涡扇发动机故障诊断中粒子滤波改进方法

针对标准粒子滤波算法诊断步数多且诊断结果噪声水平高的问题,提出伪协方差和自适应似然分布结合的改进粒子滤波算法。该算法通过使用伪协方差代替了粒子集协方差,保证采样得到的粒子能够更真实地反映突变情况,减少诊断步数;通过对似然分布自适应调整,增加其与先验分布的重叠区域,提高抽样率,增加有效粒子数,降低诊断结果噪声水平。发动机健康参数估计仿真结果表明:与标准粒子滤波算法相比,改进的粒子滤波算法能使诊断速度提高约27%,诊断精度提高约38%,有效地减少了突变故障的诊断步数,并显著降低了诊断结果的噪声水平。     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

基于无迹粒子滤波算法的航空发动机排气温度预测

针对粒子滤波算法不能考虑最新的观测值,仅使用某时间节点之前的实际数据来预测航空发动机排气温度,会造成预 测的温度数据误差累积,不能及时修正以及粒子退化等问题,将无迹粒子滤波引入到航空发动机排气温度预测中。分别介绍了粒 子滤波算法和无迹粒子滤波算法;在此基础上,建立了航空发动机的退化模型。利用退化模型和无迹粒子滤波算法对航空发动机 排气温度进行预测,并将预测值与实际值进行比较,将所得结果与采用传统粒子滤波算法得到的结果进行了对比,结果表明：无迹 粒子滤波算法对于排气温度的预测效果较好,所预测的发动机达到阈值的时间与实际时间更为接近,温度范围更为集中,准确性 更高,预测误差小于5%。     

基于惯性辅助的北斗接收机完好性监测方法研究

针对传统卫星导航接收机在卫星数小于5颗及卫星星座构型不佳的情况下无法实现卫星故障识别与隔离的问题,结合卫星导航接收机在弹上的实际应用情况,利用惯导的辅助数据设计了一种基于多级Kalman滤波的北斗接收机完好性监测方案,给出了卫星导航接收机的RAIM滤波器结构与故障检测和隔离方法,并对其可用性进行了推导.该方案经过仿真分...     

基于测距测角信息的DG-IEKF相对导航算法

在自主近距空中加油过程中,无人机通常利用机间数据链进行导航数据共享,解算获得高精度的相对导航信息.机间数据链受扰中断时,在常规相对导航策略失效的情况下,无人机通过搭载的态势感知传感器对未知环境进行探索.针对受油机与非合作目标加油机间中远距离相对导航问题,提出了一种测距测角信息下的相对状态估计算法.考虑到测距测角信息下算...     

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.     

准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法研究

为消除常规利用正侧视SAR图像辅助导航信息对惯性误差进行修正时的滞后影响,结合前斜视SAR成像工作特性,本文分析提出了新的准实时性组合导航滤波方案和算法,以解决SAR/INS组合导航系统中的量测滞后影响;本文分析了前斜视SAR成像辅助导航系统工作特点,分析了SAR量测输出模型;建立了准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法模型,并通过仿真分析了组合导航系统性能。仿真结果表明：采用所提出的惯性/SAR组合方案和算法,可以有效克服成规正侧视SAR辅助匹配输出滞后的影响,有效满足组合系统性能要求。     

一种改进的类高斯和粒子滤波在大失准角传递对准中的应用

 在小失准角传递对准模型基础上提出了一种大失准角下的速度加姿态匹配的传递对准模型;针对模型中存在的非线性和非高斯性问题,根据二阶马尔可夫过程的时域特性,提出了一种改进的采用类高斯和重采样的粒子滤波算法。理论分析证明了大失准角下传递对准模型和小失准角下传递对准模型的统一性。小失准角下的仿真验证了大失准角传递对准模型的正确性;大失准角下的仿真结果表明在大失准角的非线性、非高斯状态下,相比传统粒子滤波算法只稍微增加了计算量,而传递对准的精度提高了大约40%。     

基于声矢量传感器阵列的鲁棒H∞空气流动 速度估计算法

 研究了基于声矢量传感器阵列的空气流动速度测量问题。首先,根据声波在气流中的传播原理,求得声场中质点振速与空气流动速度的关系表达式,建立基于声矢量传感器线性阵列的测量模型。在此基础上,根据各个阵元输出信号之间的相位差,提出了基于鲁棒H_∞滤波的空气流动速度估计算法,该算法通过各个阵元的信息迭代估计出空气流动速度。然后从理论上讨论了算法的初值选取,并分析了算法对随机扰动的鲁棒性。最后,计算机仿真表明该算法具有良好的鲁棒性和容错性。     

增量粒子滤波方法

提出增量粒子滤波的概念,建立增量粒子滤波模型及其分析方法,给出其算法.对于工程实际中存在的由未知系统误差的影响而无法精确建立量测似然函数的这一问题,提出增量粒子滤波方法,通过对带有未知系统误差的量测数据进行校正,获得精确的量测似然函数,建立精确的增量粒子滤波模型,从而消除这种未知系统误差的影响,减少重采样的次数,较好地保存了粒子的多样性,提高非线性滤波的精度.模拟仿真中,重采样的次数减少41.7%,滤波误差均值和均方根误差分别降低了45.3%和70.1%,有效地改善了滤波的效果.