GPS/INS超紧组合载波跟踪环路最优带宽在线设计

在全球定位系统和惯性导航系统组成的超紧耦合系统中,卫星信号的跟踪性能直接取决于载波跟踪环路的带宽。为提高最优带宽的计算精度,在对惯导辅助下载波跟踪环路跟踪特性进行分析的基础上,详细推导了载波多普勒频率估计误差、多普勒频率变化率估计误差的计算方式,建立了惯导辅助下的环路跟踪误差模型;在实时估计跟踪载噪比的基础上,应用离散牛顿二阶梯度法迭代解算最优带宽,并进行实时调整。仿真结果表明,所设计最优带宽迭代解算方法的计算精度能够在11次迭代内达到99.6%,以此作为环路的带宽,能够在弱信号、辅助信息精度较低的情况下有效提高环路的跟踪精度。     

基于星体边缘和轨道投影的光学自主导航算法

针对光学导航中存在的通过星体（球体）图像部分边缘点拟合椭圆参数计算轨道参数产生中间误差的问题,提出利用边缘点映射轨道参数的直接投影模型,避免拟合椭圆参数的方法。在小孔成像模型基础上,建立了边缘点与轨道参数的直接投影数学模型,对其映射过程进行了理论推导,利用列文伯格-马夸尔特迭代算法进行求解轨道参数。用实际探测器以及镜头参数进行数值仿真验证,结果表明：该方法在相同边缘点的条件下,轨道精度可以达到5‰。与传统方法相比,这种方法避免了椭圆的拟合过程,减少了引入中间误差过程。     

Levy 方法的改进

由于Levy方法简化了指标函数,并采用经典的最小二乘法,用于估计系统传递函数的参数,受实验数据误差影响大。基于Levy方法但保持原来的指标函数,提出一种改进的增量迭代算法和正交最小二乘法,仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性,并使系统参数估计精度较Levy方法有明显的提高。     

直升机旋翼载荷中的非线性强迫振动方程迭代算法

介绍用迭代方法求解直升机桨叶气动载荷中的非线性强迫振动方程。计算时,先假定诱导下洗已确定,求出桨叶的初始载荷;再通过非线性强迫振动方程求出弯－弯－扭弹性变形。以某一直升机为例,求出了桨叶的各阶谐波载荷和弹性变形。计算结果与实验数据吻合。     

基于飞/发性能一体化快速迭代的循环参数匹配

针对150 kN级大涵道比涡扇发动机总体性能参数匹配设计问题,以A340-300飞机对发动机的任务需求为例,采用基于飞/发性能一体化快速迭代优化方法,将飞机/发动机一体化设计与发动机总体性能优化设计进行耦合迭代,对多约束条件下的大涵道比涡扇发动机总体性能方案进行优化设计。结果表明：在保证发动机满足飞机任务需求和任务载荷要求,以及发动机尺寸、质量、污染排放要求等约束条件下,飞机的最大起飞质量较初始方案减轻约14.33%,较A340-300飞机的最大起飞质量减轻约8%～9%;燃油消耗量较初始方案减少约20.6%;在保证发动机与飞机良好匹配性的前提下,通过飞发优化迭代使发动机和飞机的设计难度都有一定程度地降低。采用的研究思路与方法是合理、可行的,具有工程实用价值。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

基于迭代算法的复杂曲面零件三坐标测量快速精确定位方法

针对复杂曲面零件在三坐标测量过程中存在着定位难、定位精度低的问题,基于改进的迭代最近点算法,提出了考虑半径补偿的预定位与精定位的多级定位算法;并通过建立定位点几何误差与叶片定位精度的数学关系模型,结合贪婪算法与六点原则,给出了近优的定位点序列生成方法。结合定位算法与定位点序列,给出了复杂曲面零件定位迭代流程,并开发了三坐标测量定位系统。以涡轮叶片为例,通过的定位仿真和定位实验,结果表明:该系统只需测量12～18个点即可使得叶片定位误差在0.1mm以内,证明该系统能有效的提高复杂曲面零件的定位精度和效率。      

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。