组合临界流文丘里喷嘴空气流量测量方法高空舱应用分析

为满足发动机高空试验低流速进气条件下空气流量精确测量,减小进气导管气流附面层影响,弱化空气流量测量与被试发动机相关性。分析了单件/组合临界流文丘里喷嘴的工作特性,给出了组合临界流文丘里喷嘴(ACFVN)空气流量计算方法,依据给定试验发动机和高空舱尺寸设计了临界流文丘里喷嘴组合结构,得到了组合临界流文丘里喷嘴在高空舱应用的控制方法和测试布局。采用小尺寸喷嘴对组合喷嘴设计和应用方法进行了验证,结果表明:采用打开/关闭喷嘴数量和调节进气压力两种组合方式在高空舱内应用方法可行,测试布局满足测量要求,下游发动机进口截面气流紊流度优于0.3%,满足发动机高空模拟试验要求。      

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于最小化新息协方差的修正SRCKF算法

目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波（AKF）算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明：与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。     

低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波（CKF）算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。