基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

三维自适应终端滑模协同制导律

针对多枚导弹协同作战的问题,且多枚导弹之间保持有向拓扑通信的条件下,基于终端滑模法设计了视线方向及视线法向的双层协同制导律。其中,视线方向的制导指令能够保证导弹同时完成拦截任务;视线法向上的三维制导律能够保证每枚导弹以期望的视线角攻击目标,从而发挥各枚导弹的最大杀伤力,并且视线角的约束相当于规划了末制导段导弹的弹道问题,在一定程度上避免攻击目标前导弹间发生碰撞。同时,针对所设计的滑模制导律设计了新的自适应律,从而加快了滑模面的收敛速度并且削弱了由符号函数引起的系统抖振现象。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了所设计制导律的正确性,并在最后给出了数学仿真实验,验证了所设计制导律的有效性及优越性。     

无人机空中加油自主编队控制器设计

针对自主空中加油(AAR)任务中的飞行器编队形成问题,提出了一个完整的自主控制器方案。采用基于视线的编队制导律控制队形,产生制导指令。针对加油编队过程中产生的模型误差和尾涡扰动等不确定性,基于RBF神经网络和自适应Backstepping方法,设计了UAV姿态和速度非线性控制律来在线逼近和补偿不确定性,保证系统的鲁棒性和稳定性。使用协调转弯方式将航迹角指令转换为姿态指令,以实现控制律对航迹角指令的精确跟踪。最后,仿真结果验证了制导律和控制律的有效性。     

并行原位自适应建表方法在超燃计算中的应用

分别采用直接积分方法(DI)和并行原位自适应建表方法(ISAT)对二维超声速燃烧室进行了计算,并与试验结果进行了比较。从对比结果可以看出,ISAT方法和DI方法计算的压力和组分分布结果基本一致,壁面压力分布与试验结果相吻合,能够满足计算的精度要求。在本文并行计算环境下,和DI方法相比,在化学反应计算速度上,ISAT方法最低提高了3.34倍,最高达到约40倍。     

基于鲁棒变结构控制方法的非线性导弹自动驾驶仪设计

对一类非线性不确定导弹控制系统,采用自适应方法进行了基于滑模理论的变结构控制器设计。该方案使得采用反演手段产生的微分爆炸问题得到较好的回避,同时构造自适应律,消除了不确定性对系统的影响,最后通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的鲁棒稳定性。文末仿真结果表明了该方案的有效性。     

非正侧视阵列机载雷达多空间角补偿算法

 非正侧阵列机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)处理器性能下降。本文提出了一种多空间角补偿(MSAC)的非正侧视机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过角度-多普勒补偿(ADC)预处理以消除在谱中心处的杂波非均匀,然后采用MSAC法在多个多普勒方向使参考单元和待检测单元的杂波谱保持一致,从而进一步消除在其余方位的杂波非均匀。仿真结果表明了该方法的性能明显优于ADC法,且运算量增加不多。     

NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点。针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法。通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m／s时从国军标的合格指标0．3％提高到先进指标0．1％,稳定时间减少了10％左右,人机交互也更加友好。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

含有SMA弹簧驱动器的可变倾斜角翼梢小翼研究

 针对传统翼梢小翼在非设计状态减阻效果不佳的缺点,提出一种含有形状记忆合金(SMA)弹簧驱动器的变体翼梢小翼结构,它能根据飞行状态主动调整小翼的倾斜角,实时优化飞机的阻力特性.采用力-热-应变耦合法设计了所需的SMA弹簧驱动器,并通过有限元仿真与风洞试验验证了变体翼梢小翼的变形能力,最后初步研究了变体翼梢小翼的闭环控制方法.研究结果表明,在飞机的起飞阶段(自由来流流速为26 m/s,迎角为3°),变体翼梢小翼的倾斜角能在1 min内自主完成预定变化过程,倾斜角的最大变化量为23°,控制精度的最大误差为12%,各项指标均符合设计要求.