自适应卡尔曼滤波实时性研究及其应用

自适应卡尔曼滤波在估计系统状态的同时，也估计系统噪声统计值，因而计算量很大，通常在实际的应用中，其实时性很难保证。通过在ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片上实现惯性导航系统／全球定位系统（ＩＮＳ／ＧＰＳ）组合导航系统的自适应卡尔曼滤波可以看出，采用ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片来解决自适应卡尔曼滤波的实时性问题是可行的。     

轨道机动过程中推力加速度的在线最小方差估计

定位和跟踪空间机动目标时，对目标运动建模受发动机推力的不确定性影响，通过统计处理离散的雷达观测数据实时估计发动机的推力，进而定位和跟踪机动目标便是本文所要研究和解决的问题，本文在地心惯性系建立了常推力轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，机动过程中质量秒耗量和排气速度作为表征轨控发动机推力的两个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散雷达测量数据进行序贯统计处理得到发动机推力的最小方差估计；文中详细地给出了线性化量测模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地在线估计轨控发动机的等效推力。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

基于刀轨调整的叶片前后缘几何自适应加工

航空发动机压气机叶片在前期净近成形工艺中,其前后缘曲率变化剧烈,形状特殊,无法直接成形,需要进行二次加工。然而,前期工艺会使叶片产生变形,理论数模已经无法适用于其二次加工。因此,为了解决因变形带来的前后缘加工问题,实现前后缘与叶身的光滑转接加工,提出了一种基于刀轨修改的叶片前后缘几何自适应的加工方法。首先,在前后缘附近的已成形区域上提取特征测量点并对其进行实测;然后,通过特征点实测数据分析叶片前期工艺变形情况,并基于变形数据建立叶片截面Z坐标值与变形规律的映射关系函数;最后,根据变形映射函数,相应地调整原始理论刀位文件,以调整完的刀轨实现叶片前后缘的自适应加工。以某型号航空发动机精锻叶片为例进行仿真试验验证,试验结果表明该方法优化效果显著,原理论刀位文件与调整后的刀位文件的加工误差相比,后者偏差基本在0.01 mm以内,极大程度地减少了加工误差。该方法能有效解决精锻叶片进排气边的光滑转接加工问题。     

基于视觉的码头集装箱AGV导引系统

根据码头环境的特殊性,提出了一个应用在码头的集装箱装卸自动导引车(A u tom atic gu ided veh icle,AGV)系统。本系统是基于视觉导引的,采用先识别,后跟踪的方式。在识别时根据识别的标志线的特点,提出了改进的Sobe l算子和可调节参数的Hough变换的方法;在跟踪时,提出了一种用自适应模糊的负反馈来改善系统识别质量和频率稳定性的思想,并应用到了该系统中。文中还提出了一种简单有效的防止图像抖动的方式,使得传送给机车控制系统的参数更加平滑、稳定。实验证明,该系统可以满足AGV在码头工作环境中的全天候工作,并且保证AGV在8 m/s的速度下,系统的识别精度在5 cm以内。     

一种深空探测器自主天文导航新方法及其可观测性分析

天文导航是一种适用于深空探测器的完全自主的导航方法,与传统的直接利用天体观测信息进行滤波的方法不同,针对深空探测器,提出了一种首先利用天文观测信息通过几何解算得到一个初步的定位结果,再结合轨道动力学方程利用多模自适应(MM)滤波方法对初步结果进行再处理的自主天文导航新方法,仿真计算的结果表明,该方法可以明显提高导航定位精度,同时从可观测性和可观测度的角度,分析了应用该方法提高导航定位精度的原因和机理。     

主动学习基自适应PC-Kriging模型的复合材料结构可靠度算法

针对复合材料机翼随机固有频率可靠性分析复杂、高维、高度非线性和计算时间长的问题,本文提出了一种主动学习基自适应PC-Kriging模型的可靠度算法。在基自适应PC-Kriging模型中,采用一种基自适应策略来确定多项式混沌展开部分的正交多项式基,以近似数值模型的全局响应,Kriging用于高阶非线性插值以近似数值模型的局部响应。在主动学习可靠度计算框架中,引入加权K均值聚类,在一次迭代中添加K个对失效概率贡献较大的候选样本点以减少迭代次数和加快收敛速度。通过一个高度非线性的数值算例分析,证明了所提方法的有效性和准确性。将该方法应用于复合材料板和复合材料机翼的随机固有频率可靠性分析,获得了准确高效的可靠度计算结果。     

虚拟阵列测向性能分析

针对相干信号源测向以及模糊的实际问题,提出一种基于任意形状平面阵列的测向方法。经计算机仿真,证明该方法的有效性。     

基于随机机动模型和落点预测的制导律设计

针对自旋弹体低成本制导律设计问题,提出了一种基于落点预测的新型制导律设计方法。采用随机机动模型和自适应卡尔曼滤波器估计弹体的飞行状态,并解析求解弹体落点预测值,根据落点预测值与目标的偏差生成制导指令。该制导律不依赖于弹体气动参数和弹体运动方程的在线数值求解,避免了常规基于落点预测的制导律所带来的在线计算成本。根据自旋火箭弹的非线性数学模型,通过数值仿真检验了所提制导律在标称参数条件和参数受扰条件下的性能。通过与比例制导律进行制导性能对比,结果表明:所提制导律的制导性能在绝大多数情况下优于比例制导律。