INS/GNSS紧组合导航系统故障探测与隔离的改进研究

在INS/GNSS紧组合中,GNSS伪距和伪距率信息的可靠性检验是系统容错设计的关键。目前的思路都是基于整个系统的,对组合卡尔曼滤波的新息进行χ~2检验,无法确定故障发生位置。本文尝试在运用GNSS观测信息之前加入故障探测与隔离模块,采用将w-检测法与χ~2检验法结合的故障识别算法。相比于单纯的χ~2检验法,该方法能进行故障星的定位,选择可靠的伪距、伪距率组合,有效保证后续滤波结果的可靠。经实测数据仿真验证,该算法能有效识别故障星,选出正确的伪距、伪距率组合进行组合导航。     

一种运载火箭弹性自主辨识与自适应控制方法

针对新一代运载火箭箭体空间模态复杂、刚晃弹交联耦合严重、空间模态数据不确定大偏差导致控制参数适应性不足和弹性稳定裕度小的问题,提出一种运载火箭弹性频率在线辨识和自适应控制方法。该方法基于线性调频Z变换（CZT）完成主要弹性频率信号的辨识,并在线提取控制指令中的弹性能量,据此实现基于自适应增广控制（AAC）的控制参数在线调节,提高控制系统在不确定高阶弹性振动下的适应范围和稳定裕度,并详细分析了各项调节参数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,提出的“CZT+AAC”方法能够较好地完成弹性稳定控制任务,显著增强运载火箭任务适应性和飞行可靠性。     

运载火箭风场高精度拟合方法

针对运载火箭风场传统拟合方法精度低的问题，提出一种基于最少参数神经网络的高精度拟合方法。该方法将运载火箭飞行高度作为网络输入，将风场的速度和朝向作为网络输出，在满足精度要求下使用最少的网络层数和神经元个数完成风场拟合，并给出了隐层节点数的下界公式。和传统的最小二乘多项式拟合及其分段形式相比，最少参数神经网络只使用一套框架即可完成风速和风向的拟合，并提高了拟合精度。大量仿真结果充分说明了所提出方法的有效性、简洁性和鲁棒性。