A FAST KALMAN FILTER FOR INTEGRATED GPS/INS BASED ON U D FACTORIZATION

研究了基于Ｕ－Ｄ分解的快速Ｋａｌｍａｎ滤波算法,并将它应用到一个２１状态的ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统工程实现中。常规的Ｋａｌｍａｎ滤波器已广泛应用于ＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统,但由于系统建模误差和计算舍入误差,Ｋａｌｍａｎ滤波器在工程应用中会出现发散现象。为了解决这个问题,本文推导了一个基于Ｕ－Ｄ的扩展Ｋａｌｍａｎ滤波器。此外,由于高阶组合系统计算量大,导致基于Ｕ－Ｄ分解的滤波器在实时应用中有困难,为此,本文提出了一种快速的滤波算法来节省计算时间。文中设计了一条近于实际的飞机航迹来仿真。结果表明,本文所提的滤波算法能有效地克服组合系统滤波器发散问题,并减少计算时间近６９％。     

智能移动三坐标辅助定位的自适应控制方法

飞机部件的外形测量与误差评估是提升飞机装配质量的关键。针对测量工作要求高精度、高效率和无需专用工装的情况,同时针对被测对象外形尺寸大、各部位测量规范不同等难点,提出一种基于激光跟踪仪的智能移动三坐标辅助定位自适应控制技术。该技术以激光跟踪仪作为测量工具,以直角三坐标伺服机构作为靶标的辅助定位 装置,通过对直角三坐标伺服机构及导航小车进行任务规划与优化;同时激光跟踪仪实时反馈靶标目标位置,从而以最优路径的方式实现对测量机构多站位自主移动的全闭环自适应控制,提高了靶标的定位精度及测量效率。本文在线对测量数据进行了快速处理,得出了误差分布图,并精确地反映了测量点位的误差。实验结果表明：该方法可实现大尺寸部件的高精度快速测量,满足飞机大部件的测量要求。     

基于可重构柔性工装的机身框定位/支撑布局优化

可重构柔性工装使用柔性定位器实现装配件的定位/支撑,具有可重构和柔性的特点。使用可重构柔性工装进行机身立式装配时,存在的柔性形变产生柔性定位误差,影响装配精度。本文着眼于提高装配精度,针对立式装配中可重构柔性工装的柔性定位误差的控制策略展开研究。首先,根据工装的结构特点与定位/支撑原理,分析误差流,追溯误差来源。其次,通过优化框件的定位/支撑布局减小柔性定位误差的影响。考虑到优化中装配件的工艺特征产生的约束条件,针对定位/支撑点的可行设计域建立约束数学模型,设计修补算法和改进的优化算法。最后,使用MATLAB运行优化算法并调用基于APDL语言开发的参数化模型进行仿真计算,完成定位/支撑布局的约束优化。优化结果表明,得到的最优布局可以提高装配精度,改进的优化算法具备有效性,通过优化定位/支撑布局控制定位误差的策略具备可行性。     

自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

有限元动力模型优化的一种方法

本文研究以振动试验测得的飞机结构的固有频率为目标值的有限元动力模型的优化问题。应用了一种迭代优化法,该方法基于动力平衡方程以及正交性。通过修改刚度矩阵的元素来优化,使计算出的固有频率与试验测得的频率值基本一致,并成功地应用于无人机水平尾翼模型上,效果良好。     

Dimensional Variation Modeling of Aircraft Compliant Part Assembly Considering Clamping Force Change

Compliant parts are widely applied to aircraft structures. Due to the ease of deformation of compliant parts in assembly,the prediction of assembly variation is especially important for assembly quality control. A dimensional variation model considering the clamping force change in assembly is proposed based on the method of influence coefficient(MIC). First,the assembly process is decomposed into several steps including positioning,clamping,joining,and spring-back. Then,the force-displacement relationship is formulated according to the varied force conditions on the parts in each assembly step. Finally,two examples are illustrated to validate the proposed assembly variation model. The results show the impact of clamping force change is significant on the assembly variation,and the proposed model can predict the assembly variation more accurately than the referred method without clamping force correction at the over-constrained locating points of fixture.     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识

为克服传统的发动机动态模糊辨识中存在的辨识精度低，辨识模型应用范围窄等不足，把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识，从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路，采用均方差归一法的处理方法和BP算法的改进算法－输出端动量BP地，以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本，辨识了发同的神经网络模型，在全包线范围内对该模型进行检验，结果表明，所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度，而且对噪声有很强的抑制能力。     

GPS组合系统在飞机进场着陆中的应用

本文研究了用全球定位系统/捷联惯导/无线电高度表(GPS/SINS/RA)组合导航系统进行飞机精密进场着陆的可行性。提出了系统的组合方案。建立了组合系统的数学模型,应用组合卡尔曼滤波技术,按18颗导航星的布置方案,应用GPS仿真器,在考虑飞机沿3°倾斜角下滑线进行着陆飞行时,对组合系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,当GPS接收机采用P码,或采用C/A码再使用差分和伪卫星技术时,组合导航系统能够达到国际民航组织(ICAO)提出的精密进场着陆时的定位精度要求。     

基于MBD的飞机装配工装协同变更方法

装配工装在飞机产品生产过程中处于飞机设计的下游,受到飞机装配件设计及其装配工艺的影响以及飞机生产准备周期限制,时间紧迫,任务繁重。传统的飞机装配工装以文本、二维图形式表达为主,信息是静态的,缺乏唯一的数据源易导致飞机-装配工装协同变更管理效率低、准确性差,针对以上问题提出一种飞机-装配工装协同变更方法:利用基于模型的定义(Model based definition,MBD),建立了飞机和装配工装MBD模型关系架构,并结合相关的变更传播计算方法实现了飞机设计结构变更对装配工装变更影响的主动、自动化预测和分析。通过一套飞机壁板开口加强框的装配工装变更设计实例验证了该方法的可行性。     

卡尔曼滤波在某跨声速风洞CTS机构连续动态轨迹捕获试验技术中的应用

外挂物分离轨迹捕获技术是世界上一种先进而且难度较大的风洞试验技术,国内某跨声速风洞捕获轨迹试验装置(CTS)首次对连续动态轨迹捕获实验技术进行了研究。本文首先介绍了该跨声速风洞CTS机构动态轨迹的预测方法,随后对该机构连续动态轨迹同步控制方法的具体实现步骤进行了较为详细的描述,分别介绍了无缓冲和有缓冲的动态轨迹连续同步控制过程及约束条件;在此基础上,针对CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求间矛盾的现实,引入泰勒中值定理,建立卡尔曼滤波(KF)模型,选取适当参数,对天平信号进行动态实时滤波处理,并与传统的位置控制方式进行吹风试验比较。试验结果表明:卡尔曼滤波较好地平衡了CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求之间的矛盾,且分离轨迹的重复性得到了验证,机构风洞吹风试验的效率也大为提高。     

基于广义装配关系的复杂产品装配单元划分方法

通过分析复杂产品的装配几何关系,考虑夹具和工装在装配过程中的使用情况以及装配工艺性能,建立零部件之间的广义装配关系。在此基础上,构建以装配关系强度和装配并行度为目标的数学优化模型,采用免疫克隆算法进行聚类优化,完成复杂产品的装配单元划分。此方法不仅考虑零部件之间的广义装配关系,而且考虑单元划分的目的,使划分结果更加合理。最后,以某飞机机翼装配单元划分为例进行验证,结果表明该方法具有一定的适用性和有效性。     

基于建模误差识别的有限元动态模型物理参数修正

本文提出了一种有限元动力学模型的建模误差识别方法。根据建模误差识别,用灵敏度分析方法,选择建模误差大的子结构的结构参数进行修正,可以大大减小结构参数修正的计算量。本文还研究了不完整测试振型扩充方法和测试振型随机误差对计算结果的影响.     

整周模糊度动态快速求解

初始整周模糊度的求解是利用GPS载波相位进行测量时的关键问题，本文提出了一种初始整周模糊度在航快速解算方法，该方法由低阶Kalman滤波器和基线约束条件来实现，利用Kalman滤波器动态递推的特性可以实现模糊度的动态解算，由基线约束条件可以有效地剔除不合理模糊度组合，文中对所提出的算法进行了理论推导，并进行了计算机仿真和实测数据分析，仿真和实验结果表明，该算法计算量小，快速准确，适合整周模糊度的快速动态求解。     

基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练

为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声词识别性能。提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声词识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能。     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

一种基于航空器气象资料下传数据的飞行剖面生成方法

由于飞行剖面识别是航空器四维(Four-dimensional,4D)航迹预测研究的热点问题,提出一种基于航空器气象资料下传(Aircraft meteorological data relay,AMDAR)数据的全飞行过程剖面生成方法,包括由高度-航程构成的标称高度剖面和空速-航程构成的标称速度剖面。首次将动态空间规整算法(Dynamic space warping,DSW)应用到飞行高度剖面的相似距离计算中,计算出标称飞行高度剖面;为解决在地速未知情况下标称速度剖面的计算问题,结合大椭圆距离算法与航空器基本性能数据库(Base of aircraft data,BADA),给出一种标称飞行速度剖面的计算方法,该方法保留了AMDAR实测历史数据中所隐含的飞行意图与气象因素。实际算例表明,本文提出的方法能够有效地得到真实反映航空器飞行状态的全飞行剖面。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

Kalman滤波技术在磁航向和捷联惯性组合系统初始对准中的应用

研究了磁航向和捷形惯性组合系统初始对准的设计方法。该方法能在初始对准过程中用卡尔曼滤波器估计出陀螺仪的随机常值漂移，从而提高了系统的对准精度。文中给出了系统的状态方程和测量方程，建立了完全闭环控制的卡尔曼滤波器，最后给出了二组不同条件下的模拟结果。     

静电陀螺漂移误差模型的比较研究

本文对静电陀螺伺服测漂所得的试验数据进行分析处理,对常用陀螺漂移模型进行修正,结果表明,改进模型中陀螺转子变形的奇次谐波与电极碗横向错位耦合产生的干扰力矩,对高精度静电陀螺导航系统的影响是不容忽视的。与常用模型相比,用改进模型拟合试验数据,漂移速度残差将显著减小,因此改进模型进一步完善了陀螺漂移误差补偿模型,对提高导航系统精度具有实用意义。文中还根据静电陀螺的工作环境和伺服测漂的(?)验条件,对影响陀螺漂移精度的干扰源作了分析,并根据不同测试时间段漂移模型系数的变化趋势,提出了用时变参数漂移模型处理试验数据的构想。结果表明,与常系数漂移模型相比,它可以进一步减小漂移速度残差,得到更为满意的结果。