基于小波变换与奇异值分解的航空器弹性自适应陷波方法

针对现代航空器弹性振型频率低、接近控制系统频带,采用传统陷波滤波器抑制弹性模态,严重影响系统动态性能的问题,提出一种基于小波变换与奇异值分解的航空器弹性自适应陷波滤波方法。先利用小波变换与奇异值分解在线估计弹性振型频率,然后采用先验信息对估计结果作进一步处理,最后据此调整陷波器的中心频率,实现自适应陷波。仿真结果表明,该方法灵敏度高、辨识频率精度高、速度快、弹性抑制效果好。与相位稳定方法相比,在控制系统截止频率附近的相位滞后最大减小6.26°,最小减2.35°。     

直接力/气动力复合控制系统自适应滤波器设计

针对防空导弹直接侧向力开启诱发的弹性振动,对直接力/气动力复合控制系统自适应滤波器设计进行了研究。根据弹性振动模型,采用有陷波滤波器的控制系统,设计了高通滤波器、频率辨识器和陷波滤波器。用渐消记忆最小二乘法在线辨识弹性振动模态频率,实时调整陷波滤波器参数,实现对弹性振动信号的自适应滤波。仿真结果表明:设计的自适应滤波器能准确辨识出弹性频率,可有效抑制弹性振动对控制系统的影响。     

基于弹性辨识的运载火箭改进AAC控制方法

针对运载火箭自适应增广控制(AAC)方法输出抖动问题提出一种改进AAC控制方法,该方法在AAC基础上增加弹性辨识算法来辨识系统弹性振动频率,通过设计陷波滤波器来抑制系统弹性振动,从而消除自适应增益输出抖动问题。仿真结果表明,该方法继承AAC抗干扰能力强的优点,避开AAC输出抖动的缺点,有效提高了系统鲁棒性。     

一种运载火箭弹性自主辨识与自适应控制方法

针对新一代运载火箭箭体空间模态复杂、刚晃弹交联耦合严重、空间模态数据不确定大偏差导致控制参数适应性不足和弹性稳定裕度小的问题,提出一种运载火箭弹性频率在线辨识和自适应控制方法。该方法基于线性调频Z变换（CZT）完成主要弹性频率信号的辨识,并在线提取控制指令中的弹性能量,据此实现基于自适应增广控制（AAC）的控制参数在线调节,提高控制系统在不确定高阶弹性振动下的适应范围和稳定裕度,并详细分析了各项调节参数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,提出的“CZT+AAC”方法能够较好地完成弹性稳定控制任务,显著增强运载火箭任务适应性和飞行可靠性。     

磁悬浮飞轮位移传感器谐波扰动的主动抑制

针对磁悬浮飞轮转子位移传感器谐波噪声引起的多频扰动问题,提出了一种基于级联相移陷波器的全转速自适应控制方法。首先根据多频扰动特性,构造分级的自适应相移陷波器,每级陷波器对应一个陷波频率;然后,将陷波器级联,分别设置相角补偿矩阵解决闭环控制回路在全转速范围内的稳定性问题。最后,以五自由度磁悬浮飞轮为实验对象进行实验验证,实验结果表明,所提出算法能够在全转速范围内有效地抑制谐波扰动。     

磁悬浮控制力矩陀螺高速转子高频自激振动的抑制

磁悬浮控制力矩陀螺（CMG）中转子一阶弹性模态自激振动是影响磁悬浮高速转子系统稳定性的关键因素之一.自激振动通常可以采用陷波器（NF）进行抑制,然而引入NF或改变其参数以及转子转速的变化均会改变模态自激频率,因而难以直接准确地确定NF参数.本文提出一种仿真确定NF参数的方法,通过转子弹性模态缩减建模和模态参数确定得到准确的弹性转子动力学模型,进而采用闭环仿真优化确定NF中心频率和极点阻尼.采用该方法设计的NF有效抑制了转子的高频弹性模态自激振动,使得磁悬浮CMG转子可以稳定升速到24000r/min.实验结果验证了该方法的实用性和有效性.     

非线性校正在导弹姿控中的应用

1.问题的提出: 随着导弹姿控系统设计难度的不断增长,线性校正方法暴露了其最大缺点:线性网络的幅值和相位特性存在着硬性关系.欲得到相位超前,同时会引起中高频幅值放大,影响弹性振动稳定性和系统抗干扰能力;欲得到幅值衰减,相位滞后又太大.因此,不得不探求非线性校正方法.     

基于神经网络的太阳电池阵热真空试验外热流模拟系统辨识

文章针对太阳电池阵热真空试验非线性的特点,引入一种基于神经网络的系统辨识方法。该方法采用BP网络作为模型辨识器,而辨识器又采用L-M（Levenberg-Marquart）算法进行训练。仿真结果表明,该方法具有较高的训练速度与精度,可以对太阳电池阵热真空试验测点温度响应做出较为精确的预测。     

单频强干扰的自适应对消

本文对扩展频谱通信系统中采用自适应陷波器抑制单频强干扰的性能进行了分析,对自适应陷波器的工作情况进行了计算机模拟。结果表明了自适应陷波器抑制单频强干扰的良好效果,它的信干比改善因子与干扰的领率无关,并随着输入信干比的减小而增大。     

伺服机构模型参数辨识方法研究

主要研究了某型伺服机构模型在频率域的辨识方法。根据实测的伺服机构幅、相频率特性 ,采用了改进的levy曲线拟合辨识方法 ,得到了伺服机构传递函数模型 ,并对辨识结果进行了误差评估。结果表明 ,该方法简单、有效 ,可满足实际应用中的精度要求     

ACM信道化滤波器设计中的陷波问题分析研究

针对按照ACM(Adjacent Channel Merging)条件生成和信道滤波器存在陷波现象的问题,对和信道滤波器的频率响应进行了推导分析,提出了低通原型滤波器阶数必须为划分的子信道数偶数倍的附加条件从根本上消除了和信道的陷波现象;并在此基础上提出了先设计和信道滤波器再直接逆推出低通原型的设计方法,计算机仿真结果表明,与原有的基于单参数优化的迭代搜索算法相比,该方法能更好地控制和信道的滤波性能,保证和信道与子信道滤波性能的一致性,且计算过程无需迭代更为简单高效。
     

用卡尔曼滤波实现单轴跟踪系统的前馈复合控制

在跟踪系统中 ,利用目标单轴向运动加速度的非零均值相关模型可以构造目标的运动学方程 ,用接收机角误差信号和天线座测角传感器信号重构目标位置量测的方法 ,可以组成目标运动的量测方程 ,从而构造关于目标位置、速度、加速度的状态估计器。利用目标机动加速度的当前统计模型 ,则实现了该估计器加速度的均值和方差的自适应滤波估计运算。针对状态方程为上三角阵的特点 ,采用一次一个量测的处理方法 ,对误差协方差阵的传播和更新实现全上三角矩阵因子分解 ,保证了估计器实时运算的数字稳定性。上述技术的综合应用 ,用卡尔曼估计器实现了单轴角跟踪系统的前馈复合控制     

基于NHDO的机动目标拦截攻击角度约束导引律

为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。     

一种高超声速试飞器助推段主动弹性抑制方法

针对高超声速试飞器助推段由于其高静不稳定特性所引起的低频弹性模态与刚体高带宽控制之间动态耦合问题，具有低频模态和大静不稳定度等特征，引入主动弹性抑制技术，即在传统控制器的设计基础上引入弹性振动能量在线辨识技术相结合的改进自适应增广控制技术(Adaptive augmenting control, AAC)，动态改变开环系统控制增益，以降低弹性模态对舵机的影响，同时增加刚体控制系统的稳定性。仿真结果验证了该方法能够有效减小由干扰激励出的弹性模态所引起的附加舵机摆角，抑制伺服弹性耦合作用。该方法对高超声速试飞器助推段的控制具有重要的理论意义和工程应用价值。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

模拟式自适应窄带滤波器

模拟式自适应窄带带阻(或带通)滤波器其零点(或极点)由外部输入,它们与滤波器内部参数无关。在z平面上,自适应带阻滤波器便是二阶LMS算法自适应谐波对消器。实验表明,这种滤波器在大工频噪音中,提取语言信号,可提高20db信噪比。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于AE-UKF的航天器自主导航方法

针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法AE\|UKF方法。该方法通过对非线性的状态方程进行Unscented变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,使滤波器具有自适应能力。将AE\|UKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明：AE\|UKF方法在达到UKF方法精度的同时,能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响。     

一种新的非线性干涉SAR噪声抑制方法

现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波，这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊，从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法，它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性，改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式，有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值，提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法，它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上，采用ERS1／2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。     

自适应两步滤波器及其在导弹被动制导中的应用

两步滤波器由Ｋａｌｍａｎ滤波器和Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代算法所构成，它适用于一类由线性动态模型和非线性测量模型所组成的非线性系统。本文将这种滤波器与时变测量噪声统计估值器相结合，得到一种自适应两步滤波器，在测量噪声统计特性无法验前已知的情况下，此滤波器仍然性能良好。最后，本文将自适应两步滤波器应用于导弹的被动制导问题，数字仿真结果证明了这种算法的有效性。