机载武器传递对准的可观测性分析

采用"速度+姿态"量测匹配法设计了机载武器传递对准系统,建立了系统的动态误差模型和量测模型,并在这些模型的基础上设计了卡尔曼滤波器.介绍了基于可观测性矩阵奇异值分解的分段定常系统(PWCS, Piece-Wise Constant System)可观测性分析法,并通过该方法分析了机载武器传递对准系统各个状态变量的可观测性.在可观测性分析的基础上忽略不可观测状态变量,实现系统滤波器降维.设计了摇摆机动,在该机动基础上对降维前后滤波器性能和传递对准精度进行了对比,证明了可观测性分析的必要性和正确性.     

基于多点约束的大展弦比机翼静气动弹性计算

基于雷诺平均N-S方程和多块结构网格技术计算大展弦比机翼的气动力.机翼采用梁模型结构,利用有限元方法计算结构变形.建立基于多点约束(MPC,Multi-Point Constrain)的气动、结构数据的双向传递方法.采用MPC数据插值方法快捷地实现自主研发的计算流体力学(CFD,Computational Fluid Dynamics)程序和NASTRAN计算结构力学(CSD,Computational Structural Dynamics)软件的耦合计算,发展出可以考虑结构非线性的静气动弹性CFD/CSD耦合计算方法,该方法比只考虑单方向变形的柔度法更精确.开展了某大展弦比机翼的静气动弹性数值计算分析,结果显示只考虑机翼纵向变形而忽略展向变形对计算结果会有一定影响,而该算例几何非线性影响较小.     

摇摆基座SINS快速精确传递对准方法

动基座对准时,系统模型的精确性及状态的可观测性和可观测度是决定动态系统卡尔曼滤波效果的重要因素.建立了考虑主-子惯导匹配信息时间延迟问题的摇摆基座捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Naviagtion System)精确传递对准模型,将PWCS(Piece-Wise Constant System)可观测性与奇异值分解可观测度分析方法相结合,对基座在不同摇摆方式下舰载武器SINS状态的可观测度进行了定量分析,得到了基座在三轴摇摆运动时SINS的状态变量具有最佳的可估计性能,从而使SINS可获得最优的对准速度和精度.该方法为舰载武器初始对准时舰船最佳机动方案及传递对准匹配模式的选择提供了依据,仿真结果表明了该方法的正确性和有效性.     

一种新的惯导系统静基座快速初始对准方法

惯导系统中的一个十分重要的问题是其初始对准问题,提高其初始对准的速度和精度无论对军用或民用领域都具有十分重要的意义.由于惯导系统静基座对准时的可观测性很差,将卡尔曼滤波器用于解决惯导系统的初始对准问题时,方位失准角收敛很慢.提出一种快速估计方位失准角的方法,直接利用两水平失准角快速收敛的估计结果估计方位失准角,从而大大提高了整个惯导系统静基座对准的速度,计算机仿真结果验证了该方法的快速性和有效性.      

H∞滤波在惯导系统地面快速对准中的应用

阐述了H_∞滤波器的设计过程,并将H_∞滤波方法应用于惯导系统地面初始对准.文中建立了惯导系统的误差模型,并对其进行了可观性分析,利用H_∞滤波方法对可观子系统进行了滤波计算,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求,滤波效果能够满足工程需要,进一步说明H_∞滤波应用于惯导系统初始对准是有效的.为提高对准速度,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法,结果表明该方法是可行的.     

一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

SINS快速传递对准建模与仿真

针对空间武器捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)动基座快速、精确初始对准问题,建立了空间环境下武器SINS的动基座误差模型,并考虑武器SINS的惯性器件误差.根据姿态传递对准原理,推导了姿态匹配方式下卫星与武器SINS姿态角之差的量测方程.在此基础上,建立了空间武器SINS传递对准的数学模型,设计一种快速对准卡尔曼滤波器.计算机仿真结果验证了该模型的有效性.在10s时间内,可获得与卫星姿态测量系统姿态精度相当的对准精度,同时还能实现武器SINS惯性器件误差的准确标定.      

一种机载遥感成像用分布式POS传递对准方法

针对机载遥感成像用分布式位置姿态测量系统(POS,Position and Orientation System)精确初始对准的问题,结合遥感成像的实际作业情况,在分析影响传递对准精度和速度的误差源的基础上,提出一种利用载机爬升段进行分布式POS传递对准的方法,并与多种机动方式进行对比.半物理仿真结果表明:利用遥感载荷作业现有条件能够获得数学平台失准角和安装误差角的准确快速估计.研究结果可为机载分布式POS传递对准方案的选择和设计提供理论参考.     

高超声速巡航飞行器在线自适应反馈控制设计

由于飞行器模型的强非线性,各种建模不确定性以及飞行环境的复杂性,高超声速飞行器控制成为一个研究难点.针对某类具有参数不确定性的非线性系统,提出了一种反馈线性化与自适应估计相结合的方法,对非线性系统的输入输出动态应用反馈线性化处理以得到拟线性模型,并设计反馈控制律;对不确定参数采用自适应在线估计,利用Lyapunov方法分析稳定性;针对选择不同输出的情况,对如何消除内动态进行了讨论.为了验证该方法的可行性,将其应用于某高超声速飞行器巡航段纵向非线性模型,对速度和高度通道进行跟踪控制仿真,由于飞行器和大气环境存在建模不确定性,利用自适应控制对不确定参数进行在线估计.仿真结果显示该方法能够快速收敛,并且具有良好的在线自适应能力.     

新型快速传递对准方法

针对惯性导航系统的动基座传递对准问题,提出了速度加姿态加角速率组合匹配法.用来自主、子惯导的3组参数信息作观测量,通过卡尔曼滤波法迅速准确地估计出失准角及安装误差角等状态量,以便精确地对子惯导系统进行初始化.根据传递对准的基本原理,设计了载体结构挠曲运动统计模型,建立了状态方程及量测方程.同条件仿真结果表明:这种方法与速度加姿态匹配和速度加角速率匹配的对准精度相当,但估计速度约为这两种方法的2倍.可用于机载或舰载战术导弹武器系统,有效减小导航误差和制导误差.     

基于空中对准过程的在线标定及优化设计

光纤陀螺惯组输出误差影响武器系统导航精度,为了弥补地面标定的不足,利用机载制导武器发射前空中对准过程进行光纤捷联系统在线标定.介绍了光纤捷联系统空中对准/在线标定系统模型,基于此设计卡尔曼滤波器;针对某机载航空制导炸弹工作过程进行了对准过程中误差激发与对导航精度影响的仿真分析,并基于此进行了滤波器优化设计;最后进行了优化设计前后导航精度仿真比较,仿真结果显示:完成空中对准/在线标定优化设计后,光纤捷联系统纯惯性导航精度得到提高.      

知识驱动飞机翼面结构快速设计

为提高飞机翼面结构初步设计阶段的质量和效率,对飞机翼面结构的建模过程进行研究.定义了结构布局坐标系及构件位置参数引用规则,提出了基于模板的翼面结构快速建模的方法.选择适合的参数化工具开发了知识驱动的飞机翼面结构的快速设计系统,将设计方法、规则及专家经验等知识进行封装,实现了翼面结构的自动布局并生成布置模型.在此基础上针对模型不同单元的生成逻辑,分别进行了实体模型的建立,通过用户自定义特征(UDF, User-Defined Features)技术进行几何特征体的参数化建模,在布置模型基础上自动实例化.最后通过飞机机翼翼盒结构实例验证了方法的可行性和有效性.     

面向InSAR的空气扰动影响机翼挠曲变形建模

针对多节点InSAR机翼挠曲变形误差问题，提出了一种基于机理模型综合参数辨识的方法对空气扰动影响机翼挠曲变形分层建模。首先，将大气湍流作为InSAR成像工作段的主要空气扰动，并基于Dryden模型分析得出了载机工作高度和速度是影响大气湍流的主要因素，将大气湍流影响机翼挠曲变形建模转换为载机在不同工作状态（高度变化、速度变化）的机翼挠曲变形分层建模。其次，基于空气动力学理论及悬臂梁变形理论建立机翼挠曲变形机理模型，借助计算流体力学与计算结构力学仿真分析获取实验数据辨识模型参数。最后，通过仿真实验验证，所提方法与模态叠加原理计算横向位移精度均优于0.6 mm（相对误差0.3%），轴向位移精度均优于0.015 mm（相对误差0.2%）。对实验室搭建的分布式光纤光栅测量系统进行测试，利用模态叠加原理计算变形量来验证所提方法，横向位移精度优于0.3 mm（相对误差1%），轴向位移精度优于0.06 mm（相对误差3%）。      

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.      

基于LSTAR的机载燃油泵多阶段退化建模

机载燃油泵的性能退化呈现出平稳—加速—平稳的非线性、多阶段模式,针对现有退化模型难以准确描述其全寿命周期性能退化的问题,以逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型为工具,对机载燃油泵出口压力传感器信号进行建模。首先,对转换后的压力传感器信号建立自回归(AR)模型,通过非线性检验说明建立LSTAR模型的必要性;然后,应用非线性最小二乘法完成参数估计;最后,在AIC准则最小及拟合优度最大的原则下,选择转换变量,通过残差进行模型的适应性检验与正态性检验。结果表明:基于LSTAR模型的拟合精度明显优于线性自回归模型。本文提出的方法成功解决了机载燃油泵性能退化的多阶段准确建模问题,为机载燃油泵的预测与健康管理(PHM)奠定了坚实的基础。     

平方根滤波算法在传递对准误差评估中的应用

传递对准误差评估,通常需要进行顺序Kalman滤波及逆序平滑处理。在递推处理过程中,系统状态均方误差阵常常失去非负定性而导致滤波发散。将平方根滤波应用于对准误差的评估中,采用平方根滤波和平方根平滑算法进行弹载子惯导系统的传递对准误差评估,能够保证状态均方误差阵的正定性,并且提高了滤波的收敛速度和评估的误差,为传递对准提供了一种有效的误差评估方法。