卫星星座结构自稳定设计研究

提出了卫星星座结构自稳定概念。在分析星座构型稳定性的基础上,将只考虑星座几何结构的星座优化设计结果与卫星轨道动力学相结合来设计星座构型初始参数以实现星座结构自稳定,推导了星座结构自稳定设计公式并设计了星座结构自稳定设计流程。对实例星座的结构自稳定设计进行了分析,结果表明,星座结构自稳定设计后其长期稳定性得到了很好的保持。     

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波（SVD-QUKF）算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。      

H∞滤波及其在惯导地面自对准中的应用

在理想条件下,卡尔曼滤波技术应用于惯性导航系统的地面初始对准可实现快速对准并且具有较精度,然而在系统模型和统计特存在不确定性的条件,Ｈ∞滤波可有效地解决卡尔曼滤波应用受到的限制,不仅估计精度高。     

全包线内航空发动机参数估计的神经网络实现

介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络（Ａｕｔｏａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ,ＡＡＮＮ）,然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来,开展了将ＡＡＮＮ应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究。本文提出的选取测量矢量加入样本集的ＥＭＰ方法,有效地减少了样本集中样本矢量的数目,简化了网络的训练。用ＥＭＰ方法在全包线内仅用７４６组测量矢量作为样本集,在网络训练好后,任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型,所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差＜０．５％。仿真结果表明,上述的参数估值方法是可行的,为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础。     

空心光纤埋入环氧树脂复合材料中的影响与应用研究

首次提出利用空心光纤灌注胶液的方法进行复合材料的自诊断与自修复.文中具体分析了空心光纤的传光机理,介绍了利用空心光纤进行复合材料断裂位置测量的原理、方法和实验研究.依据国家有关的复合材料测试标准对环氧树脂复合材料埋入与不埋空心光纤进行了对比实验,实验结果表明空心光纤埋入树脂基复合材料中对其性能的影响是比较小的.因此,该方法在工程结构中极有应用价值.最后,给出了正在进行的研究系统的一个应用事例.     

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险,实现从事故中学习,以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差,系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息,难以直接建立事故致因的关联与映射关系,提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点,结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM),设计出MCAA-CREAM模型,并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型,完成对事故的聚类分析和抽象特征映射,以2D地图形式增强风险因素可读性,利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。     

卡尔曼滤波和自相关分析方法短期预报电离层f0F2的比较

电离层参数f₀F₂的预报是电离层研究的一个重要方向.本文选取2011年北京、长春、青岛和苏州四个常规观测站的f₀F₂数据,分别采用卡尔曼滤波、自相关分析法和国际参考电离层模型（IRI）对f₀F₂实施短期预报（提前1h预报）,并通过与实际观测数据的对比,对三种方法预报f₀F₂的性能进行了比较.研究结果表明,在磁平静时期,采用卡尔曼滤波方法进行f₀F₂预报的均方误差为0.532MHz,相对误差8.11%,比国际电离层参考模型的均方误差和相对误差分别降低1.47MHz和14.58%;采用自相关分析方法进行f₀F₂预报的均方根误差为0.967MHz,相对误差11.46%,比国际电离层参考模型的均方误差和相对误差分别降低1.035MHz和11.23%.比较结果说明二者对f₀F₂短期预报的精度相对于国际电离层参考模型均有大幅提升.对磁暴期间三种方法的预测性能做了进一步比较,试验结果表明卡尔曼滤波短期预报性能总体上优于自相关分析法,这为f₀F₂短期预报的方法选择提供了一定指导.      

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。     

微机-机械扫描阀测压系统精确度改善与提高

本文对采用计算机-机械扫描阀测压系统在压力测量过程中影响测量精确度的诸因素进行了分析,介绍了改善和提高其测量精确度的几种方法。结果表明:效果显著,方法正确。