混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

一类不确定非线性系统的观测器设计

系统状态观测器在故障检测与状态反馈中起着重要作用,特剐是非线性系统状态观测器的构造已成为目前控制理论界一个重要研究课题。本文针对一类含有建模误差的非线性系统,提出了一种非线性状态观测器的结构形式,然后利用非线性变换,将含有建模误差的非线性系统变换为仅依赖原系统的输入、输出的规范形式,从而利用可测数据进行构造观测器。在此基础上,利用Lyapunov稳定性理论以及微分同胚的性质,分析了非线性动态误差方程的稳定性。理论证明,在建模误差为零时,估计状态收敛到其真实状态;在建模误差不为零时,估计状态与实际状态之差一致最终有界。最后进行了详细的仿真研究,结果表明了该方法的有效性。     

A distributed approach for lidar-based relative state estimation of multi-UAV in GPS-denied environments

In this paper, we present a distributed framework for the lidar-based relative state estimator which achieves highly accurate, real-time trajectory estimation of multiple Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) in GPS-denied environments. The system builds atop a factor graph, and only onboard sensors and computing power are utilized. Benefiting from the keyframe strategy, each UAV performs relative state estimation individually and broadcasts very partial information without exchanging raw data. The com...     

新型双凸极发电机数字控制原理与实现

电励磁双凸极电机是一种新型交流无刷电机,它具有结构简单、可靠性高、维修方便等优点,用作发电机具有调压控制简单、可故障灭磁等优点。文中首先介绍了电励磁双凸极发电机系统的控制原理,并分析了发电系统的控制规律。为优化控制P I参数,提高系统的动稳态性能,通过M atlab仿真获得根据输出电压与给定电压的偏差的变P I参数组合,并经试验优化该P I参数组合。然后,通过硬件构成与软件设计两方面介绍了基于DSP控制的电励磁双凸极发电机系统的设计方法。最后,以一台30 kW发电机为例,设计了一套数字调压器,并进行了系统试验。实验结果表明,电励磁双凸极发电系统采用变P I参数的控制方法具有良好的动稳态特性。     

状态关联及其在故障树自动建造中的应用

为了对状态关联复杂的系统进行精确的故障诊断 ,需要开发包括状态关联的故障树自动建造方法。提出了描述状态关联关系的状态树与状态关联矩阵 ,依据状态关联设置了状态叠加算子 ,描述了状态关联在故障树自动建造中的应用     

考虑冲压发动机工作边界的导弹大过载机动反演控制

针对冲压发动机导弹大过载机动控制问题,设计了基于干扰观测器的反演控制器.根据导弹纵向运动方程建立了过载控制和马赫数控制模型,将模型存在的不确定性和扰动视为总干扰,采用扩张状态观测器进行精确估计,然后设计了过载回路和马赫数回路的反演控制器,为避免对控制器中的虚控制量多次求导导致"微分膨胀",采用反正切跟踪微分器对其进行精...     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

基于MISG算法的风力发电机液压变桨系统故障诊断

针对受状态延时影响的风机变桨系统故障诊断,提出了一种基于多新息随机梯度(MISG)的故障诊断方法。该方法将复杂系统转化为状态空间模型,并建立系统辨识模型。将新息标量扩展成新息向量改善算法精度,利用系统发生故障引起参数改变的特征,算法对风机状态延时变桨系统完成参数估计,将系统故障诊断问题转换为系统辨识问题。仿真所得结果验证该方法可以达到诊断风机状态延时变桨系统故障的目的。     

Kalman弹道滤波器的快速收敛性研究

在弹道修正过程中,需根据一段实测弹道参数,准确地估算常规弹箭的飞行弹道。工程中,常应用Kalman滤波方法,结合质点弹道模型建立六状态滤波弹道模型。速度初值估计的准确性,是对滤波过程造成影响的主要因素。为改善这一状况,采用多项式拟合用以对速度状态进行估计并以此作为滤波初始值。在此种估计下滤波,速度滤波过程可快速收敛,位置滤波过程收敛速度大幅度提高,可使最优弹道诸元参数获取时间缩短30%。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。