估计理论在飞行数据相容性检验中的应用

飞行数据相容性检验在飞行试验数据分析中是很重要的。由于飞行试验测量数据中存在着各种过程噪声(如大气紊流)和测量噪声(如尺度因子偏差、常值系统偏差等),这些误差将会导致飞行数据各通道之间不相容。利用估计理论进行飞行状态估计,同时估计出未知的尺度因子,系统偏差,即进行飞行轨迹重构被认为是飞行数据相容性(一致性)检验的强有力的工具。本文利用推广卡尔曼滤波和信息平方根滤波及平滑进行高速飞机飞行数据的相容性检验,提出了飞机纵向运动和全面运动的新模型,通过仿真和实际计算得出满意的结果。     

飞行数据相容性检验的极大似然方法

 本文提出了一种有效的飞行仪器偏差估计的极大似然方法。为了提高对偏差估计的精度,采用了最小二乘方法对角速率,过载的测量量进行平滑,以减小系统噪声对估计精度的影响;并给出了灵敏度矩阵和初值的确定方法以保证算法的收敛速度。通过数字仿真和对我国几种不同类型飞机的飞机数据实际计算表明,提出的方法能够较准确地辨识出测量仪器的偏差,比普通极大似然法更有效。     

基于不敏变换的动基座传感器偏差估计方法

提出了一种新的基于合作目标的动基座传感器误差绝对配准方法。该方法利用所获得的合作目标位置信息,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立偏差状态方程和测量方程。在此基础上,采用广义最小二乘方法以实现传感器测距误差的估计,不敏滤波的方法则用于实现平台载体的姿态偏差和角度测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法实现简单,收敛速度快,可以实现单部动基座传感器的偏差估计。     

非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

受地效影响飞机起飞着陆运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法建立的非线性辨识法，辨识了飞机起飞着陆过程的非线性动态模型。对于包含复杂非线性项的动态系统，本方法可以从实际试验测量的系统非线性数据，确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型，而不需要预先详细描述系统的非线性形式。算例表明该方法对于原始近似动态系统的状态估计是足够精确的。     

耦合几何与材料误差的柔性装配偏差统计分析

飞机结构中包含大量的弱刚性柔性零件,柔性零件在装配中的受力变形,是影响飞机尺寸质量的重要因素。针对仅考虑零件几何误差进行装配偏差建模的不足,结合一阶摄动理论和有限元方法,提出了耦合柔性零件几何和材料误差的装配偏差统计分析(SVA_GM)方法。该方法运用影响系数法建立零件几何、弹性模量和泊松比误差与装配偏差的关系,在此基础上利用泰勒公式推导了装配偏差的均值和协方差方程。结合薄板、某飞机平尾前缘组件两个装配实例,将该方法与基于ANSYS的有限元装配过程仿真法进行了实验对比。结果表明,两种方法计算得到的装配偏差均值和标准差非常吻合,但在计算时间上前者只用了30s,而后者用了250min,前者算法效率远高于后者。实验还表明材料误差对装配偏差具有明显影响,其中弹性模量的影响大于泊松比,与仅考虑几何误差的装配偏差分析方法相比,该方法对装配偏差的预测更加真实准确。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

外弹道节省参数的抗差估计

基于天基和地基测量的融合估计是高精度外弹道参数估计的发展趋势。然而在这些测量数据中,普遍存在粗差和模型偏差,直接影响参数的估计精度。针对此问题,本文结合双星定位系统、地面光学和雷达的联合测量,建立了基于抗差估计方法的外弹道节省参数估计模型,给出了算法流程和步骤。仿真表明,该算法确实能有效降低粗差和模型偏差对估计精度的影响,相比传统的节省参数估计方法,该算法确实有效。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。