基于GPS RTK技术的惯导平台误差模型辨识

对在惯导平台车载试验误差模型辨识中使用全球卫星定位系统（GPS）载波相位差分（RTK）法进行了研究。建立了系统的状态与量测方程,将GPS RTK的整周模糊度作为一个状态进行估计,用基于平方根滤波的Kalman滤波器以防滤波发散。仿真结果表明：与单点定位GPS和伪距差分定位相比,GPS RTK法可明显提高辨识精度。     

尾喷流吸入对发动机进气畸变的影响

为了研究折返的尾喷流吸入对发动机进口流场畸变的影响特点,开展了发动机不同状态下的尾喷流吸入地面试验,基于测取的发动机进口温度、压力流场数据,分析了发动机进口流场温度、压力畸变特征和影响进气温度畸变强度的因素。结果表明:折返的发动机高温尾喷流吸入会在发动机进口形成明显的温度畸变,此时的发动机进口流场具有温度、压力组合畸变特征;高温尾喷流的吸入会影响发动机进口总压分布,使低压区压力有所升高,总压不均匀性降低;发动机工作状态越高、加力状态保持时间越长,发动机进口形成的温度畸变强度峰值越大;发动机进口温度场的改变滞后于油门杆的动作,是一个动态变化的流场,但尾喷流吸入造成的温升率较小。      

侧风条件下短舱进气道地面涡数值模拟

通过数值模拟方法,对侧风条件下短舱进气道地面涡的形成及发展情况进行了研究.通过改变侧风风速的大小,分析了侧风风速大小对地面涡形成的影响及其对进气道出口截面流场的影响.结果表明,侧风条件下,短舱进气道易形成地面涡,且伴随有尾涡的出现;随着风速大小的增加,地面涡的强度先增大后减小,地面涡的位置、结构也会发生变化;所形成的地...     

基于截尾D-最优的加速度计离心机试验优化设计

为了提高加速度计在离心机试验中的试验效率和加速度计模型系数的辨识精度,针对离心机试验中加速度计高阶误差项的辨识精度问题提出了截尾D-最优设计方案,并与饱和D-最优试验计划进行了对比,结果表明采用本文提出的加速度计离心机试验的截尾D-最优试验计划,能够提高加速度计高阶模型项的辨识精度.     

惯导平台系统连续翻滚试验测试方法研究

首先以X加速度计坐标系为基准建立了平台台体坐标系,推导了基于框架角的姿态方程,即状态方程,并以三个加速度计输出作为观测量建立了观测方程。在此基础上,应用D最优设计方法对平台系统重力场连续翻滚测试进行了优化设计,给出了改进的扩展卡尔曼滤波方程。最后,试验结果验证了该测试方法的有效性。     

陀螺加速度计误差模型系数离心机测试方法研究

提出了一种在带有反转平台的精密离心机上标定陀螺加速度计误差模型系数的方法。阐述了其测试原理，指出这种带反转平台的测试原理改善了陀螺加速度计离心机测试的环境条件。所提出的测试方案和辨识方法解决了陀螺加速度计在精密离心机上进行高g测试时，受到离心机大臂旋转牵连运动影响的关键问题，并提出分离和精确标定陀螺加速度计误差模型系数的数据处理方法，解决了反转平台引入后造成的正弦输入问题。     

一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法

提出了一种新的惯导平台静基座快速初始对准方法。用两步卡尔曼滤波算法替代常规算法估计水平误差角,根据水平误差角快速收敛的估计结果估计收敛较慢的方位误差角。给出了算法模型。理论分析和仿真结果表明:该算法对水平误差角的估计收敛速度可提高1倍,对方位误差角的收敛速度也相应提高,精度与常规方法一致,是一种有效的快速初始对准方法。     

改善测试转台速率平稳性的鲁棒重复控制

提出一种鲁棒重复控制方法用来提高无刷直流电机驱动测试转台的速率平稳性.该方法以互补的方式综合了变结构控制律和重复控制律.变结构控制律可以有效地镇定系统,并抑制非周期性扰动和噪声等不确定性因素,同时保证了重复学习过程的收敛性;而重复控制律可以进一步消除稳态时存在的速率波动.本文讨论了一般的非线性系统模型.该模型可看作是无刷直流电机数学模型的扩展.Lyapunov直接法证明了闭环系统的全局稳定性和跟踪误差的渐近收敛性.仿真结果表明,该鲁棒重复控制方法明显地改善了测试转台速率系统的平稳性.     

基于GA-OCPA学习系统的无人机路径规划方法

为解决未知空域中无人机路径规划方法实时性和适用性不足的问题,以生物应激条件反射理论为基础,将无人机实时路径规划类比为在外界条件刺激下的一种自学习行为。首先,将概率自动机与遗传算法相结合,设计了基于Skinner操作条件反射理论框架(GA-OCPA)的学习系统;然后,将无人机规避机动的飞行速度、滚转加速度和拉升加速度作为系统学习的行为,并计算每次学习尝试之后的选择概率和个体适应度,通过遗传算法搜索最优行为进而得到最优路径;最后,运用增量多层判别回归树(IHDR)对学习得到的最优行为建立知识库,形成威胁状态与路径规划的匹配映射。实验结果表明GA-OCPA学习系统对于无人机路径规划具备有效性和适用性。     

导弹滑模抗干扰自动驾驶仪设计

针对拦截弹的抗干扰控制问题，设计了一种基于扩张状态观测器和快速滑模控制的三通道自动驾驶仪。首先建立考虑有界未知不确定性和外界干扰的拦截弹系统模型，构建扩张状态观测器对有界未知不确定性和外界干扰进行估计；在此基础上，根据自动驾驶仪系统特性，设计了一种快速滑模控制算法使得系统在受到有界未知不确定性和外界干扰的情况下仍然能精准快速跟踪指令信号，并基于李雅普诺夫函数证明了其稳定性。仿真结果验证了所设计控制算法的有效性。