三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验，设计数字摄像视觉测振系统，基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程，通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型，通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比，验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性，为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

基于双力源的叠加式多维力传感器校准装置研究CSCD

介绍了一种基于叠加机原理的双力源多维力传感器校准装置的设计与研制,对装置的测量不确定度进行了分析,通过对三分量力传感器的校准实验,证明了校准装置不仅可以对多分量力传感器进行单分量校准,还能方便地实现耦合误差的校准。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题，提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化，从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程，鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式，基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子，用于放大Singer模型中的机动频率，进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真，并与交互式多模型等方法进行比较，结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小，能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标，同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素，设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪；在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动；采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升；合理设计Lyapunov函数的结构，引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良，简化系统稳定性证明与分析的过程；讨论系统最极端情形，通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性；最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

平台摇摆对卡尔曼滤波跟踪精度的影响

通过建立目标相对运动坐标系和目标相对运动观测模型,研究了在平台摇摆影响下,跟踪系统观测到的目标运动状态的变化。在分析捷联垂直基准补偿原理的基础上建立了捷联垂直基准平台摇摆角补偿模型,建立的模型结合捷联垂直基准系统的测量能力对其补偿算法进行了理论推导,使模型适用于实际捷联垂直基准系统。通过建立模型以及仿真研究了平台摇摆作用下卡尔曼滤波跟踪精度的变化,指出了摆造成卡尔曼滤波跟踪精度降低甚至离散的主要原因在于模型误差增大。设计仿真实验验证了结论的正确性,为进一步改进跟踪手段提供了理论参考。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题，设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型；接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量，并降低优化保守性，为了进一步加强系统稳定性，控制器引入终端代价函数和终端约束；最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证，结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比，这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量，更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

多飞行器动态目标追踪协同控制研究

多飞行器追踪动态目标是一个协同控制问题,需要根据目标飞行状态,协同各个追踪飞行器的飞行状态,最终能够在某动态的最佳点实现同时到达。考虑到目标具有较强的机动性,轨迹通常为非线性的,设计了一种基于非线性轨迹预测的、以剩余时间为控制变量的一致性控制方案。仿真结果表明,提出的控制方案能够实现空间位置相距较远的多飞行器动态追踪,具有较好的灵活性和收敛性,目标轨迹的预测结果与实际轨迹误差较小,恰当的轨迹估计有助于缩短追踪时间,提高追踪效率。     

A cost driven predictive maintenance policy for structural airframe maintenance

Airframe maintenance is traditionally performed at scheduled maintenance stops.The decision to repair a fuselage panel is based on a fixed crack size threshold,which allows to ensure the aircraft safety until the next scheduled maintenance stop.With progress in sensor technology and data processing techniques,structural health monitoring (SHM) systems are increasingly being considered in the aviation industry.SHM systems track the aircraft health state continuously,lead ing to the possibility of planning maintenance based on an actual state of aircraft rather than on a fixed schedule.This paper builds upon a model-based prognostics framework that the authors developed in their previous work,which couples the Extended Kalman filter (EKF) with a first order perturbation (FOP) method.By using the information given by this prognostics method,a novel cost driven predictive maintenance (CDPM) policy is proposed,which ensures the aircraft safety while minimizing the maintenance cost.The proposed policy is formally derived based on the trade-off between probabilities of occurrence of scheduled and unscheduled maintenance.A numerical case study simulating the maintenance process of an entire fleet of aircrafts is imple mented.Under the condition of assuring the same safety level,the CDPM is compared in terms of cost with two other maintenance policies:scheduled maintenance and threshold based SHM maintenance.The comparison results show CDPM could lead to significant cost savings.