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基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。 相似文献
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为了使小型无人直升机在风场环境下稳定飞行,通过将主动建模技术与传统的LQG控制相结合,提出了一种能有效适应模型不确定性的控制方法。该方法将风场对无人直升机的扰动看作随机扰动,并把这种扰动作为参数与机体模型中的状态合并成增广的机体状态量,而后用卡尔曼滤波对其进行实时估计,实时得到扰动的估计值,并将其反馈给控制器以实现对控制器的重构,从而完成对无人直升机的稳定控制。依据建模理论建立了机体的半解耦模型以及大气紊流模型,用该模型进行了仿真,结果表明,本控制方法对大气紊流有一定的抑制作用。 相似文献
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Heidmann风扇噪声模型没有考虑风扇外涵道中的声学处理对于噪声抑制的影响,导致风扇噪声的预测结果普遍大于
试验结果。为了提高预测结果精度,利用风扇噪声抑制模型分别求出风扇进口衰减系数和出口衰减系数,然后将其应用于Heid?
mann模型中,计算修正后的风扇进口噪声和出口噪声的均方声压。将MATLAB软件作为风扇噪声预测模型的开发平台,以某型
涡扇发动机为例进行预测。结果表明:相较于原模型的预测结果,改进模型的风扇噪声明显降低,最大降幅达到7 dB;通过对比风
扇噪声在各工况下的预测结果和试验结果发现,改进模型预测值与实测值的平均误差从原模型的5 dB降低到3 dB以下。该改进
方法有效改善了Heidmann模型预测结果偏大的情况,使风扇噪声的预测结果更加准确。 相似文献
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以同轴六分支分扭人字齿轮传动系统为研究对象,依据各齿轮受力状态建立该系统的静力平衡方程。考虑到制造误差和安装误差及输入输出轮浮动导致的错位,基于当量啮合误差理论,分析误差的存在性,最后根据系统功率闭环特征建立系统变形协调方程,形成了同轴六分支人字齿轮传动系统静均载分析方法,并结合实例求出系统各齿轮之间静均载系数及分支静均载系数。研究结果表明:在无误差或各齿轮误差均相同为常值时,第Ⅰ级各齿轮静态啮合力为1.773×105 N,第Ⅱ级各齿轮静态啮合力为3.673×105 N,系统具有很好静均载性能,系统分支静均载系数为1,该系统构成功率闭环误差可相互抵消;制造和安装误差幅值同时作用为50 μm时,求得制造误差下分支静均载系数变化幅度比安装误差下分支静均载系数要大,可知制造误差对系统静均载性能影响程度要大;分扭和并车误差幅值同时作用为50 μm时,并车级比分扭级静均载性能更容易受误差的影响,因此输出构件应该有浮动量。综上所述,随制造或安装误差增大或减少,都会对系统静均载性能造成不良的影响,其研究成果可为同轴减速器传动系统制造误差和安装误差精度确定,均载系数确定提供科学依据。 相似文献
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针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4%D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力. 相似文献
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