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961.
针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。  相似文献   
962.
滑阀副是通过阀芯、阀套重叠处阀口控制流体流动方向及流量大小的,阀套工作边棱边质量对伺服阀工作性能有决定性影响。阀套内环槽全开口工作边常常利用硬车后研磨的工艺方法加工,存在加工质量不稳定而返工的问题。分析了阀套工作边震荡磨削加工的磨削原理,采用震荡磨削开展了阀套内环槽全开口工作边的加工研究。基于正交实验设计,构建了震荡磨削实验,研究了震荡速率和轴向进刀速度对表面质量、毛刺高度和锐边完整性的影响。经数学分析表明,Z轴和X轴进给速度对表面粗糙度和毛刺高度的影响相对一致,va越大、vf越小,对应的表面粗糙度越低、毛刺越小。实验结果表明,震荡磨削是伺服阀全开口阀套工作边精密加工的一种可行方法,可以广泛应用于起阀口作用的内外环槽结构的加工中。  相似文献   
963.
通过标准样件试验,获得直升机桨叶前缘包铁的静强度极限和疲劳极限,通过有限元分析,获得应力集中系数,再应用应力集中系数对试验中获得的静强度极限和疲劳极限进行修正。本文最后以某型机桨叶前缘包铁为例,通过计算分析,给出了其静强度结论和寿命评估结论。  相似文献   
964.
针对涡扇发动机气路状态监控存在模型未知或不准确导致滤波效果下降甚至发散的问题,研究了一种融入高斯过程回归(GPR)的改进平方根无迹卡尔曼滤波(UKF)方法.该方法利用GPR对训练数据进行学习,建立发动机气路部件状态监控的GPR模型,替代UKF方法中的非线性系统模型;采用超球体单形采样和平方根滤波方法来提高滤波的计算效率和数值稳定性.仿真结果表明:训练的GPR模型解决了UKF方法对发动机原系统模型和噪声协方差矩阵依赖性的问题;与扩展卡尔曼滤波(EKF)和平方根UKF方法相比较,改进平方根UKF方法精度更高,对健康参数的估计精度达到99.9%,实现了对涡扇发动机单个和多个气路部件健系参数的有效跟踪.   相似文献   
965.
郭泽  缪玲娟  赵洪松 《航空学报》2014,35(1):203-214
 针对现有的强跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)算法存在理论依据不足和滤波性能欠佳等问题,从正交性原理出发,通过严谨的推导得到强跟踪UKF成立的充分条件,在此基础上提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法无需求解雅可比矩阵且计算量较小,渐消因子的作用位置以及求解公式均不同于原始的强跟踪滤波器。给出了该算法的流程和渐消因子的求解方法,证明了该算法满足强跟踪滤波器的充分条件,并分析了其渐消因子的作用机理。进行了捷联惯性导航系统(SINS)大方位失准角初始对准仿真,结果验证了所提强跟踪UKF算法的正确性和有效性。  相似文献   
966.
针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法(NGA)引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。  相似文献   
967.
一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。  相似文献   
968.
起降容量受限的地面等待模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了基于离散事件系统(DES)的起降容量受限的地面等待随机型数学模型,解决了单跑道模型未涉及的多跑道、起降容量相互影响和连程航班等因素的地面等待问题,并给出了模型算法.详细研究了空地等待费用比系数和起降权重系数对地面等待决策的影响.仿真结果验证了模型的有效性.   相似文献   
969.
网格简化中基于特征矩阵的二次误差测度算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对二次误差测度算法存在尖端特征消失、局部过度简化等缺陷,提出了基于特征矩阵的二次误差测度算法用于网格简化.通过将顶点曲率和边长引进该特征矩阵以优化误差度量,模型中各顶点便易于区分,于是具有明显几何特征区域的顶点误差度量能够被提高.这样,边折叠的顺序可以方便的得到调整,使得模型中的突出特征更多的被保留下来.仿真结果表明,本算法在保持了二次误差测度算法计算时间短、运行效率高的同时,也克服了网格分布过于均匀、无法突出模型重要特征的缺点.  相似文献   
970.
针对测量机器人在大型导轨检测中的应用设计了一套动态跟踪检测系统。由于受各种干扰的影响,系统测量得到的测量值与目标真实状态往往不尽相同,因此提出了一种基于Singer模型的抗差自适应滤波算法。首先,采用Singer模型建立目标的运动模型;在此基础上,发展了抗差自适应滤波技术来进行在线测量数据处理;最后,进行了轨道检测的跟踪测量应用。结果证明,该系统未经滤波处理时的测量误差能够达到mm级,通过滤波能够对测量数据进行平滑处理,准确定位误差点,降低了检测误差,能够满足长轨道在线检测的准确度要求。  相似文献   
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