基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先,通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统,其中一个子系统只受故障的影响,另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器,并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明,同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后,基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后,通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

基于GNSS测量的天宫二号质心确定

由于轨道机动燃料消耗,科学载荷加载、分离,以及伴飞小卫星在轨释放等原因引起天宫二号空间站质心(COM)发生位移,从而影响天宫二号的动力学质心定轨精度。针对这一问题,提出了基于全球导航卫星系统(GNSS)测量数据的简化动力学质心估计方法。燃料消耗是引起天宫二号质心发生位移的主要原因,质心在本体坐标系X轴方向位移最为显著。利用GNSS测量数据对天宫二号进行质心估计和精密定轨,在三轴对地稳定姿态下,本体坐标系X轴方向与轨道切向重合,定轨结果对本体坐标系X轴方向的质心位移并不敏感。但在连续偏航模式下,本体坐标系X轴在轨道法向上有较大分量,X轴方向的质心位移对基于GNSS测量计算的精密定轨结果有较大影响。定性和定量分析结果表明:偏航姿态模式下天宫二号本体坐标系X轴方向质心位移估计具有可行性。天宫二号实测数据计算结果表明:与未做质心估计的定轨结果进行对比,质心估计后表征轨道动力学建模误差的经验加速度补偿水平在轨道径向、切向和法向上分别降低62%、50%和65%;载波相位后验残差标准差降低0.04 cm;精密轨道与全球激光测距数据比较精度提高0.86 cm。所提方法可以应用于大型低轨航天器在轨质心估计。      

有色噪声补偿下降阶系统状态的最优估计

在大型空间结构的控制系统设计中,降阶系统的状态估计是非常重要的环节,它直接关系到控制器的性能。针对B.Friedland的工作,本文提出了有色噪声补偿模型,在恒等变换下显式地消去了有色噪声项,利用正交投影定理仅对感兴趣的状态分量导出了无偏、最小方差估计。这组递推估计式与采用增广状态方法相比,不仅在处理容量、计算效率上有很大改进,而且是标准Kalman滤波方程的推广。注意到原系统与降阶系统之间的内在联系,本文采用随机系统分析方法,给出了在高斯、马尔可夫假设下,有色噪声模型特征参数的在线识别技术。数字仿真表明,对偏差补偿起主要作用的是有色噪声补偿模型中的驱动白噪声项,这是对B.Friedland工作的发展。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

对数正态分布场合环境因子基于截尾样本的统计分析

本文导出了寿命分布为对数正态分布时基于截尾样本环境因子的点估计和近拟置信限,对所给近似置信区间作了模拟研究。     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

量子科学实验卫星微振动地面测试与估计方法

介绍了卫星微振动地面测试和信号估计方法.根据量子科学实验卫星特点,对动量轮运行状态下光学载荷的微振动线位移及角位移进行估计.通过地面微振动测试系统,测量了动量轮运行下光学载荷的微振动加速度;应用小波积分方法,精确估计了卫星结构敏感点的振动线位移和振动角位移.通过工程实测证明了微振动测试与估计方法的有效性.研究结果对于高精度科学实验卫星微振动地面试验具有一定工程应用意义.