旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

小型涡扇发动机燃油控制规律

以小型涡扇发动机DGEN380燃油控制规律为研究目标,使用解析法基于MATLAB平台建立其整机部件级稳态及动态数学模型并进行仿真计算。在旋转部件建模过程中使用工具获取特性数据,并绘制可以即时显示当前工作点/线的部件特性图;在稳态仿真时使用Newton-Raphson法和遗传算法2种方法求解发动机工作方程组,并对二者进行评估对比,针对遗传算法在发动机模型求解过程中的局限性对一般基础模型进行优化改进;在动态仿真时,采用欧拉法计算微分项。基于模型分析发动机燃油控制规律,并以发动机高度特性为例进行仿真计算。试验结果表明:Newton-Raphson法具有高精度和高速度,改进模型后遗传算法具有更好的适应性,模型及燃油控制规律的仿真结果较好地符合试验数据和理论趋势,对比误差小于3%。      

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

Klobuchar模型的实用分析与改进

电离层延迟误差是无线电信号传播中不可忽视的误差源.GPS特许用户利用双频接收机的双频观测值直接对电离层延迟进行实时测定,其所得结果精度很高.多数普通用户所使用的单频接收机依靠电离层模型对其进行误差修正,效果不很理想.本文通过WUHN观测站双频接收机10天的实测数据对GPS广播星历采用的Klobuchar模型进行了验证,其结果与前人论述相一致.此外,经由反映太阳活动强度的太阳相对黑子数对Klobuchar模型提出了新的改进方法.实验数据结果表明,该方法对此模型修正效果有大幅提升,对原模型修正效果>50%的修正率由60%左右提升至85%以上,>80%的修正率由10%左右提升至40%以上.在实际应用中单频接收机用户可以参考本文改进方法对Klobuchar模型进行修正.      

民航客机油箱建模与油量传感器姿态误差修正

实现民航客机的飞机油箱建模,提出对油箱的油量传感器示数的姿态误差进行修正的算法.建模过程基于二维限定Delaunay三角剖分和插值,生成油箱的表面.利用油量传感器错误示数和当前飞行姿态角,利用油箱表面三角网格,将油箱内含油体积进行三维三棱柱剖分和三维四面体剖分.计算四面体体积之和求得油箱正确的含油量.与当前正在使用的切片算法在效率和使用范围方面进行深入比较与分析.实现民航客机油箱三维建模,并且利用已建立的模型修正其油量传感器示数姿态误差.算法优于切片算法.     

基于径向基函数响应面的机翼有限元模型修正

用ANSYS三维实体单元SOLID45建立机翼基准有限元模型并计算其自由振动的前6阶模态频率.用均匀设计方法将结构参数分组并分别计算各组结构参数对应的模态频率,建立高斯径向基函数响应面模型.用最小二乘法则拟合系数并检验响应面拟合精度,对基准模型的结构参数施加摄动量建立待修正有限元模型.用响应面模型和基准模型计算所得模态频率的相对误差建立适应度函数的表达式,将混沌搜索机制引入粒子群算法对结构参数的摄动量进行寻优计算,搜索所得优化解代入即得修正后模型,将修正后模型与基准模型在测试频段内段外的模态频率近似度进行比较,证实了修正后模型的有效性.      

基于NTCM-BC模型的全球卫星导航系统单频电离层延迟修正

选择NTCM-BC模型作为单频电离层延迟修正模型,通过非线性最小二乘拟合的方法,利用提前一天预测的电离层图（COPG文件）,计算得到NTCM-BC模型修正系数;利用Klobuchar模型和IGS发布的GIM数据对NTCM-BC模型进行比较和分析.对太阳活动高、中、低年实测数据的分析结果表明:全球平均水平上,NTCM-BC模型的电离层延迟修正性能明显优于Klobuchar模型,NTCM-BC模型的TEC平均误差和均方根误差比Klobuchar模型分别下降了41%和30%;模型的TEC计算误差与太阳活动剧烈程度成正相关,即太阳活动高年模型误差较大,太阳活动低年误差相对较低.相较于磁静日,磁扰日期间Klobuchar模型和NCTM模型的误差均有一定程度的增加.此外,模型的电离层修正误差同时存在明显的纬度、季节和地方时差异.      

初级教练机中的低成本导航仪组合导航算法设计

为了解决初级教练机低成本组合导航仪中全球定位系统(GPS, Global Positioning System)信息更新频率过低,导致传统组合导航算法失效的问题,在对惯性器件进行建模的基础上,提出了一种基于运动学非线性模型的组合导航算法.该算法选取载体的姿态、速度和位移量作为状态量,以GPS、磁强计和高度计的测量值作为观测量,建立组合导航系统模型,利用卡尔曼滤波对线性化后的系统模型进行数据融合.通过静态试验和动态跑车试验,表明该组合导航算法能够使姿态误差均值控制在0.12°以内,速度误差均值不大于0.03m/s,位移量误差均值不大于3.94m,精度能够满足初级教练机的应用需要.     

高动态条件下星点像斑建模与补偿

高动态条件下星点提取有两个难点：一是暗弱星点目标湮没在噪声中不易识别，质心定位精度较差；二是星点像斑可能断裂，无法用常用的连通域算法提取。针对上述难点，本文建立了高动态条件下星点像斑模型，提出了基于该模型的像斑补偿与质心定位提取算法。该方法分为四步：第一，利用卡尔曼滤波实现星点像斑静态模板的实时迭代；第二，基于静态模型与星点运动模糊模型建立星点像斑动态模型；第三，以动态模型作为模板在恒星跟踪窗口内进行相关性匹配以确定星点像斑位置；第四，基于动态模型补偿星点像斑，并计算质心位置。实验结果表明，该方法能有效解决高动态条件下暗弱星点提取与断裂残损星点修复问题。相比传统算法，姿态精度误差均值减少了40.9%，最大误差减少了81.2%；星点提取率达到100%，提高174.5%，提取星数相比阈值分割与连通域法提高了173%。     

一种相噪测试系统误差修正技术的仿真分析

为提高相噪测试系统测量的准确性,本文提出了一种基于高斯白噪声多点注入技术的测试误差修正方法.根据鉴相法测量相位噪声时各环节的误差项分析,构建了系统的误差修正模型.通过对模型输出结果的仿真,计算了锁相环路特性、基带信号处理通路(由LPF、LNA等组成)频响不平坦特性这两个主要误差因素的修正值.同时给出了其它误差项的修正方...     

全极化散射计极化失真误差校正方法

全极化散射计是一种新型微波散射计，可以同时测量目标的同极化和交叉极化散射系数.一方面能够解决传统散射计在海面风场反演中的风向模糊问题，提高海面风场测量精度，另一方面交叉极化散射系数可以有效提高海面风速测量范围，解决台风灾害监测和预报问题.利用全极化散射计数据进行高精度海面风场反演，首先需要解决全极化散射计系统极化失真误差导致无法准确测量目标不同极化散射系数的问题.本文基于全极化散射计信号模型推导了极化失真误差影响下极化散射系数模型，并对极化失真误差影响进行了定量分析.在极化散射系数模型基础上，通过引入海面散射特性假设和极化定标技术推导了极化散射系数校正模型.基于RADARSAT-2获取的不同区域海面全极化散射系数数据仿真误差影响下极化散射系数并利用该模型进行校正，结果表明该方法可以有效校正极化失真误差，显著提高极化散射系数测量精度.      

基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法

在机器人自动制孔过程中，制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取，而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形，由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度，提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型，通过模型计算出待制孔的误差补偿向量，并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况，利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型，计算出切矢模长最优值，使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证，结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法，可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm，与传统的插值曲面方法相比，孔位误差降低了5%~10%。      

Klobuchar电离层模型误差分析及预测

电离层延迟误差是全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）中的重要误差源之一。目前在电离层延迟改正模型中，应用最广泛的是Klobuchar参数模型，但是该模型的改正率仅能达到60%左右，无法满足日益增长的精度需求。将国际GNSS监测评估系统（international GNSS monitoring & assessment system，iGMAS）发布的高精度电离层格网数据作为对照，对Klobuchar电离层模型误差进行计算和分析，结果发现在中纬度区域误差存在明显的周期性特征。为进一步提高Klobuchar电离层模型在中纬度区域的改正精度，建立了基于粒子群优化反向传播（back propagation，BP）神经网络的Klobuchar电离层误差预测模型,并以2019年10月的采样数据为例进行误差预测。结果表明，用该模型对中纬度区域电离层延迟提供误差补偿，可将精度提高到90%左右。     

航天器反作用轮扰动建模及参数辨识

为预测反作用轮微振动对航天器产生的影响,提出了一种改进的扰动模型.由于共振造成的扰动放大是反作用轮扰动对卫星姿态精度的最重要影响,改进模型通过引入放大系数体现结构固有频率对扰动的影响.鉴于改进模型的非线性特性,应用模拟退火遗传算法对改进模型进行了参数辨识.设计刚性六分量力测试平台对反作用轮扰动进行测试,并利用实测数据对改进模型及参数辨识结果进行验证.验证结果表明:改进模型准确地反映了反作用轮的扰动特点,模拟退火遗传算法可以提高参数辨识的精度.