Kalman滤波器在直升机盘旋飞行中的应用

 介绍了一种针对无人驾驶直升机小半径稳速盘旋使用的Kalman 滤波器, 并用其进行数据处理, 同时给出了无人驾驶直升机盘旋飞行的状态方程, 以及进入盘旋、退出盘旋和野值数据的自动判断和处理, 并且在分析过程中给出了误差分析。讨论了飞行模式检测方法的设计思路及关键技术, 并给出了本方法的虚警概率。本方法可用于导航控制、天线跟踪和遥测数据处理等系统中, 可以提高定位的准确性, 并进行飞行模式的自动判决。     

用Kalman滤波理论对飞机成品安装孔距精度做最优估计

关于安装孔孔径和孔距误差的研究,对大量的飞机成品的安装十分重要。在保证飞机设计精度及协调互换的要求下,它对缩短飞机生产的总装配周期,缩短段件、板件、组件的装配周期,降低工时,减少工装费用都有很大的经济意义。 本文包括:     

应用卡尔曼滤波的机载雷达跟踪系统

本文论述将滤波理论应用于机载雷达中对单个目标进行距离、速度、方位角和高低角跟踪的多环反馈系统。首先根据目标和天线的相对运动建立控制四坐标跟踪环所需的状态矢量微分方程,然后推导相应的非线性滤波算法。最后给出计算机的模拟结果。计算机模拟的结果清晰地说明采用最佳滤波的系统性能比通常的有很大改善,并且这种瞄准轴坐标系的最佳系统对目标的随机机动是不灵敏的。 本文所讨论的方法和得出的结论可以延用到地面雷达、舰载雷达以及其他有源和无源的跟踪系统。     

采用自适应滤波技术的机载雷达跟踪系统

 一、引言 机载雷达跟踪系统的基本功能是提供我机与目标间相对距离矢量有关变量的估值,并保持系统跟踪能力的最佳化。机载大控系统则利用这些估值来形成武器的制导指令,进而完成对目标的截击任务。 过去,机载雷达跟踪系统的设计采用经典伺服机构理论。为了提高系统的跟踪精度,     

基于广义哈密尔顿原理Pflüger柱与简支板的有限元模型

本文首先对Pfluger柱以简单的方式与工程上习惯的形式列出它的广义哈密尔顿变分泛函,遂使这一非保守问题广义保守化。据此变分原理进行了有限元离散尝试性试验、讨论了这种有限元离散的特点、以显式提供了一种单元模型全部对称的矩阵。在证实Pfluger柱以发散型失稳之后,指出采用通常的瑞利商迭代技术便可简单地获得临界载荷。算例印证了理论也显示了数值上的效力。对于类似的简支矩形板,文中指出可利用Pfluger柱的单元矩阵简单地获得板有限条模型的有关矩阵。     

确定复合材料许用值的高精度小样本方法

提出了一种确定复合材料许用值的高精度小样本方法,该方法可以充分利用以往积累的经验和数据,并结合当前少量的试验就能对复合材料许用值进行预测。从而克服了由于复合材料性能分散性大,用现行方法确定其许用值所需试件个数多、试验经费昂贵的缺点。通过３种复合材料在拉、压、弯、剪４种受力状态下的５组对比试验表明：在精度相同的情况下,该方法可以比现行方法节省５０％试件;而在试件数一定的条件下,它又能比现行方法大大提高预测精度。还给出了一种带缩放系数的Ｆ检验方法,进而解决了变异系数的检验问题。     

同步机动态模型参数的数字机估计

本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。     

余度飞行控制系统的仿真研究

 余度技术是提高飞行自动控制系统可靠性的有效手段。本文通过对一种三余度控制系统的仿真研究,评述了信号选择器、比较器与主备式余度舵机的性能要求,分析了它们在故障的瞬态、故障监控的覆盖与减少误切除等方面的效果。     

加劲板的二维复合型广义J积分

 本文以虚功原理与本构方程为基础导出了加劲板二维复合广义J积分J₁与J₂,证明了它们的收敛性、守恒性并且导出了J₁、J₂与应力强度因子K₁K₁的关系。在此基础上,本文采用两种有限元计算了含有斜裂纹的加劲板应力强度因子。计算结果表明,这个复合广义J积分的守恒性很好,由两种元素所得结果相当一致,相对误差在工程所允许的范围之内。     

航空发动机数字控制系统的可靠性

本文从航空发动机数字控制系统可靠性设计的实际出发,针对一类不可维修的、非组合、非余度系统的马尔可夫模型,提出了一种新解法,即马尔可夫状态的概率分解法。与已有的马尔可夫信号流图法和马尔可夫模型的数值解法比较,它具有简单、物理概念清楚的特点,同时可获得所需的可靠度解析表达式,对系统可靠性设计能提供有用的信息。     

基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的异步电动机无速度传感器控制

针对传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)固定的噪声协方差矩阵在观测感应电动机转速时不能同时满足系统动态和静态下精确估计的问题,提出了一种模糊自适应调整噪声协方差的方法。该方法可以根据状态鉴别器输出状态,经模糊自适应调整噪声协方差矩阵参数,解决了系统在动态和静态时对噪声协方差矩阵中不同参数需求的问题。仿真表明所提模糊自适应EKF转速估计精度更高,有效地提高了系统的抗干扰能力。     

基于卡尔曼滤波的航空发动机单神经元自适应控制

针对航空发动机多任务、多变量、高精度和一体化控制的需求,提出了一种基于卡尔曼滤波的单神经元自适应控制方法。该方法在单神经元自适应控制算法的基础上,增加了对控制量和发动机反馈量的滤波,提高了响应速度,精度较高。仿真结果证明,该方法对过程噪声和测量噪声具有很强的克服能力,所需计算量较小,能满足发动机控制对实时性的要求。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的载波跟踪算法

精确的载波相位测量是精密测距中一个很重要的研究点。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计在先验信息不充分和动态变化环境中存在的不足,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的载波跟踪算法。该算法通过实时监测滤波器新息或残差的动态变化,以修正状态噪声方差和观测噪声方差,进而调整滤波器增益,控制状态预测值和观测值在滤波结果中的权重。理论分析和仿真结果表明,本算法充分利用了观测信号的统计特性,克服了传统扩展卡尔曼滤波算法的不足,能够获得更好的载波跟踪性能。     

基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

磁轴承基于扩展卡尔曼滤波的改进PID控制算法研究

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的改进PID控制算法。该算法以传感器测量的转子位移信号为量测量,功率放大器的输出电流为输入量,通过系统状态方程和噪声统计特性估计转子的实际偏心位移,有效解决了信号噪声对控制精度的影响问题。最后,通过仿真和试验,对比验证了算法的有效性。     

基于可观测度分析的稳定姿态滤波器

提出一种适用于惯性/天文组合航天飞行器的稳定姿态滤波器,可以在不降低系统可观测度的前提下解决滤波计算中的奇异问题。对于奇异问题的传统解决方案是删除观测方程的一行,通过对比删除前后系统可观测度的变化,证明此解决方案会导致系统可观测度下降,并指出如何选择最优删除方案以使系统可观测度下降最小。根据对传统解决方案的分析结果,提出了不降低系统可观测度的投影算法。理论分析和仿真试验证明,应用了投影算法的姿态滤波器更为稳定,估计效率更高。     

基于无迹卡尔曼滤波法的串联型电池系统 荷电状态估计研究

以锂离子电池为载体的电源系统为航天器稳定可靠运行提供了一种有效的方式.多个电池单体经串联可扩大电池系统容量,即串联型电池系统.为准确估计串联型锂离子电池系统的荷电状态(State of Charge,SOC),针对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)计算复杂、精度不高等问题,结合串联型电池系统空间状态方程,提出基于无迹卡尔曼滤波法(Unscented Kalman Filter,UKF)的串联型电池系统荷电状态估计算法.在恒流和脉冲两种工况下,通过对比分析UKF与EKF算法的仿真结果与实验数据的匹配情况,证明了提出算法的准确性和高鲁棒性.     

基于无味卡尔曼滤波的飞机防滑刹车模糊神经网络控制

根据对飞机刹车过程动力学分析与建模,本文提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的模糊神经网络控制律。本控制律结合了无味卡尔曼滤波对机体速度的良好估计效果和模糊神经网络控制器对不同系统参数的适应能力,能够很好完成对最佳滑移率的追踪任务。Matlab仿真试验结果显示,基于无味卡尔曼滤波的模糊神经网络控制器可以准确的估计飞机滑跑时的速度,改善飞机防滑刹车系统性能,提高刹车效率。     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种卡尔曼滤波器的永磁同步电机无速度传感器

针对滑模观测器的永磁同步电机参数误差容易造成估算误差和反电动势中存在高频纹波分量的缺点,使用低通滤波器不能有效消除高频纹波,提出在滑模观测器前端引入卡尔曼滤波器来消除高频纹波,使得永磁同步电机的控制系统具有更好的稳态效果和动态响应。依据设计仿真搭建MATLAB平台,对提出新方法进行验证。试验结果表明增加卡尔曼滤波环节后的滑模观测器不仅鲁棒性强,而且在一定程度上有效抑制了抖振,在系统快速性及稳态性能上都有较好的效果。