基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

舰载飞行器平台惯导系统传递对准及检验方法研究

针对舰载飞行器平台惯导传递对准问题,建立了速度匹配和"速度+姿态"匹配卡尔曼滤波方程。考虑舰艇的摇摆运动,进行了不同机动方式下舰载飞行器平台惯导传递对准效果数学仿真,并设计了精度实时检验方法。     

考虑系统扰动的永磁同步电机复合控制策略

提出一种结合滑模速度控制和扩展滑模扰动观测器的永磁同步电机复合控制策略。滑模速度控制采用新型趋近律设计,扩展滑模扰动观测器对系统内部参数摄动以及外部负载干扰进行准确估计。所设计的复合控制器通过系统扰动估计环节对控制系统中的综合扰动项进行实时估计,用以对速度控制环节进行前馈补偿,实现控制系统自抗扰控制。试验结果验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

星敏感器姿态测量相对基准偏差在轨标校方法研究

摘要： 对航天器星敏感间姿态测量基准偏差在轨标校及性能评估问题进行研究.建立包含敏感器安装误差与测量误差的星敏感器模型,针对两种不同形式的安装误差模型,推导出相应的观测方程,基于卡尔曼滤波方法设计相对基准偏差估计器,并比较分析两种估计器实际应用特点.然后针对在轨实际应用,给出一种基于敏感器光轴夹角的标校性能评估方法,通过数学仿真验证星敏感器相对基准偏差的标校的有效性,并基于在轨数据的标校应用获取相对基准偏差在轨特性.     

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

选区激光熔化TC4小裂纹扩展特性数值模拟

发展了一种考虑微观组织的选区激光熔化（SLM）钛合金TC4小裂纹扩展数值模拟方法。基于SLM TC4的微观组织观测结果,利用Voronoi算法并通过晶体取向筛选,实现了微观组织建模。在此基础上,采用扩展有限元法建立了SLM TC4材料小裂纹扩展行为模拟方法,探究沉积方向以及晶粒尺寸、晶体取向等微观组织对小裂纹扩展速率的影响规律。结果表明:沉积方向影响材料的裂纹扩展抗力,沉积方向与裂纹扩展方向平行时,材料抵抗疲劳小裂纹扩展的性能相对更好。晶粒尺寸影响小裂纹扩展速率,晶粒尺寸越大,小裂纹扩展速率越快。晶体取向影响速率的波动性,不同晶体取向材料的小裂纹扩展速率上下界有明显差异。      

基于NUIO的无人机作动器故障检测

针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障.      

基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性.