某型飞行器气动参数辨识与弹道仿真

以某型飞行器为例,运用气动参数建模分析的手段,建立典型空气动力学模型。将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对观测量和物理几何参数误差影响辨识精度进行了分析,选用某型飞行器现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,将辨识得到的气动参数进行了仿真验证。利用辨识得到的气动参数仿真计算的弹道与试验结果吻合度较高,说明气动参数辨识可行。     

基于随机振动试验的模态参数辨识

文章介绍了利用随机振动的试验数据进行模态参数辨识的方法。先从理论上证明了从响应数据推导出的传递特性函数可以代替传统的传递函数求出脉冲响应函数,从而直接利用最小二乘复指数法进行模态参数辨识;然后以桁架结构为例,通过随机振动试验数据求得模态参数,并与模态试验的结果相比较,证明该方法的可行性。     

月地高速再入返回器弹道重建与气动力参数辨识

对嫦娥五号返回器再入飞行数据进行了弹道重建与气动力参数辨识。采用输出误差法辨识传感器误差及状态量初值,完成弹道重建。对重建弹道进行风修正,并获得修正后的攻角和侧滑角。基于修正后的弹道数据,采用线性回归法完成气动力参数辨识。与外测数据对比分析可知,弹道重建结果精度较高。与地面设计数据对比分析可知,气动力数据辨识结果与设计值偏差在合理范围内,从而验证了地面设计数据的可信度。     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型参数辨识方法

为使月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型更精确地模拟真实在轨太阳电池阵硬件系统的工作状态,提出对仿真模型进行参数辨识的方法。给出了太阳电池阵电性能仿真模型,分析其输入、输出与初始化参数,说明了利用遗传算法和遥测数据开展参数辨识的可行性。提出仿真模型参数辨识方法的总体思路,即将遥测数据作为激励源,再采用遗传算法开展参数辨识。利用某一时段的遥测数据对仿真模型参数进行辨识,并用其他时段的遥测数据对辨识结果进行验证。结果表明:辨识后的仿真模型输出与对应遥测值的接近程度更高,仿真模型的输出偏差可减小约50%。文章提出的仿真模型参数辨识方法,可使仿真模型在月球巡视器在轨期间的任务规划验证和伴飞任务中提供精准预报。     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验，设计数字摄像视觉测振系统，基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程，通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型，通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比，验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性，为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

用于微振动测量的高精度加速度传感器标定方法

微振动试验中所用的加速度传感器简称高精度加速度传感器,其相比于常规加速度传感器测量量级很低,可以达到10-5g量级甚至更低,用常规的加速度动态标定技术无法实现该量级水平的标定,也无从验证其测量精度的准确性。针对高精度加速度传感器测试精度的标定难题,文章提出在气浮台上设置比对梁的方法,通过激光测振仪和高精度加速度传感器对同一测点进行测量,并将两者的测量结果进行比对分析,以标定高精度加速度传感器的低量级测试精度。同时设计试验对手头现有的微振动加速度传感器进行标定以验证该方法的有效性,试验结果表明:利用激光测振仪标定现有高精度加速度传感器得到的比对结果符合预期;高精度加速度传感器测得的时域波形及频域波形与激光测振仪测得的基本一致,比对偏差在10%左右,满足标定方法要求。     

飞行器气动参数的集员辨识

在噪声未知但有界的情况下，本文研究了飞行器气动参数的集员辨识问题。提出了先对非线性系统参数可行集的中心进行估计，再估计参数可行集大小的集员辨识两步法。这样就为解决飞行器气动参数的辨识问题提供了一种新的可行方法，再入体实测数据的处理表明这种方法十分有效。     

星载加速度计数据在卫星定轨中的应用

基于传统的动力学法,以加速度计数据替代非保守力加速度,提出了一种用加速度计数据进行卫星精密定轨的模型。用美喷气推进实验室(JPL)提供的GRACE星星载加速度计实测数据进行了验证。结果表明,用加速度计可获得较准确的卫星瞬时加速度,其积分轨道的误差小于纯力学模型,从而提高卫星定轨精度。但由于动力学定轨法的固有特点,其定轨误差会随时间而增大。     

基于L-M算法的分数阶导数粘弹性本构模型的参数求解

引入分数阶导数,建立了类Kelvin体粘弹性本构模型。用最小二乘法法和Levenberg-Marquard（L-M）算法,给出了求解类Kelvin体粘弹性本构模型参数的详细步骤。由实际数据选择初值,保证L-M法不会陷入局部最小。某固体推进剂的粘弹性本构模型参数的计算结果表明：该法可较好地表征推进剂松弛曲线,且模型简单、计算参数少。     

石英加速度计故障机理研究与仿真建模验证

针对加速度计故障定位测试方法不明确、周期长且定位不准确的问题,对加速度计故障机理进行研究以及验证.首先,通过对加速度计结构、工作机理、试验环境等方面的结合分析,从理论上研究了加速度计正负饱和、无输出等常见故障模式;其次,通过故障机理分析与20多种试验仿真模拟,建立每一种故障对应的故障模式;结果表明:加速度计每种故障与测...     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

基于自适应带通滤波的航天器正弦扫频试验数据处理方法

为解决传统STFT(Short Time Fourier Transform)方法因非同步采样引起频谱泄漏,造成频域曲线幅值降低,产生较大误差的问题,提出一种基于频域带通滤波的数据处理方法,通过在频域逐次移动带通滤波器的中心频率,获得信号中各个频率分量幅值的最大值。利用该方法对某载人航天器搭载的力学参数测量系统在整器正弦振动试验中采集的数据进行频谱分析,结果表明,该方法可有效获取力学参数测量系统各测点的频率幅值曲线,减少传统STFT方法产生的能量泄漏的影响。研究成果也可用于不依赖振动控制仪或无COLA通道的数据采集系统正弦振动试验的数据处理。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。     

陀螺加速度计误差模型系数离心机测试方法研究

提出了一种在带有反转平台的精密离心机上标定陀螺加速度计误差模型系数的方法。阐述了其测试原理，指出这种带反转平台的测试原理改善了陀螺加速度计离心机测试的环境条件。所提出的测试方案和辨识方法解决了陀螺加速度计在精密离心机上进行高g测试时，受到离心机大臂旋转牵连运动影响的关键问题，并提出分离和精确标定陀螺加速度计误差模型系数的数据处理方法，解决了反转平台引入后造成的正弦输入问题。     

基于马尔可夫蒙特卡洛法的系统辨识方法研究及应用

提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。     

人控制行为的模糊控制模型的参数辨识方法

在有人参与的控制过程研究中,确定人操作者的模糊控制模型的参数是非常困难而复杂的一步,也是此研究领域的一个重点。这个问题的解决,将对人一机控制系统的研究,分析和设计有着十分重要的意义。 本文根据已知的人的模糊控制模型,提出了一种参数辨识方法,并进行了参数辨识实验。实验结果表明:此辨识方法简单方便、且十分有效而实用。它不仅可以为人的模糊控制模型的研究提供基本数据,而且为参数辨识研究提供了新的途径。