GPS/INS组合导航系统的鲁棒滤波研究

卫星定位／惯性导航(GPS／INS)系统可形成优势互补而使短期和长期精度都有保证。GPS／INS组合导航系统通常使用Kalman滤波进行信息融合来削弱或消除系统噪声和测量误差,然而使用Kalman滤波要求系统动态模型精确和噪声的统计参数已知。但实际中构造精确的系统动态模型是十分困难的,并且噪声的统计参数也很难事先精确预知。对H∞问题进行了理论上的分析,构造了H∞滤波来提高系统对参数不确定的鲁棒性。仿真结果表明H∞滤波对模型的不确定性的鲁棒性比应用Kalman滤波的方法有较大的提高。     

不确定串联非线性系统具有L2增益的鲁棒自适应控制

研究了一类含有未知参数和干扰的串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制问题。结合H∞控制和自适应控制，基于李亚普诺夫函数递推设计方法设计了H∞状态反馈自适应控制器，并且得出了控制器的精确解，避免了求解HJI不等式设计控制器的困难。该控制器不仅保证闭环系统ISS稳定，而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入以可控输出的L2增益不大于给定的值。仿真结果表明了所设计的控制器的可行性和有效性。     

一种变论域模糊自适应导引律研究

针对空空导弹的导引律问题，基于模糊逻辑和遗传算法．提出了一种论域自调整的进化模糊导引律。将导弹与目标的接近速度以及导弹的视线角速度作为模糊控制器的输入，指令加速度作为输出，并在传统的模糊逻辑控制基础上引入了一个非线性变论域函数，从而实现了模糊变量论域的动态改变，然后使用遗传算法对导引规则进行了寻优。以某型空空导弹模型为对象使用MATLAB对导弹攻击过程进行了仿真。仿真结果表明，该方法的机动过载小，拦截飞行时间短，是一种较为优越的制导方法。     

跨声速风洞翼型实验洞壁状态的鉴定方法

本文叙述了利用近洞壁处实测的两排静压分布,在不同马赫数和零迎角条件下,对沿轴向分段可变开闭比斜孔壁状态的鉴定方法。计算用小扰动压力方程,鉴定结果与实验分析一致。用两排实测近洞壁处静压分布对洞壁状态做鉴定计算,主要优点是不涉及模型附近的复杂流场,可以采用简单的数学模型;不需要实验模型的描述; 便于向三元推广。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

涡轮级间混合架构的变循环发动机总体性能研究（英文）

为满足军用空优战斗机的超声速巡航和亚声速巡航需求,提出了一种涡轮级间混合的变循环发动机架构,该架构包含两种工作模式和八种变循环特征。首先阐述了本架构设计理念与任务目标;然后建立了部件级实时动态变循环发动机模型;最后,在经过特有的粒子群寻优算法对变循环发动机亚声速巡航油耗寻优,对比第四代涡扇发动机油耗产生了12.75%亚声速巡航收益。此外,即使在超声速巡航点本架构也实现了一定的油耗收益和推力提升。在超声速巡航和亚声速巡航之间,可实现0.29～0.82的涵道比大范围变化。结果表明,该架构有望成为一种适用于下一代空优战斗机的变循环发动机架构。     

横向射流中煤油雾化特性的数值研究

为了研究燃油射流雾化过程中的破碎形态及发展轨迹,实现燃油雾化过程的精确数值仿真,本文对直射式喷嘴喷入横向气流中的雾化特性进行数值模拟。计算采用耦合的多相流模型VOF和离散相模型DPM,研究煤油的一次雾化中射流破碎形态及发展过程,二次雾化过程中油滴的索泰尔平均直径（SMD）空间分布特性。应用动态网格自适应技术,精确捕捉到液体结构和射流表面的波动。数值计算结果表明,射流破碎过程中主要发生的是液柱破碎和表面剪切破碎;韦伯数对破碎模态的影响较大,液-气动量比对射流轨迹影响较大;在不同气动进口条件下,燃油射流轨迹以及液滴空间分布特性与经典经验关系式以及试验数据具有较好的一致性。     

基于机器学习的非定常流场网格自适应

现有针对非定常流场数值模拟的网格自适应方法,通常每隔一段时间步就进行一次网格调整,增加了计算复杂度和精度损失。针对这一问题,本文基于间断伽辽金（discontinuity Galerkin, DG）有限元法提出了结合BPNN(backpropagation neural network)和MMPDE(moving mesh partial differential equation)的非定常流场网格自适应方法。该方法首先采用DG有限元法对Navier-Stokes方程进行非定常计算,得到统计意义上的网格间断量;然后以初始网格和间断量训练BPNN回归模型,用于预测任意位置节点的间断量;接着使用MMPDE变分法移动网格节点,使其符合统计意义的间断量分布;最终通过Laplacian网格平滑法保证网格单元质量。圆柱绕流非定常流场算例的验证结果表明,该方法能够在不改变网格拓扑结构和不增加节点数的情况下完成一次性网格自适应,显著提高了非定常流场数值计算的精度和效率。