基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题，本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF），借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现，经过几种实验对比验证，结果表明：在EKF单独作用时，其数据方差较大，遇到震动干扰时，瞬时值误差较大；在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时，虽然其并不依赖初始噪音参数，其数据方差比EKF小，但还不足以满足要求；在加入BF后，数据方差明显减小，瞬时误差被大幅抑制，增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

喷嘴损伤对环形回流燃烧室性能的影响

利用Fluent商用软件对模型环形回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场进行了数值模拟，研究了喷嘴损伤引起雾化效果变化对燃烧室性能的影响，采用可实现的k-ε模型模拟湍流黏性、离散相模型（DPM）通过添加UDF(user defined function)程序追踪燃油运动轨迹、正庚烷作替代燃料及层流小火焰模型.计算结果表明:采用的数值模拟方法可以预估实际燃烧室燃烧流场以及喷嘴损伤对其性能的影响，雾化性能变化导致燃烧室出口温度分布不均匀度升高，品质降低，并导致燃烧室燃烧效率降低；当燃油流量降低约19%时，燃烧室性能已不符合运行要求.