一种新的基于ANSYS的机翼挠曲变形建模方法

针对传递对准中机翼挠曲变形建模方法适用性差的问题,提出了一种基于有限元分析的不同挂点处弹载子惯导系统的机翼挠曲变形建模方法。以柔性较大的大展弦比机翼为研究对象,建立了薄蒙皮、双翼梁、多肋板式机翼模型。通过绕流分析得到的机翼上、下表面压力分布云图,在此基础上对机翼结构进行气动载荷的加载。根据ANSYS瞬态动力学分析,获取了机翼挠曲变形角的随机过程序列,并利用AR(n)模型代替ARMA(p,q)模型进行建模。采用一种改良卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,并利用信息准则对模型的适应性进行检验。根据参数辨识的结果,最终得到了机翼的挠曲变形模型。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

惯导平台式重力测量技术实现及应用

详细阐述了解析方位双轴惯导平台式重力测量的工作原理,并通过基于方位余弦积的惯导力学编排解决了极区工作问题。在常规平台式重力测量数据处理方法的基础上,针对高动态环境提出了基于Kalman滤波的运动扰动修正方法。在此基础上研制了ZL11-1A型国产惯导平台式海洋重力仪。通过与国外主流重力仪产品海上同船作业比对,结果表明,该型重力仪在高海况下测量精度依然优于1mGal,满足重力测量作业要求。     

基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识

建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性.      

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

自适应渐消Kalman滤波算法在RTK中的应用研究

在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

ATM中的ADS-SSR数据融合研究

二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度.