改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

软体弯曲驱动器设计与建模

与传统的"刚性"机器人相比,基于仿生学启发的软体机器人由于其与生俱来的柔顺性和安全性受到广泛关注。然而,此类软体机器人驱动器的设计与控制目前仍缺少理论指导。针对这些问题,设计了一种由气压驱动的可实现弯曲运动的新型软体驱动器,在系统分析其结构和弯曲原理的基础上,利用几何方法和虚功原理建立了其数学模型,并且通过有限元模型和原理样机实验验证了数学模型的有效性,为软体机器人驱动器的优化设计和控制提供了依据。     

基于最优化问题的混合再入制导方法

在深入研究机动再入飞行器标准轨道和预测制导方法的基础上,针对标准轨道和预测制导相结合的制导方法,分析了由预测制导指令延迟引起的误差,提出了误差补偿策略.根据最优化理论,设计了相关性能指标函数,提出新的预测制导算法.并结合标准轨道法,通过对有限几个特征点位置上引入预测制导,形成了一种基于最优化问题的混合制导方法.有效减小了预测制导指令的解算时间,进一步降低了落点误差.仿真结果表明,该方法既具有较强的抗干扰能力和较高的制导精度,又具有一定的工程实用价值.     

面向精密制造的微材料特性检测机构

微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical Systems)在航空航天、汽车、生物医学、环境监控、军事等领域中有着广泛的应用前景.其材料力学性能的测试目前是其性能测试的薄弱环节,它涉及到微位移、精密定位和载荷/位移测量.采用传统"机械"制造技术,由于摩擦、间隙、爬行和多环节传动误差积累等原因而无法实现.为此,提出了一种冗余驱动全柔性并联机构和压电陶瓷驱动器所组成的新型测量平台.在推导4RRR冗余驱动并联机构运动学逆问题方程的基础上,经过最佳拓扑选择、运动学分析,并基于动力学优化,确定了微位移/精密定位运动平台主要结构尺寸.实验表明:采用该平台,可以满足MEMS材料力学性能测量所需的微位移和精确定位要求.     

一种改进的UAV三维航迹实时规划算法

航迹规划对于战场环境中无人机完成其作战任务具有非常重要的意义.针对真实战场环境中低空无人机的三维航迹实时规划问题,构建了一个更加真实的战场威胁精简模型;提出遗传个体的基因优劣对比度,改进一种共享小生境遗传算法中编码基因的遗传特性.经过改进,增大优化基因的遗传概率,实现提高小生境遗传算法的全局优化能力和收敛速度,增强航迹规划的实时性.对三维数字地形空间进行定长网格编码,将改进的小生境遗传算法应用于三维虚拟战场环境中的无人机航迹规划,实验验证了改进算法的有效性,并能满足在线航迹规划的实时性要求.     

天线罩干扰下的雷达/红外复合导引头数据融合

针对雷达/红外复合导引头中存在天线罩折射以及外部干扰问题,在三维模型下,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的多模型算法,对天线罩斜率进行估计,并将估计结果代入EKF,降低观测视线角中的天线罩折射干扰,形成最优局部估计.采用基于环境信息的加权因子法对雷达/红外局部估计结果进行融合,通过环境信息度量传感器测量结果的可信度,忽略不可信的局部估计结果.设计4组算例检验融合算法性能,仿真结果表明:所提算法可以准确估计天线罩斜率,合理并有效使用雷达/红外传感器信息,提高系统估计精度.     

基于可靠性分析的最优冗余配置数量确定方法

针对基于传感器级冗余的捷联惯性导航系统中陀螺仪的冗余配置问题,设计了一种确定最优冗余配置陀螺仪数量的方法,综合考虑了系统的可靠性和成本代价.在各陀螺仪故障的发生为相互独立的前提下,以可靠性函数为工具,提出了确定最优冗余配置数量的性能指标.以该性能指标为依据,分析了斜置冗余配置的陀螺仪数量改变时该指标值的变化情况.结果表明:确定最优冗余配置数量的性能指标的值最大时,所对应的最优斜置冗余配置陀螺仪数量为6.     

基于经验的抓取姿态构造及数据手套校正

针对数据手套校正过程中真实人手姿态获取困难、校正模型简单的问题,提出一种基于真实抓取经验的校正数据库构造方法.该算法根据人手生理结构和手套传感器布局建立具有更高运动逼真度的虚拟手运动学模型,实现更为灵活的拇指运动和软手掌效果;在不需要任何外部硬件设备的情况下,将真实抓取经验与最优化理论结合,寻找针对给定三维物体及操作任务的最优抓取姿态,从而构造真实人手姿态数据库;利用最小二乘拟合和闭环迭代算法获得精确的数据手套传感器输出模型.实验结果表明:所提出的姿态构造方法能有效提高数据手套校正效率,且操作过程简单,易于实现自动化校正,适合实际工程应用.     

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.