认知不确定性下可靠性灵敏度分析的新指标

传统的可靠性灵敏度指标只考虑了随机不确定性,当结构中还存在认知不确定性时,该指标难以反映出基本变量中认知不确定性对结构可靠性评估结果的影响程度.针对这一问题,引入概率包络来表达结构中的随机不确定性和认知不确定性,在此基础上建立了可靠性灵敏度分析的新指标——认知灵敏度系数,给出了其定义和代表的意义,并基于证据理论提出了认知灵敏度系数的计算方法.算例分析表明,认知灵敏度系数可以反映出基本变量中认知不确定性对结构可靠性评估结果的不确定性的影响程度,从而为有针对性地提高可靠性评估结果的准确性提供依据.另外,基于证据理论的认知灵敏度系数的计算方法适用于极限状态函数为单调、非单调的结构,以及变量服从正态、非正态的结构,具有普适性.     

基于Allan方差的激光陀螺噪声估计方法研究

激光陀螺的噪声影响其使用精度,为提高精度需要对噪声进行估计。研究几种基于Allan方差的激光陀螺噪声估计方法。首先,介绍了Allan方差的基本定义,以及运用Allan方差理论估计陀螺仪随机噪声系数的基本原理。详细叙述了三种典型噪声系数估计方法,即最小二乘法、分段估计法与规范化最小平方回归算法,指出各方法原理上的优缺点。最后通过对多组环形激光陀螺实测信号的定量分析,详细比较了三种噪声系数估计方法。结果表明,规范化最小平方回归算法计算简便,耗时短,拟合曲线平滑,拟合精度高,且具有较好的重复性,与其它两种估计方法相比,是一种更有效、科学,更适用于环形激光陀螺随机噪声特性分析的系数估计方法。     

基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法的IPMSM无传感器控制

为了实现永磁同步电机低速段的高精度无传感器运行,系统地分析了绕组电阻和感应电动势、电流调节器、滤波器、电机暂态运行、注入高频电压的幅值与频率、多凸极效应、电流传感器精度以及A/D采样量化误差等因素对基于旋转高频电压注入法的低速无传感器控制方法转子位置估计精度的影响机理。在此基础上,提出了一种基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法相结合的低速无传感器控制策略,消除了传统的无传感器控制方法中带通滤波器引起的转子位置估计误差,并降低了电机暂态运行引起的转子位置估计误差,有效地提高了低速无传感器控制方法的转子位置估计精度。仿真和实验结果表明,所提出的低速无传感器控制策略具有更高的转子位置估计精度和更宽的调速范围。     

基于无迹卡尔曼滤波法的串联型电池系统 荷电状态估计研究

以锂离子电池为载体的电源系统为航天器稳定可靠运行提供了一种有效的方式.多个电池单体经串联可扩大电池系统容量,即串联型电池系统.为准确估计串联型锂离子电池系统的荷电状态(State of Charge,SOC),针对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)计算复杂、精度不高等问题,结合串联型电池系统空间状态方程,提出基于无迹卡尔曼滤波法(Unscented Kalman Filter,UKF)的串联型电池系统荷电状态估计算法.在恒流和脉冲两种工况下,通过对比分析UKF与EKF算法的仿真结果与实验数据的匹配情况,证明了提出算法的准确性和高鲁棒性.     

捷联激光制导的视线信号提取方法

提出了一种弹目视线角信号的提取方法,该方法采用UKF解耦,针对捷联激光制导炸弹需要攻击移动目标却不能测量弹目相对距离和速度的情况,建立了弹目相对运动模型,解耦过程不需要相对距离信息,能够更方便地应用于工程实践.经仿真验证,此方法可以较好地估计出弹目视线角以及角速率信息,能够满足捷联激光制导炸弹工程应用的需要.     

涡扇发动机高压涡轮前温度组合估计方法

考虑到目前暂无法实现机载条件下高压涡轮前温度直接、可靠的测量,提出一种用于涡扇发动机高压涡轮前温度估计的方法.基于涡扇发动机的能量守恒原理,建立高压涡轮前温度与气路参数的热力学关系,进而推导出高压涡轮前温度的6个估计模型.将各温度模型中不易测量的参数以整体的形式作为温度模型系数,并利用某涡扇发动机性能仿真模型建立温度模型系数与可测状态参数的多项式关系,最终确立高压涡轮前温度的组合估计模型.验证结果表明:组合估计方法在发动机健康及性能衰退状态下都具有较高的精度,其性能最好模型的方均根误差不超过1%.与已有线性拟合、神经网络等方法的对比也表明组合估计方法不论在精度还是性能稳定性方面都具有明显优势.      

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。     

发动机性能退化恢复技术研究

针对发动机使用过程中的性能退化问题,设计了发动机性能退化恢复控制系统。通过内部小循环控制转速,外部大循环控制推力,实现了发动机性能的控制。以卡尔曼滤波器的输出作为输入,结合聚类以及支持向量回归模型,设计了推力估计器。以发动机为对象,对性能退化恢复控制系统进行仿真验证。对于性能参数缓慢衰退的情况,推力不退化;对于性能参数突变的情况,推力最多在3.5s后得到恢复。仿真结果表明该恢复控制技术是有效和可行的。     

电罗经航向的H ∞跟踪估计方法研究

为提高在风、流、摇摆等众多外界干扰下电罗经航向输出的精确度,提出 了基于H∞的航向跟踪估计方法。简要介绍了H∞估计理论,基于H∞估计理论对最速跟踪 微分器进行一步改进设计,构造误差反馈矩阵,实现最速跟踪微分器的在线反馈控制, 获得较为理想的效果,为减小电罗经航向误差及提高航行安全提供一种行之有效的方法。     

一种考虑非线性余项的机载发动机自适应模型建立及其在寻优控制中的应用

为了解决传统的机载发动机分段稳态线化模型精度不足的问题,在发动机稳态线化模型中引入了模型各输出参数泰勒展开中的非线性余项,建立了考虑非线性余项的机载发动机稳态模型。为了估计真实发动机部件蜕化情况,建立了基于Kalman滤波的发动机部件性能蜕化估计模块。以考虑非线性余项的发动机稳态模型为核心,结合性能蜕化估计模块构建了机载发动机自适应模型。针对所建立的机载发动机自适应模型,进行了单部件及多部件蜕化参数估计以及最小油耗性能寻优控制模式的仿真。仿真结果表明,考虑非线性余项的机载发动机自适应模型误差在1%以内,且具有优化耗时少 ,建立模型样本数据需求量小的特点。