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。     

非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用

基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波（ＥＫＦ）更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计（或称为飞行轨迹重构）问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明：提出的非线性近似滤波方法比ＥＫＦ有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比ＥＫＦ更好的结果。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。     

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。     

地形辅助导航系统卡尔曼滤波算法仿真研究

惯性-地形辅助导航(BITAN)算法是一种基于地形线性化的扩展卡尔曼滤波的导航算法。本文根据基本卡尔曼滤波算法、Moref&Kaitt(MK)平方根滤波算法及U-D分解法在算法模型上的特点,分别应用在地形辅助导航(TAN)中,在实际数字地图上进行了仿真研究。结果表明U-D分解算法综合性能较好,适于实际应用。同时对噪声及地形线性化方法给系统性能的影响也做了仿真研究。1　TAN系统模型及滤波算法比较设飞行器在“东北天”直角坐标系中的三维位置分别为x,y,h(绝对高度);vx,vy为东向及北向速度。为简便起见,INS基本状态取为X=[xyhvx,vy]　　δX=…     

风场环境下主动建模无人直升机改进LQG控制

为了使小型无人直升机在风场环境下稳定飞行,通过将主动建模技术与传统的LQG控制相结合,提出了一种能有效适应模型不确定性的控制方法。该方法将风场对无人直升机的扰动看作随机扰动,并把这种扰动作为参数与机体模型中的状态合并成增广的机体状态量,而后用卡尔曼滤波对其进行实时估计,实时得到扰动的估计值,并将其反馈给控制器以实现对控制器的重构,从而完成对无人直升机的稳定控制。依据建模理论建立了机体的半解耦模型以及大气紊流模型,用该模型进行了仿真,结果表明,本控制方法对大气紊流有一定的抑制作用。     

一种航空发动机的分段实时线性动态模型

针对喷口不可调涡扇发动机实时线性动态模型的建立问题,提出了一种基于粒子群优化算法小偏差状态空间模型的方法.选取高压转子换算转速为增益调度参数,根据发动机相似原理,建立了发动机全飞行包线分段实时线性模型.全飞行包线内所提出的分段实时线性模型与非线性模型仿真对比结果表明:涡扇发动机高压压气机出口总压、低压涡轮出口温度、高压转子转速和低压转子转速的最大相对误差不超过3.5%,仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于参数化轨迹的TAEM段在线制导方法

针对可重复使用运载器末端能量管理阶段的在线轨迹生成与制导问题,研究了一种基于参数化轨迹描述且不依赖在线积分推演与气动辨识的三维轨迹预测-校正制导算法。首先,设计了由动压上边界、下边界和最大能量边界构成的动压包线,由一个参数对包线内的动压剖面进行描述,采用离线计算的方式预先获得飞行航程随动压剖面参数、倾侧角和能量高度变化的关系并存为三维数表。随后,根据当前状态和地面航迹参数计算得到各飞行阶段地面航程信息,在待飞航程的预测中,考虑侧向机动的航程损失和模型偏差影响,采用分段查表和在线估计航程修正系数的方法对预测航程进行了两次修正。最后,研究了约束条件下的多轨迹参数连续更新策略,以保证消除航程偏差的同时轨迹具有适宜性。仿真结果表明,该方法对于初始位置、能量状态散布不敏感,其末端位置控制精度保持在米级。完成单次轨迹预测-校正的时间不超过2.3 ms,拥有较高的在线预测效率,对突发故障造成的模型偏差具有较强的适应能力。     

飞行数据处理的非线性鲁棒滤波技术

研究了飞机飞行试验数据处理中的非线性鲁棒滤波技术,分析给出了实际飞行条件了一种飞机运动的新模型,它是含不确定参数项的非线性模型,同时给出了该不确定参数项的解析的表达形式,然后研究了对应于此类非线不确定系统的鲁棒滤波算法,得到了该滤波问题的充分解,并对该解进行扩展线性化处理,得么了一个较易实现的扩展鲁棒滤波算法,最后利用该算法对实际的数据进行了处理,结果表明,所提出的算法是切实可行的。     

基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型

提出了基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型方法,即以机载非线性模型的输出作为分段线性卡尔曼滤波器的稳态基准值,将性能蜕化因子作为该滤波器的增广状态量进行在线估计,并反馈给机载非线性模型使其完成在线更新.同时,根据工作模式切换机制使该模型获得有效输出.通过将该方法应用于某型涡扇发动机进行一系列仿真表明,在全飞行包线内、不同工作状态以及性能蜕化严重的情况下,该模型能够始终与实际发动机相匹配,满足实际应用需求.      

U-D分解的固定点平滑新算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据Rauch固定点平滑公式,提出了一种U-D分解的固定点平滑新算法。这一算法不仅具有良好的数值稳定性和可靠性,而且计算量较少;计算效率是Bryson-Ho Y C固定点平滑计算效率的1.5倍以上。将这种新算法用于飞机运动状态初值的确定,提高了飞机气动参数辨识精度。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

应用自适应遗传算法进行参考航迹规划

 确定参考航迹是利用分层规划思想进行航迹规划时首先要解决的问题。针对参考航迹规划算法中全局最优和信息处理量之间的矛盾, 采用自适应遗传算法进行参考航迹规划。算法对飞行方向进行编码构造个体, 并在此基础上设计交叉和变异算子; 在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明, 该方法大大降低了信息的记忆和处理量, 并提高了遗传算法的全局寻优能力, 为突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

离散系统LMI滤波技术

给出了一种离散系统最优滤波器的线性矩阵不等式（ＬＭＩ）设计方法。在系统干扰噪声能量有界情况下，将有约束的滤波问题转换为无约束的最优状态估计问题。利用ＬＭＩ方法给出了最优无偏滤波器存在的充分必要条件，所得滤波器的阶数小于系统状态个数。将ＬＭＩ方法应用于飞机飞行试验数据处理中，分析了实际飞行条件下飞机运动的模型，并对该模型进行扩展线性化处理，得到了一个较易实现的ＬＭＩ滤波算法。仿真结果表明，所提出的算     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

散点状分布危险天气区域下的航班改航路径规划

针对沿航线散点状分布的危险天气区域影响下的航班改航问题,提出了基于多目标遗传算法(MOGA)的航班改航路径规划方法。首先建立了基于网格的改航环境模型,并给出散点状分布危险天气区域的描述方法。然后以改航航段的航段距离、平均偏离距离和转弯点个数为目标,应用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对改航路径规划进行研究,提出了适用于改航路径规划的编码方法,同时引入了删除算子。最后,以昆明—广州航线为例,研究了散点状分布危险天气区域下的改航路径规划,并与基于多边形的改航路径规划算法作了比较。仿真结果表明：采用本文方法运行一次即可得到多条安全、可行的改航路径,且无需先验知识,为决策者选择改航路径提供了充足的依据。