基于等效电路模型与CDKF的锂离子电池荷电状态(SOC)估计

锂离子电池在社会生产各领域应用广泛,由于其复杂的电化学系统,状态检测难度较大,给供电保障带来不利影响.结合Thevenin等效电路与中心差分卡尔曼滤波法(CDKF),构建了一种聚合物锂离子电池的荷电状态(SOC)估计模型.MATLAB仿真验证表明,该模型能有效防止安时计数误差累积,电池SOC估计误差不超过5%.     

基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

由于无法掌握不同发动机的真实部件特性，传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差；同时，热力学模型在特性图边界线附近迭代时，容易迭代到特性图之外，造成迭代过程的不收敛。针对上述问题，本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法，在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化，提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程，将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程，提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试，结果表明，在相当宽松的准稳态数据下，论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右，比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。     

一种基于集体检测理论的GPS直接位置估计实现方法

传统GPS导航定位解算方法需要事先成功捕获、跟踪并实时获取多颗卫星的伪距测量,不适用于弱信号环境下卫星信号无法捕获的场景。集体检测是一种将各卫星信号的相关能量非相干累加后依据极大似然准则进行直接位置估计的理论。本文基于A-GPS提供的先验信息,提出了一种实现集体检测的具体参数估计方法和搜索策略,并基于真实GPS弱信号验证了算法的实际性能。实际试验表明,本方法与信号是否成功捕获和跟踪无关,适用于弱信号等环境下的定位解算。     

翼身融合运输机分布式电推进系统设计及油耗评估

针对翼身融合运输机开展了分布式电推进系统的总体设计与油耗评估。通过数值计算完成了70t载质量翼身融合飞机的气动设计与优化。在巡航马赫数为0.80和10km高度的设计点,最大升阻比达到了24。通过求解积分边界层方程组,完成了电推进系统的总体设计。电推进系统包含10个推进风扇,风扇直径为1.45m，压比为1.35，巡航功率为2.94MW。建立了考虑燃烧过程的发动机一维性能模型,对发动机油耗进行了评估,获得了不同发动机循环参数下燃油消耗。建模结果表明,基于翼身融合布局和分布式电推进技术,可使运输机的油耗较C-17节省近50%。      

反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能影响数值模拟

为了研究新型反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能的影响,将机身简化为二维模型,利用数值模拟的手段来研究攻角、反推开度,以及风扇打开或关闭对飞行参数的影响,为翼身融合分布式推进系统的反推装置设计提供初步的意见和建议。结果显示:反推闭合和风扇打开之后该机型的升力系数和俯仰力矩系数都会有较大增加;随着反推开度的增加,升力系数和俯仰力矩系数也随之增加;来流攻角对翼身融合分布式推进系统的气动性能也有较大影响。      

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

基于GPS多星三频数据融合的GNSS-IR土壤湿度反演方法

土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段，未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题，提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法，该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子，并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法，相关系数提高了24.69%，均方根误差下降了22.28%，与均值融合法相比，相关系数提高了26.77%，均方根误差下降了23.26%，证明了所提方法能有效提高反演精度。