一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法

针对现有组合导航系统易被干扰欺骗以及姿态求解精度不足的问题,设计了惯性测量单元(IMU)与偏振光传感器组成的航姿参考系统(AHRS)。同时,考虑到传统的姿态求解方法精度不高,提出了一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法。将Mahony滤波后的姿态值作为系统观测量,再结合扩展卡尔曼滤波(EKF)实现传感器数据的深层融合,以获得高精度的姿态角信息。实验结果表明：在静态环境下采用混合滤波方法求解的姿态值能有效滤除偏振光传感器和加速度计内部噪声干扰,其稳定性明显优于两种方法各自求解时的情况;在动态实验中该方法能有效抑制单独采用Mahony滤波时存在的超调问题,表现出更高的动态解算精度,从而为偏振光组合导航系统提供了更精确的姿态估计信息。     

基于控制系统工作原理的视线角速度获取方法

针对红外成像导引头弹目视线角速度获取精度较差,无法满足导弹制导指标要求的问题,根据红外导引头角跟踪原理,比较研究了直接微分法、基于马尔科夫模型的方法和基于控制系统工作原理的方法3种弹目视线角速度提取方案。利用试验数据进行了仿真分析。仿真结果表明:直接微分法和基于马尔科夫模型的方法均不适用于红外成像导引头弹目视线角速度提取。将控制系统设计为二阶无静差系统,并以此建立了基于控制系统工作原理的弹目视线角速度提取模型。仿真分析表明:该方法适用于红外导引头弹目视线角速度提取。     

压电式快速反射镜系统建模与传递函数辨识

为在高精度跟瞄系统中对压电式快速反射镜(PFSM)实现稳定、精确的控制,构建了PFSM系统的传递函数模型,并结合实测的PFSM系统幅频和相频响应特性,使用非线性最小二乘曲线拟合法,针对不同频率特性进行分段拟合,得到了精确的PFSM系统传递函数。与实测结果相比,在中低频段,幅度辨识误差在0.1 dB以内,相位辨识误差小于1°。由此设计的双二阶滤波器和经典比例积分(PI)相结合的控制算法有效降低了机械谐振的影响,使系统的幅值裕度提高了10.94 dB,相位裕度提高了47.2°,开环截止频率提高了181 Hz。结果表明:通过理论推导建立的PFSM模型是合理的,辨识方法具有可行性,且精度很高,为PFSM系统的复杂控制器设计提供了依据。     

基于自适应FIR算法的交流伺服系统前馈控制

永磁同步电机(PMSM)交流伺服控制系统中由于电子器件的开关引起相电流非正弦变化,经坐标变换得到的交直轴电流含有谐波成分,引起电流环振荡及电磁转矩脉动。在分析相电流与交直轴电流高次谐波关系,以及交直轴电流高次谐波对电磁转矩影响的基础上,提出了一种基于自适应FIR滤波器的交流伺服系统前馈控制策略,并在该方法的基础上提出了变步长因子算法,根据误差值改变步长因子,在提高滤波器收敛速度的同时减小超调。该算法与传统的一阶低通滤波器相比,相位不滞后,灵敏度更高,且系统稳定。改进后的控制策略有效地降低交直轴电流谐波,抑制电流环振荡及电磁转矩脉动,提高PMSM交流伺服控制系统稳定性及动态响应。通过仿真与试验证明了该方法的可行性。     

转子时间常数在线校正的感应电机转速观测

基于磁链的模型参考自适应算法中,转子时间常数失准会影响电流模型精度。建立了消除耦合关系的可同时辨识转速和转子时间常数的模型。针对纯积分环节造成的电压模型磁链失准问题,采用了包含两个神经元自适应滤波器的积分器代替传统积分器,消除了直流漂移和积分初始条件的影响。仿真结果表明:设计的模型参考自适应转速观测系统不受转子时间常数变化和直流漂移的影响,系统动态性能良好。最后在DSP电机控制试验平台上进行试验,验证了该方法的有效性和高性能。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

航天光学遥感探测器滤光片环境考核方法

滤光片是航天光学遥感探测器的关键部件,其环境稳定性直接影响到探测器的光谱响应特性。文章以现有的航天器、电子元器件、光学膜层等环境考核标准为基础,参考欧空局、DALSA(加拿大数字影像器件公司)等的考核条件,并结合在遥感相机研发生产过程中与滤光片相关的环境考核项目,首次提出了一套针对航天光学遥感探测器滤光片的环境考核方法,给出了考核项目、考核流程、参考试验条件、测试项目、测试方法。考核项目包括高低温循环、热真空、热存储、湿度、辐照考核;测试项目包括光谱特性测试、膜层牢固度测试。该方法已在遥感型号产品上实施并得到在轨和地面试验验证,可作为滤光片环境考核的参考。     

一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法

针对时空上下文跟踪算法对快速运动和遭受严重遮挡目标的跟踪精度下降问题,提出一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法。首先人工标记目标所在的矩形区域,然后利用改进的时空上下文算法对目标进行稳定跟踪,在跟踪过程中,基于连续两帧图像灰度的欧氏距离判定目标跟踪状态,当判定目标遭受严重遮挡时,利用卡尔曼滤波进行预测估计。算法对噪声有一定的容忍度,通过降低噪声对跟踪过程的影响,能够得到更优的目标区域。仿真实验结果表明:本文算法适用于不同光照强度下高速、高机动目标的稳定跟踪,并且对目标的尺度变化和短时严重遮挡具有鲁棒性。算法帧平均耗时为34.07ms;帧几何中心平均误差为5.43pixel,比时空上下文算法减少70.2%;目标轮廓面积平均误差为13.08%,比时空上下文算法减少52.7%。     

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。