动静压混合式气体密封追随性及主动调控振动特性数值分析

动静压混合式气体密封(DHHGS)运行中,静环对动环轴向窜动和角向摆动的跟踪响应(追随性)能够降低外界干扰对密封稳定性造成的影响。将DHHGS简化为弹簧-阻尼-质量系统,基于摄动法求解了DHHGS的动态非线性Reynolds方程,得到了表征密封动态特性的气膜刚度和阻尼系数。研究了两种DHHGS (泵入式和泵出式)在3个方向简谐激励作用下的追随性,并得到了阻封气压力对追随性的影响规律,分析了主动调控时静环的轴向自振稳定性,并给出了轴向自振的临界失稳判据。研究结果表明:即使激励振幅足够大,DHHGS仍具有良好的追随性;阻封气压力增大,密封的追随性增强;主动调控时,静环自由振动是非往复的衰减运动,密封仍能稳定运转。     

一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法

针对基于颜色特征的Mean Shift算法对动态变化环境适应能力差,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种颜色和边缘特征相结合的Mean Shift目标跟踪算法。该算法使用核直方图概率模型描述目标,通过权值的自适应变化来评估每个特征在跟踪场景中的可靠性,并依据权值提出一种选择性模板更新方法。实验结果表明,提出的算法不仅可以克服目标在跟踪过程中发生的模板变形,而且对目标的平移旋转以及光照变化都具有较好的鲁棒性。     

高码率导航电文引起的跟踪环路失锁及其解决方法

卫星信号的多普勒频移会引起导航数据跳变点在1ms中频采样数据中的相对位置发生滑动,当跳变点处于采样数据段的中间位置时,相关器输出接近于零,造成环路失锁。本文在详细分析这一问题的基础上,针对“北斗II”信号提出了一种改进的环路跟踪方法。新方法通过在连续的两段1ms数据中找出不包含数据位跳变点的数据段,将该段数据的鉴相结果用于2ms环路更新。仿真和GNSS模拟器的实验验证了该方法的有效性。     

用于重力梯度仪标校的引力产生装置轨迹优化方法

本文主要讨论一种利用引力产生装置轨迹的移动进行引力梯度测试、标定和校准的方法。首先研究了引力产生装置对重力梯度测量系统的作用力影响,给出旋转式重力梯度仪的测量原理,推导了引力产生装置在重力梯度仪测量系统中的引力梯度信号输出表达式。文中设定了引力梯度测试参数,比较引力产生装置在空间中的不同位置移动区域产生的引力梯度信号的输出变化范围,确定引力产生装置的最佳轨迹。最后对重力梯度的测试标校方法作进一步分析。     

不同背角的+G作用对跟踪效率的影响

 本文在大型人体离心机上,在不同座椅背角超重条件下,利用补偿跟踪方法对人的跟踪操作效率进行了研究,观察到伴随超重值的改交,被试者的跟踪误差、手控操作动态参数和心理一生理负荷发生了变化。增大座椅背角和使用侧管式抗荷服,对被试者的工作效率有改善作用。这一结果,从人的工作效率的角度,为高性能歼击机超重防护方案的选择提供了客观依据。     

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

面向协同standoff跟踪问题的无人机制导律

针对多无人机（UAV）协同standoff跟踪问题,提出了UAV的横侧向和纵向制导律。对参考点制导（RPG）进行改进,作为UAV的横侧向制导律。然后,采用一组非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上证明了改进RPG的渐近稳定性,并推导了RPG参数与系统性能的关系,为RPG参数的选取提供了依据。最后,给出了UAV的纵向制导律,并分析了其渐近稳定性。仿真结果表明,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分（ITAE）指标均优于Lyapunov向量场制导（LVFG）和模型预测控制（MPC）,故改进RPG具有更快的响应速度和更高的稳态精度。     

MIMO雷达射频隐身性能优化的目标跟踪算法

随着现代战场中电子对抗的日益激烈,雷达的生存环境受到了严重的威胁。射频（RF）隐身技术是一种提高雷达及其运载平台战场生存能力的重要途径。为提高雷达射频隐身性能,针对具有MIMO探测模式的新体制雷达提出了隐身性能优化的目标跟踪算法。该算法基于射频隐身性能优化模型,通过自适应控制系统的子阵划分个数、平均发射功率、波束驻留时间以及采样周期,在满足系统跟踪性能要求的前提下优化系统射频隐身性能,其中的射频隐身性能综合考虑了截获因子及采样周期。仿真结果表明,与传统相控阵雷达相比,本文所提出的目标跟踪算法使MIMO雷达具有更好的射频隐身性能。     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.