基于AEKF的永磁同步电机转速估计算法研究

针对在转速估算研究中采用常数矩阵不能准确描述永磁同步电机(PMSM)在不同运行条件下系统噪声的问题,提出了一种基于新息序列和状态残差的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。同时,对AEKF的稳定性进行理论上的探究。经仿真验证,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,AEKF在收敛速度和收敛精度上更优,参数鲁棒性更好。     

基于自抗扰理论的小型四旋翼飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器的强耦合性、非线性、易受外界干扰等控制难点,研究利用自抗扰控制器对四旋翼飞行器进行姿态控制的技术问题。通过牛顿-欧拉方程建立四旋翼飞行器动力学模型,将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为"总和干扰",利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用非线性反馈抑制补偿残差,进行四旋翼飞行器姿态控制仿真实验。结果表明:在存在模型参数摄动和外界扰动的情况下,扩张状态观测器很好地实时估计和补偿了四旋翼飞行器的总和干扰,基于自抗扰的四旋翼飞行器姿态控制系统具有较好的动态品质、稳态精度以及较强的鲁棒性。     

水滴撞击特性的高效计算方法

针对拉格朗日方法计算水滴撞击特性效率低、通用性差等问题,发展了一种水滴撞击特性的高效计算方法。在求解绕流流场的基础上,结合逐级结构化管理的边界信息存储方式,采用目标扩散追踪方法对水滴所在网格单元进行快速计算,并插值得到该点处的流场信息,逐个求解水滴运动方程得到各水滴的运动轨迹,从而确定水滴撞击极限、收集系数等撞击特性参数。通过对NACA0012翼型、GA-W(1)两段翼型和某三段翼型的计算得到不同状态下的水滴撞击特性,计算结果表明,该方法与传统方法相比具有计算效率高、结果可靠、通用性好等优点。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

快速Laplace逆变换

在用积分变换法解航天器断裂问题的数值计算中,往往要求Laplace的数值逆变换。本文分别阐述用Fourier级数展开法,delta函数展开法与用移位Legendre多项式展开法来快速地求出数值Laplace逆变换。     

基于Bootstrap滤波的单站无源定位算法

针对非线性测量下的被动定位问题,建立了只测角定位模型。讨论了一种基于贝叶斯理论的 Bootstrap 滤波算法,并将该算法与扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,仿真结果表明Bootstrap 滤波算法定位精度更高,抗噪声性能更强。     

基于拉普拉斯正态混合分布概率密度函数估计的语音分离算法

由拉普拉斯分布概率密度函数推导得出的符号函数作为语音信号分离算法中的激活函数,目前广泛应用在基于独立分量分析的语音分离算法之中.为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能,提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数,基于此函数提出一种快速语音分离算法.把推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行计算机仿真实验,可验证本文算法的收敛性能和分离性能.     

双框架MSCMG框架伺服系统的动力学解耦及扰动补偿

双框架磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)框架伺服系统是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,针对耦合力矩对框架系统速率伺服性能的影响,以及框架系统动力学解耦之后存在残余耦合、卫星运动引起的牵连力矩和非线性摩擦的问题,提出了微分几何法与扩张状态观测器(ESO)相结合的高精度控制方法,在线性化解耦的基础上对残余耦合、牵连力矩及非线性摩擦进行观测补偿以提高框架伺服系统解耦及速率跟踪性能。仿真结果表明、由耦合力矩引起的内、外框架速率波动最大值分别从0.18(°)/s和0.12(°)/s减小到5×10^-3(°)/s和4×10^-3(°)/s,内、外框架正弦角速度跟踪误差分别从0.18(°)/s和0.19(°)/s减小到0.005(°)/s和0.004(°)/s。所提出的方法实现了框架伺服系统的动力学解耦以及非线性摩擦和牵连力矩的补偿,提高了框架系统的解耦性能和速率伺服精度。     

月球重力场模型误差对CE-5T1探测器定轨的影响

利用嫦娥五号再入返回飞行试验拓展任务期间获取的探测器(CE-5T1)实测数据,采用内符合方法比较了3种重力场模型的实测数据定轨结果,发现采用GRAIL(Gravity Recovery And Interior Laboratory,重力恢复与内部实验室)重力场模型进行定轨的结果最优。相比于之前的嫦娥系列探测器定轨常用的LP(Lunar Prospector,月球勘探者)重力场模型,采用GRAIL重力场模型定轨后测距数据的残差降低了1个量级。进一步采用不同重力场模型进行轨道外推,定量分析重力场模型对不同类型轨道的影响,结果表明,对于倾角为90°的环月极轨道,不同重力场模型的轨道外推结果差异较小;而对于倾角为20°和40°的环月轨道,不同重力场模型的外推星历的偏差均方根可达到2km,大于当前环月探测器的定轨精度。为此,建议在后续探月任务中使用GRAIL重力场模型进行轨道确定。     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。