基于加权几何平均迭代的改进BESO法

为了解决传统双向渐进结构优化法中存在迭代历程易出现局部振荡现象、算法效率低的问题,提出了一种基于加权几何平均迭代的改进双向渐进结构优化法。通过研究当前迭代步灵敏度权重因子和历史迭代步敏度权重因子对结构优化过程的影响程度,与当前迭代步敏度权重因子对应的迭代历程变化趋势,实现了最优当前迭代步敏度权重因子的优化选择。3个经典算例验证了较原生过滤法与基于算术平均的过滤法两种处理方法,本文方法在保持了同等刚度的同时,减轻了迭代历程的震荡程度,显著提高了迭代的稳定性,减少了迭代次数,效率提高了10%～37.5%,说明该方法的可行性与有效性。     

基于自适应FIR算法的交流伺服系统前馈控制

永磁同步电机(PMSM)交流伺服控制系统中由于电子器件的开关引起相电流非正弦变化,经坐标变换得到的交直轴电流含有谐波成分,引起电流环振荡及电磁转矩脉动。在分析相电流与交直轴电流高次谐波关系,以及交直轴电流高次谐波对电磁转矩影响的基础上,提出了一种基于自适应FIR滤波器的交流伺服系统前馈控制策略,并在该方法的基础上提出了变步长因子算法,根据误差值改变步长因子,在提高滤波器收敛速度的同时减小超调。该算法与传统的一阶低通滤波器相比,相位不滞后,灵敏度更高,且系统稳定。改进后的控制策略有效地降低交直轴电流谐波,抑制电流环振荡及电磁转矩脉动,提高PMSM交流伺服控制系统稳定性及动态响应。通过仿真与试验证明了该方法的可行性。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前,几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰,使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题,选用基于因子图的信息融合算法,来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明,该方法能在卫星信号失效情况下,实现多传感器信息快速有效融合,确保系统导航精度,提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足,提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比,实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据,从而实时进行轨道解算和预报,并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景,系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果,并提出相对位置精度因子的概念,由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法,并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差,从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台,仿真结果表明,实时标校后测距系统误差残差降低到40cm左右,测速系统误差残差降低到1cm/s以下,与理论分析结果一致,可以较好地满足未来航天任务的测控需求。     

基于方向和距离的双因子定权的地磁数据通化方法

针对地磁数据通化处理中传统使用的直接平均法、反距离加权平均法和纬度差加权平均法在定权时存在的缺陷,并根据地磁场强度与纬度变化关系密切这一特点,提出了基于方向和距离的双因子定权方法,即在定权时不仅考虑了地磁台站之间的距离在权值中的贡献,而且在权值分配中加入了地磁台站在纬度和经度方向的影响,从而改进了通化结果的精度,为卫星、航空和海洋磁力测量数据提供更加准确的日变改正值。采用Intermagnet网站提供的地磁台站测量数据对所提定权方法的有效性进行了测试。实验结果表明:所提定权方法计算结果精度优于传统定权方法,为实施地面磁力测量存在困难地区的地磁数据日变改正提供了一种更优的定权方法,具有较好的应用前景。      

基于时变AR模型的MEMS陀螺抗野值Kalman滤波

陀螺是框架式导引头控制稳定平台和解算视线角速度的重要器件。随着微机械陀螺(MEMS)广泛应用于低成本框架式导引头,许多学者开展了对MEMS陀螺的研究来提高导引头的制导精度。针对导引头MEMS陀螺输出噪声大、滤波后延时大的问题,提出了一种利用遗忘因子递推最小二乘进行时变AR模型建模并与抗野值Kalman滤波相结合的方法。利用遗忘因子递推最小二乘对AR模型进行参数估计,将实时AR模型的结果应用到自适应抗野值Kalman滤波中进行随机误差补偿。经过仿真和实物测试,时变AR模型抗野值Kalman滤波的均值、方差、Allan方差的噪声项比原始数据减少了90%以上,表现出比Kalman滤波更好的效果。     

无人机三维航迹规划的量子粒子群优化算法

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,采用量子粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划.详细分析了固定翼无人机的飞行性能约束条件.为了减小算法计算复杂度,提高规划效率,对三维航迹规划问题的高度规划采用了直接设定策略,即,设置各个航路点的高度介于最大、最小飞行高度之间,从而将三维航路规划问题简化为二维航路规划问...     

基于历史数据的民机电子设备可靠性预计

针对传统相似分析法难以准确地定量评估目标产品和相似产品间可靠性水平的差异程度及可信度较低的问题,综合考虑产品的相似水平和样本量提出两种新的民机电子设备可靠性预计方法。一种是基于区间层次分析法(analytic hierarchy process,简称AHP)确定可靠性修正因子,将模糊信息定量化,提高预计结果的精确性。另一种是基于手册或故障物理(physics of failure,简称PoF)模型确定可靠性修正因子,引入设备重要度等级和置信度的关联性概念,实现了小样本量分级分类开展产品可靠性预计,提高了相似产品法的精确度和可信度。     

浦东地区近地强风特性观测研究

2000年8月当“派比安”和“杰拉华”台风接近上海时，浦东气象局的10m高茺极值风速记录超过24m/s，笔者用超声风速仪在离地20m高处采集到近20h的三维强风样本。经过实测风速数据的分析，得到了平均风速和风向、分析结果表明：近地强风的湍流度和阵风因子较高，湍流积分长度约在80m左右，水平（纵向横向）湍流功率谱密度函数与imiu谱基本 一致，但垂直流端功率谱与Panofsky谱相差较大。