卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

频率源的短期频率稳定度及相位噪声测量

叙述了频率源的重要特性—频率稳定度及相位噪声的表征和测量；比较了各种测量方法的优缺点；分析了测量中存在的问题，影响测量结果的因素及其引入的误差；给出了避免这些影响和修正误差的方法；最后介绍了国内外频率稳定度和相位噪声测量的最新进展。     

航天员短期和长期飞行后立位耐力预测

根据67次短期飞行和53次长期飞行后立位耐力研究资料分析结果,借助规定的主动和被动立位试验,发现所有航天员立位耐力的下降与飞行时间的长短无关．短期（7-25昼夜）飞行后主动试验时立位耐力下降33%,而长期（49-438昼夜）飞行后立位耐力下降48％．短期飞行后要过一周就能完全恢复立位耐力,而长期飞行后1．5-2个月才能完全恢复正常．飞行后立位耐力的下降程度（相关系数γ=0．81）取决于飞行前的初始状态。可用飞行前立位耐力研究资料预测规定制度下短期飞行后立位耐力变化．长期飞行后第一昼夜根据飞行前的预测评估的立位耐力下降情况：飞行前评价为优秀的立位耐力下20-30％,飞行前评价为良好的立位耐力下降为30-50％,飞行前评价为满意的立位耐力下降55-65％．     

月壤钻采进尺力形成机理及进尺力预测建模

针对月壤钻采过程中进尺力无法准确预测的问题,基于钻采过程中钻具进尺和回转运动模式下土体产生的位移和形变分析了进尺力形成机理。钻头下压使土体径向扩张从而产生的扩孔压力是决定进尺力大小的核心因素,同时,通过回转状态下有限土体柱孔扩张问题的等效解析解建立了进尺力预测模型。开展基础模拟月壤地面钻采试验,将低、中、高回转速度下的进尺力试验结果与仿真结果相对比,验证了进尺力形成机理的合理性以及进尺力预测模型的准确性,为其他地外天体钻取采样任务的技术突破提供了理论支持。     

基于改进注意力机制CNN-ATT的区域性ZTD预测模型

基于天顶对流层延迟（ZTD）的强时空特征,提出了一种融合卷积神经网络的改进注意力机制（CNN-ATT）的多站点ZTD组合预测模型。该模型首次将多源数据（包括日解算精度、年积日(DOY) 和三维坐标）综合运用于ZTD预测任务。通过对南宁市的5个参考站（CORS）和14个国际GNSS服务（IGS）站点共1 501个年积日的观测数据进行研究,选取传统BP模型、GPT2w模型和ATT模型作为基线模型进行实验对比分析。研究结果显示,在预测精度方面,改进的CNN-ATT模型与BP模型相比其均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）分别减少了5.5 mm和 4.4 mm,预测精度分别提高了41.4%和67.8%;与ATT模型相比,CNN-ATT模型的预测MSE和MAE也分别减少了4.6 mm和2.1 mm,预测精度分别提升了36.2%和50.0%。在定位精度方面,改进的CNN-ATT模型的精度表现优于SAAS,GPT2w,BP以及ATT模型。并且与传统SAAS对流层模型相比,CNN-ATT模型在N,E,U 3个方向的精度提升高达18.2%,12.6%和31.0%。此外,研究还发现CNN-ATT模型在长预测时间步长中的精度表现更为稳定,更适合多测站预测任务,并且其精密单点定位（PPP）收敛速度更快。     

基于鲁棒模型的航空交流感应电机预测转矩控制

航空领域对驱动电机的动态、稳态及鲁棒性能提出了更为苛刻的要求。近年来,有限集模型预测控制（FCS-MPC）以其动态响应快、稳态性能好（同开关频率下）等诸多优点成为电机驱动领域的国际研究前沿。然而,预测模型依赖于电机参数,鲁棒性差。特别地,在感应电机的FCS-MPC中,模型失配引起电磁转矩预测误差,进而降低系统性能甚至导致系统失稳。针对此问题,提出了一种基于鲁棒模型的感应电机预测转矩控制。在定子电流预测方面,在传统开环模式的基础上,建立了闭环模式的定子电流预测方程,研究了其稳定性及参数设计方法。在定子磁链矢量预测方面,在传统电压模型预测法的基础上,建立了融合电压模型及电流模型的离散混合预测模型,基于比例积分调节器调节电压模型到电流模型的平滑切换。感应电机的电磁转矩则由闭环模式预测的定子电流和定子磁链计算得到。在一台2.2 kW感应电机实验平台上对本文提出的算法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性。     

基于电离层暴时f_0F_2经验模型Kalman滤波短期预报

利用时间累积地磁指数印ap(T),建立了强地磁扰动条件下电离层f0F2与月中值相对偏差经验模型.该经验模型只在春秋季节和夏季特强地磁扰动条件ap(T)>100,即时间累积地磁指数大于100时达到理想精度.尝试利用气象预报中常用的Kalman滤波方法对模型的系数进行实时修正,以提高预报精度,并对长春站1986-1995年近一个太阳周f0F2数据进行提前一小时预报试验.冬季预报均方根误差为0.76MHz,春秋季节为0.68MHz,夏季为0.61MHz.在特强地磁扰动条件下,预测误差在0.87～1.43MHz之间.该预报方法同时与包含暴时修正模型STORM的国际参考电离层IRI2001进行了比较,展示了Kalman滤波方法实时修正模型系数的能力和良好的应用前景.     

利用F_(10.7)短期预报电离层F_0F_2

通过对电离层历史数据和太阳射电流量F10.7的回归分析,提出了一种单站电离层f0F2的短期预报方法,以F10.7的流动平均值fc为输入,以未米3天的f0F2为输出,分别利用中国地区8个台站的数据进行检验,分析不同太阳活动水平、季节以及地方时预报误差的分布特征.结果表明,该方法能有效地预测未来1～3天的f0F2.该方法还可应用于其他电离层参量的短期预报.     

改进型SVM在轴向磁轴承转子位移自检测中的应用

磁轴承采用位移自检测技术能够减少磁轴承体积、降低成本和提高可靠性。提出了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的磁轴承自检测技术。介绍了轴向主动磁轴承的工作原理并推导了其悬浮力的数学模型;在混合核函数LSSVM回归原理的基础上,建立了控制线圈电流与转子位移之间的非线性预测模型,并优化了LSSVM参数,实现了无位移传感器控制。构建了轴向主动磁轴承系统自检测仿真模型,针对所提自检测方法进行了仿真研究,仿真结果表明该模型能够准确预测转子轴向位移。进一步的试验结果表明,该方法具有良好的轴向位移自检测性能,实现了轴向主动磁轴承无位移传感器下稳定悬浮运行。