航空制导炸弹SINS/GPS组合导航系统的设计

针对某型航空制导炸弹设计了SINS/GPS组合导航系统,考虑到制导航弹的高精度、低成本的特殊要求,系统采用了基于挠性陀螺的IMU作组合,而导航计算机采用基于“浮点DSP FPGA”的主从式多处理机模式,具有实时性好、运算精度高等优点,同时文章讨论了系统软件的详细设计,包括系统自检、初始对准、惯导解算、信息融合等模块的设计及部分核心算法的实现,最后对原理样机进行了地面跑车试验,试验结果表明系统的设计是成功的,利用该方案设计的原理样机能够满足实际要求。     

A combined technique of Kalman filter,artificial neural network and fuzzy logic for gas turbines and signal fault isolation

The target of this paper is the performance-based diagnostics of a gas turbine for the automated early detection of components malfunctions. The paper proposes a new combination of multiple methodologies for the performance-based diagnostics of single and multiple failures on a two-spool engine. The aim of this technique is to combine the strength of each methodology and provide a high success rate for single and multiple failures with the presence of measurement malfunctions. A combination of KF (Kalman Filter), ANN (Artificial Neural Network) and FL (Fuzzy Logic) is used in this research in order to improve the success rate, to increase the flexibility and the number of failures detected and to combine the strength of multiple methods to have a more robust solution. The Kalman filter has in his strength the measurement noise treatment, the artificial neural network the simulation and prediction of reference and deteriorated performance profile and the fuzzy logic the categorization flexibility, which is used to quantify and classify the failures. In the area of GT (Gas Turbine) diagnostics, the multiple failures in combination with measurement issues and the utilization of multiple methods for a 2-spool industrial gas turbine engine has not been investigated extensively.This paper reports the key contribution of each component of the methodology and brief the results in the quantification and classification success rate. The methodology is tested for constant deterioration and increasing noise and for random deterioration. For the random deterioration and nominal noise of 0.4%, in particular, the quantification success rate is above 92.0%, while the classification success rate is above 95.1%. Moreover, the speed of the data processing (1.7 s/sample) proves the suitability of this methodology for online diagnostics.     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

涡轮叶片尾缘斜劈缝气膜冷却数值模拟

采用数值模拟的方法,研究了涡轮叶片尾缘斜劈缝气膜冷却的流场特性,及其对叶背面尾缘温度分布的影响。研究了冷流喷射角为0°时,叶盆尾缘厚度H、叶盆尾缘倾斜角θ、冷气通道宽度d以及吹风比等因素对斜劈缝气膜冷却的影响。研究表明:尾缘劈缝冷气流出后呈先抬起后再附的流动特征,对应叶背面温度呈先升高后降低的分布特点,其最高温度出现在冷气出口下游约5H处;在冷气流量一定的情况下,叶盆尾缘的厚度和尾缘劈缝宽度对斜劈缝气膜冷却效果有着较大的影响,叶盆尾缘厚度越薄、冷气通道宽度d越小,气膜冷却效果越好;吹风比越大,气膜冷却效果越好;叶盆尾缘倾斜角θ对气膜冷却效果的影响很小。     

压力畸变动态数据的数字滤波处理方法

在畸变试验的动态数据采集中,背景噪声和其他干扰信号常常伴随有用数据进入采集系统,为了较准确地获取有用数据,必须对原始数据进行数字滤波处理。本文主要介绍在数字滤波器的设计中,其参数选择对数据处理结果的影响。     

基于无迹卡尔曼滤波的柔性自由翻滚目标姿态估计

在进行在轨维修以及清除等任务时,需要确定航天器的姿态四元数和角速度。失效卫星常处于自由翻滚状态,通常带有柔性帆板,其运动规律相较于刚性帆板更为复杂。一方面,空间失效卫星的姿态确定常使用激光雷达、双目相机作为测量装备,其测量精度常受到光照、磁场等的影响,会对识别精度产生较大干扰。另一方面,柔性航天器的质量特性容易发生变化,导致很难对其动力学模型进行精确描述。针对柔性自由翻滚目标的状态难以获取的问题,本文提出基于无迹卡尔曼滤波的姿态估计方法,并采用神经网络补偿柔性航天器模型误差。仿真结果显示：无损卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)算法对柔性航天器的姿态四元数预测误差值在10^-3范围内,角速度误差值最高0.08 rad/s,采用神经网络补偿动力学模型后对四元数的预测误差稳定在9×10^-4范围内,角速度误差稳定在1.5×10^-3范围内。结果表明,使用神经网络补偿柔性航天器动力学模型的不确定项之后,UKF对柔性自由翻滚目标的姿态估计精度满足工程要求。     

远地时钟比对数据消噪方法研究

远地时钟比对是利用不同实验室的原子钟建立综合原子时尺度的必要条件,因而实现远地时钟比对的高精度时间传递技术的噪声水平,成为影响原子时性能的主要因素之一。本文主要研究了基于EMD的低通滤波方法,及其在远地时钟比对数据消噪中的应用,并将该方法与Vondrak平滑方法进行比较。结果表明：基于EMD的低通滤波结果明显优于Vondrak平滑结果。     

随机扰动情况下绳系卫星状态保持阶段的最优控制

在考虑系绳弹性的情况下, 建立绳系卫星轨道面内运动的动力学模型, 并在系统平衡位置线性化, 得到绳系子星在随机扰动作用下的稳态保持状态方程. 引入基于卡尔曼滤波的状态估计方法和最优状态反馈控制策略, 提出了保持系统稳态运行的控制方法, 并以YES2空间系绳试验为参考模型设计了稳态保持控制系统. 分别在不考虑系绳弹性和考虑系绳弹性的系统模型下进行相应仿真分析, 结果表明所提出的控制方法能使系统具有良好的抗干扰性能, 系绳控制张力变化平缓且幅值小, 提高了系统状态保持阶段的可靠性和安全性. 同时系绳刚度系数的减小可使系绳纵向振动加剧, 但对横向摆动影响较小, 这为选取合适的系绳材料提供了理论参考.      

自适应立方卷积图像插值算法

图像插值是图像处理的一项重要技术,可适用于多个领域,近年来多使用该技术进行图像缩放.针对传统图像缩放算法边缘处理效果较差、边缘检测插值算法复杂度高的问题,提出一种有效增强边缘轮廓的自适应立方卷积插值算法.该算法结合边缘梯度变化和立方卷积插值的特点,使得图像在平坦和纹理区域均能取得理想效果.实验结果表明,与基于边缘检测的插值算法相比,该算法具有较低的复杂度,平均运算时间降低了3.19 s;与立方卷积算法相比,图像峰值信噪比有较大的提高,峰值信噪比增加了0.89 dB.     

移动式机器人复合电源能量管理策略

为了在不增加移动式机器人重量的前提下提高动力性能并延长电源使用寿命,采用了蓄电池-超级电容器复合电源代替单一蓄电池电源,而能量管理策略在很大程度上决定着复合电源的性能.针对移动式机器人驱动电流兼有低频和高频波动的特点,研究了一种模糊控制与滤波算法相结合的能量管理策略,模糊控制算法在较大时间尺度上对驱动电流的低频变化进行分配,同时滤波算法能够分解出驱动电流在较小时间尺度上的高频脉动成分给超级电容器承担.能量管理系统中通过一个双向DC/DC变换器控制超级电容器电流,间接实现对蓄电池电流的控制.模型仿真和样机实验结果均验证了能量管理策略的有效性.