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551.
估计理论在飞行数据相容性检验中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
飞行数据相容性检验在飞行试验数据分析中是很重要的。由于飞行试验测量数据中存在着各种过程噪声(如大气紊流)和测量噪声(如尺度因子偏差、常值系统偏差等),这些误差将会导致飞行数据各通道之间不相容。利用估计理论进行飞行状态估计,同时估计出未知的尺度因子,系统偏差,即进行飞行轨迹重构被认为是飞行数据相容性(一致性)检验的强有力的工具。本文利用推广卡尔曼滤波和信息平方根滤波及平滑进行高速飞机飞行数据的相容性检验,提出了飞机纵向运动和全面运动的新模型,通过仿真和实际计算得出满意的结果。 相似文献
552.
柳光福 《航空精密制造技术》1993,(5)
应用理论分析和实验总结出来的关于共模和差模传导干扰信号的分布规律,分析电子设备电源线上存在的干扰信号的特点,试用不同网络结构的电磁干扰(EMI)滤波器来控制电子设备在在的传导干扰电平,使之符合有关电磁兼容性(EMC)标准规定的极限值为例,说明EMI滤波器设计和应用中碰到的某些实际问题,对指导用EMI滤波器来解决电子设备存在的电磁干扰和进行EMC试验很有实际意义。 相似文献
553.
本文得出了非定常可压缩升力面情况下直升机悬停时基于前缘吸力的旋翼诱导阻力及功率的计算公式,算例表明了它的适用性,此式可作为优化桨叶平面形状的基础。 相似文献
554.
压力容器边缘应力的有限无分析 总被引:6,自引:0,他引:6
本文运用有限单元法对压力容器的边缘应力进行了分析,讨论了筒体和封头的边缘应力的分布。结果表明,利用有限单元法进行边缘应力的分析,简单易行、速度快、精度高。 相似文献
555.
自寻的导弹攻击机动目标的最优制导规律的研究及实现 总被引:7,自引:2,他引:7
提出一种适用于红外和雷达自寻的制导导弹的适应性强、制导精度高、易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题,提出了目标机动加速度模型。根据该模型并利用导弹导引头的AGC信号或雷达测距信号,给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。 相似文献
556.
随机子空间识别 (StochasticSubspaceIdentification ,以下简称SSI)方法是一种新的时域识别方法 ,该方法仅用自然响应数据 ,通过QR分解和SVD分解等一套正交投影算法识别系统模型。研究了SSI方法在模态参数识别领域的应用。采用NASAmini mast模型 ,仿真分析了SSI算法控制参数选择技巧 ,论证了其参数识别精度。通过处理日本CFT大楼实测数据 ,研究了SSI方法识别真实结构模态参数的问题。应用Kalman滤波器 ,测量响应可以分解为模态空间响应 ,将信号功率谱分解成多条单自由度系统功率谱。 相似文献
557.
基于数字滤波器的伺服系统谐振抑制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对飞行仿真伺服系统(转台)中存在的机械谐振问题,在分析传统陷波器及二阶低通滤波器谐振抑制原理的基础上,提出了一种双二次谐振抑制数字滤波器.该双二次型数字滤波器结合了传统陷波器和二阶低通滤波器的特点,能够将谐振点和反谐振点同时抑制.通过理论分析与仿真验证相结合的方式,阐述了该双二次型数字滤波器能够同时抑制正反谐振点的原理,并将该滤波器加入到了转台系统中进行实验.实验结果表明,所设计的滤波器在提高跟踪精度的同时有效拓宽了系统的带宽. 相似文献
558.
针对双机协同无源跟踪精度要求较高的问题,根据双机与目标的几何态势,分析了双机几何态势对双机无源探测精度的影响,给出了位置精度因子(PDOP)的公式,得出了双机的最优几何配置.提出了双机协同无源目标跟踪系统的控制结构,采用扩展信息滤波(EIF)对目标状态进行估计,以信息熵最大为轨迹优化的最优性能指标,采用了滚动时域优化(RHO)来实时地控制飞机的运动.仿真结果表明,该轨迹优化算法能够使飞机按满足最优几何配置的轨迹飞行,说明基于PDOP的最优几何配置的正确性,降低目标位置的估计误差,提高双机协同无源跟踪的精度. 相似文献
559.
为有效抑制二元机翼颤振现象,设计了一个指令滤波反推自适应约束控制器。考虑二元机翼气动弹性系统存在多项式结构非线性特性以及系统不确定的情况,针对二元机翼控制面偏转角度限制以及系统外部阵风扰动等问题,将前/后缘双控制面布局的二元机翼动态方程以状态空间形式描述,采用反推控制技术进行控制律整体设计,通过指令滤波环节对虚拟/实际控制信号进行幅值限制,并将滤波前后的信号差引入到自适应约束控制律设计过程中。仿真结果表明,在一定来流速度下,开环系统出现极限环颤振现象,闭环控制系统能快速达到稳定状态,二元机翼颤振现象得到有效抑制。 相似文献
560.
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。 相似文献