基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和目标机动信息难以获取等特点,提出了一种线性自抗扰(LADRC)制导律的设计方法。该方法以捷联导引头弹目视线角为输入量,对控制对象模型已知部分进行前馈补偿,对控制对象模型的不确定部分和目标的未知信息通过线性扩张状态观测器(LESO)进行估计并予以动态补偿,对改造后的系统再利用比例微分(PD)控制,完成制导律的设计。该方法无需获取目标运动加速度即可实现对加速运动机动目标的打击。仿真结果表明,弹道末端需用过载小于导弹的最大可用过载,脱靶量满足指标要求,具有很高的工程应用价值。     

一种基于状态转移的雷达脉冲时序特征描述方法

雷达脉冲具有时间序列的明显活动规律,传统的基于脉冲描述字的雷达脉冲频繁序列提取,只能获取脉冲序列片段,序列片段之间的时序关系不明确,无法描述整个信号的时序特征。提出了一种基于状态转移矩阵的雷达脉冲时序特征描述方法,将雷达脉冲时序分为固定序列和概率转移,通过挖掘出的雷达脉冲重复间隔序列,按照状态转移矩阵的模型,完成时序片段的拼接,描述整个雷达信号的脉冲时序特征,从而为雷达信号时序特征和工作模式研究提供依据。     

不依赖卫星的定位导航与授时体系研究

定位导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是支撑人类社会发展的基础设施。当前以卫星为核心的天基PNT应用广泛,但在卫星拒止环境下面临严峻挑战。通过总结天基PNT在国民经济发展与国防建设中的重大作用,分析天基PNT的脆弱性与依赖风险,明确了对不依赖卫星的PNT体系的迫切需求。提出了不依赖卫星的PNT体系概念与特征,即以“惯导+时钟”为核心增强基础PNT能力,利用外源传感器多源融合提高精度保持能力,在卫星拒止条件下为用户提供可承载的高性能PNT服务。基于现有技术基础重点发展微小型、高精度、低成本惯导技术,微时钟技术以及智能融合技术是有效途径,能够实现不依赖卫星的PNT覆盖性、精确性与可承载性的全面提升。     

时滞依赖状态的随机脉冲随机集值微分方程解的存在性

利用随机脉冲有关理论、时滞依赖状态相关方法结合适当的集值映射不动点定理,基于公理化定义的相空间,研究了一类时滞依赖状态的随机脉冲随机集值微分方程解的存在性,在满足一定条件下获得了此类问题温和解的存在性.     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

基于Optistruct的结构静动力拓扑优化设计

基于Optistruct平台,研究了二维平面薄板及三维结构的静力、动力以及静动力联合的拓扑优化,给出了典型结构的算例,对比了优化参数取值不同时所对应的优化结果,探讨了优化过程中的网格依赖性以及拓扑优化的效率等问题.     

DSMS悬挂物的初始化和控制流程研究

首先指出了数字式悬挂物管理系统(DSMS)的先进性,分析了其组成和接口,然后重点研究了DSMS悬挂物的初始化和控制,包括各状态系列、接口控制动作、标准消息数据格式,进而以流程图的形式概括了整个过程.