利用小行星测量信息的深空探测器自主导航算法研究

提出一种利用小行星图像信息的深空探测转移轨道段自主光学导航算法.该算法首先利用导航敏感器获取含有恒星背景的多颗小行星的图像;然后通过图像处理,提取出小行星和恒星中心点对应的像素;最后利用小行星和恒星中心点的像素、探测器的惯性姿态和观测时刻的小行星星历等信息,通过引入Unscented变换的批处理最小二乘滤波估计探测器的位置和速度.以"深空一号"探测器飞行轨道为例进行数学仿真,结果表明该算法导航精度优于"深空一号"应用的批处理最小二乘滤波.     

带鸭翼的弹性高超声速飞行器非线性控制

高超声速飞行器纵向静不稳定、非最小相位和突出的弹性效应等特性给飞行器控制系统设计带来严峻挑战。针对该问题,文中采取鸭翼作为附加俯仰控制舵面与升降舵进行联动控制的策略,以改善高超声速飞行器的非最小相位特性和严重的弹性效应,从而达到提高控制性能的目的。首先,给出了考虑弹性模态的高超声速飞行器动力学模型;其次,研究了鸭翼对飞行器非最小相位特性以及弹性模态响应的影响,并给出合适的鸭翼布局位置和鸭翼/升降舵联动增益参数;最后,采用基于反馈线性化方法和LQR理论的非线性控制器对弹性飞行器进行控制,对比分析了鸭翼联动控制对闭环控制性能的改善作用。研究结果表明,合理的鸭翼配置可以缓解系统的非最小相位特性带来的不利影响,同时避免了控制输入对特定弹性模态的激励,从而达到提高弹性高超声速飞行器控制性能的目的。     

应用星载GNSS接收机的Molniya轨道卫星测定轨方法

针对传统地基测定轨技术应用于Molniya轨道卫星时跟踪弧段不足和定位精度低的问题,提出了应用GNSS信息的测定轨方法,以满足任务对定轨和预报精度要求。分析了Molniya轨道对GNSS星座的导航信息可用性,研究了应用GNSS导航解的轨道确定及预报方法,仿真计算了两种数据精度模式下导航解作为测量数据参与轨道估算的定轨预报误差,并分析了测量轨道圈数和跟踪模型偏差等因素对定轨预报精度的影响。仿真结果表明:利用2圈的导航解参与运算的定轨误差在15m以内,预报6天的位置误差在60m以内。此方法具有精度高、稳定性好和数据需求量少等优点,对未来大椭圆轨道卫星测定轨工程实践具有借鉴意义。     

面向飞机装配的机器人定位误差和残差补偿

工业机器人由于其高柔性和低成本而被越来越多地应用到飞机自动钻铆系统中,使用精度补偿有效地提高机器人的绝对定位精度是保证产品质量的关键,为进一步提高机器人末端定位精度,提出了基于误差相似度的残差补偿方法。首先使用基于运动学参数标定的方法辨识出机器人的几何参数误差,再利用基于误差相似度的方法对残余误差进行估计,实现对机器人的误差和残差的补偿。以工业机器人KUKA KR-30 HA为对象所进行的试验验证表明,机器人的绝对定位精度平均值由补偿前的0.879mm经过定位误差补偿后提高到0.194mm,经过残差补偿后进一步提高到0.141mm,经过定位误差和残差补偿后的机器人最大误差由1.492mm降低为0.296mm,最大绝对定位精度误差降低了80.16%。该方法能有效地补偿参数辨识后遗留的残差,进一步提高机器人的定位精度。     

空间站对日定向装置试验台的控制器设计与精度考核

针对太阳电池帆板大挠性、大惯量等特性,导致对对日定向装置施加的大幅值、高频响的变负载力矩难以模拟和模拟精度不足的问题,设计了以电动负载模拟器为核心装置的地面半物理仿真试验台。首先建立了电动负载模拟器（加载单元）模型,采用递推最小二乘法对加载单元各参数进行辨识,并分析各参数对加载单元响应特性的影响。提出一种超前校正与模糊自适应PID相结合的复合控制算法,该方法有效地拓宽了加载单元带宽、改善了力矩跟随性能和抑制了力矩误差。用不同信号对试验台响应速度、加载带宽和加载精度进行分析和考核。实验结果表明：该复合控制算法使加载力矩较好地复现了太阳电池帆板模型的期望输出力矩,为对日定向装置对太阳电池帆板的驱动性能考核实验模拟出较为精确的期望模型的负载（测试）力矩。     

网络最大流与最小割集的矩阵算法

本文给出了解决运输问题为中心的一类特殊的线性规划问题的新的、简便的算法.网络最大流与最小割集的矩阵算法,不仅能解决许多这类问题,而且能使最小费用流、分配问题和运输问题容易通过计算机来实现.     

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。     

结合Kalman滤波的改进MOSSE跟踪算法设计

机载目标跟踪系统具有广泛的应用前景,随着技术的发展,在实际应用中机载目标跟踪系统对体积、实时性、功耗等方面的要求逐渐提高。因此针对上述需求,提出了一种基于FPGA的实时目标跟踪系统。系统采用误差最小平方和滤波器(Minimum Output Sum of Squared Error Filter, MOSSE)跟踪算法,同时针对机载目标运动轨迹相对平稳的特点,采用Kalman滤波算法改进MOSSE跟踪算法。实验结果表明,改进后的算法具有更高的稳定性。在FPGA测试中,改进后的算法BRAM＿18K消耗降低了20.33%,DSP48E消耗降低了8.09%,运行速度能够保持在200fps。     

基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法

无人艇模型是无人艇运动控制研究领域的核心,模型的精确性对控制算法的设计及验证有很大的影响.为了解决有色噪声对无人艇模型参数辨识时的干扰问题,提出了一种辅助变量最小二乘算法对无人艇模型参数进行辨识.对离散KT方程加入噪声,得到无人艇时间序列分析模型,根据Tally原理引入辅助变量对最小二乘算法进行完善并辨识模型参数.所做...     

自适应滤波抑制电子设备窄带干扰的研究

针对电子设备内部、外部普遍存在的窄带干扰问题,提出了采用自适应滤波的手段抑制这种干扰信号的设想,分析了其抑制扩频信号多窄带干扰的性能,并对其做出了理论论证。