入飞行器的飞行航迹进行大气密度测量的手段，成本较低，简单可靠，能够满足气动参数辨识的测量需求，同时，本发明独立于再入飞行器进行设计，因而不会不增加再入飞行器的总体设计难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104635487A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310547938.0
申请日：2013-11-07
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于飞行试验设计技术领域，具体涉及一种基于气动辨识需求的横侧向激励信号设计方法；本发明的目的是，针对现有技术不足，提供一种可以根据飞行器特点设计激励信号，分析和设计方法简便，能够保证运动模态的充分激发的基于气动辨识需求的横侧向激励信号设计方法；步骤一，采集飞行器的转动惯量Jx1、转动惯量Jy1、惯性积Jx1y1、参考面积S及参考长度L；步骤二，采集待辨识飞行状态的攻角α、动压q以及气动力矩导数和步骤三，利用步骤一和步骤二所采集的数据，求出偏航力矩梯度N′β和滚转力矩梯度L′β；步骤四，根据偏航力矩梯度N′β和滚转力矩梯度L′β求出特征频率fc；步骤五，根据特征频率fc设计激励信号δe(t)。
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公开(公告)号：CN103091036A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110336578.0
申请日：2011-10-31
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01L25/00
Abstract: 本发明涉及一种杆臂效应的修正方法，依次包括：1)使用M个过载传感器，每个过载传感器都包含三个敏感头，分别敏感轴向、法向和侧向过载；M≥3；2)用惯组测量角速度数据；3)用过载传感器测量轴向、法向和侧向过载；4)获得系数矩阵A和右端向量b；5)获得变换矩阵Q；6)获得中间矩阵B和变化后的系数矩阵A2；A2＝AQ；B2＝A2TA2；7)获得解向量X；8)获得消除杆臂效应后质心处轴向、法向和侧向过载值X(1)、X(2)和X(3)；X(1)、X(2)、X(3)为X中第一、第二、第三个元素。本发明利用多个现有设备的测量数据可以较好地消除杆臂效应对过载传感器测量结果的影响，使得过载传感器的测量结果更为精确。
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公开(公告)号：CN103076257A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110328334.8
申请日：2011-10-25
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01N9/00
Abstract: 本发明属于临近空间环境、大气密度测量、气动参数辨识装置，具体涉及一种伴飞型大气密度测量装置。它包括骨架，在骨架内加钣金加固用来固定内部设备，骨架的端头处依次固定安装有电源、三向过载传感器、中央处理单元和GPS雷达一体机，骨架外套装有天线，天线与GPS雷达一体机之间具有一定的间隙。本发明的优点是，伴飞式大气密度测量系统作为一种能够跟随再入飞行器的飞行航迹进行大气密度测量的手段，成本较低，简单可靠，能够满足气动参数辨识的测量需求，同时，本发明独立于再入飞行器进行设计，因而不会不增加再入飞行器的总体设计难度。
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公开(公告)号：CN106932164B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201710083871.8
申请日：2017-02-16
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张鹏宇 , 陈芳 , 王颖 , 程璞 , 肖振 , 王毓栋 , 闵昌万 , 陈敏 , 刘秀明 , 杨丁 , 秦小丽 , 张宁宁 , 吴小华 , 陈安宏 , 黄兴李 , 朱广生 , 阎君
Abstract: 一种基于气动导数辨识结果的气动数据修正方法，首先根据预示气动数据计算出气动导数，然后建立气动数据修正方程，接着通过气动导数辨识获得的气动导数阶次，计算气动力六分量零次项修正量和气动数据表中第i个变量气动导数的修正量，最后根据气动数据表中所有变量和气动数据修正方程，计算出气动力六分量修正量，利用该修正量完成对应气动数据的修正。本发明以预示气动数据导数为基准，充分利用气动辨识获得的气动导数对预示气动数据进行修正，不论预示气动数据在配平状态附近的导数是否准确，均能得到准确的气动数据。
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公开(公告)号：CN108961242A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810729343.X
申请日：2018-07-04
Applicant: 北京临近空间飞行器系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 郭灵犀 , 李谦 , 潘红九 , 王玲 , 吴旭生 , 张志龙 , 孙宝亮 , 商学谦 , 张鹏宇 , 申泽帆 , 郑宇 , 张星 , 底亚峰 , 初立民 , 雷净 , 张浩 , 王斌 , 苗树喜 , 高鹏
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6218 , G06K9/66 , G06T2207/20081 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明涉及一种荧光染色图像CTC智能识别方法，其基于小样本数据集训练，包括以下步骤：基于小样本数据集训练；读入采集的原始荧光图像；图像质量评估；对图像进行预处理；基于模型的隐性特性匹配；基于特征的显性特性过滤；对疑似CTC目标进行标注、计数；生成供判读用的疑似CTC细胞图像。该方法针对数据集的体量，设计与之匹配的合理的网络模型用于训练，将基于人工智能方法的“隐性规则”与基于特征方法的“显性规则”相结合，并辅以若干预处理方法，目的是：在数据集不够大、复杂背景下，仍然能够得到足够精确的CTC识别算法模型对CTC进行智能识别，解决CTC识别结果的“漏检”问题，同时有效降低CTC识别结果的“误检率”。
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