一种液压泵综合性能测试装置的原理与设计

针对液压泵性能测试,研制了一种液压泵性能测试装置,对测试装置的功能、技术要求、工作原理、组成、控制系统及数据处理系统进行了设计研究,具有较高的推广价值.     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

基于卡尔曼滤波技术的相对导航技术之研究

本论文主要是研究卡尔曼滤波参数混合技术应用于民用飞机相对导航系统。文中重点在于讨论两架飞机相对位置误差的演变。因此首先研究了飞机绝对导航位置误差的演变。讨论了惯导系统(INS)和卫星定位系统(GPS)的卡尔曼滤波混合。此外，讨论相对导航条件下参数混合以及在下列两种不同的情况下的混合结果：1、飞机间相互传送本机混合后的导航数据；2、未经混合的导航数据传送后再混合。采用MATLAB进行仿真，得到不同方式的导航系统相对位置估计误差演变。     

基于EKF方法的橡胶隔震支座参数识别实验研究

采用Bouc-Wen模型建立橡胶隔震支座的非线性动力学方程,基于已有研究成果,缩减模型参数简化模型,建立不同数量参数的迟滞模型模拟橡胶隔震支座的非线性特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于测得的加速度信号和广义卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法在线识别橡胶隔震支座的参数和位移。对不同参数数量的Bouc-Wen模型在不同地震波激励下,EKF方法识别得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别的位移和实际测量得到的位移曲线吻合良好,验证了本文所得模型参数的有效性和准确性及模型简化的合理性,也证明了EKF方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性。     

基于天文观测技术的惯性导航系统的空中对准

提出了一种基于CCD星敏感器的捷联惯性导航系统的空中对准方法.应用双线性方程求解被观测星在星敏感器坐标系中的坐标值及传统最小二乘微分校正法求解捷联惯性导航的姿态,该姿态值与捷联惯性导航解算姿态的差值就是惯性导航系统的失准角.作为Kalman滤波器的观测量,计算机仿真结果表明,天文姿态信息有效地校正了陀螺漂移和初始失准角引起的位置和速度误差.     

基于星座恢复法降低PAPR的性能分析

提出了一种新的降低峰均功率比(Peak-to-average ratio,PAPR)的方法——星座恢复法.在发送端采用软件削波限幅的方法来降低系统的峰均比,其系统结构简单、且可根据系统的要求灵活地改变PAPR值;在接收端根据调制信号的星座特性恢复出被限幅数据的实际值,从而减小了信号的畸变,提高了系统的误码性能.为了使星座恢复法更具实用性,对其算法进行了简化,从而大大地减少了系统的运算量.理论分析和仿真结果表明:与选择性映射法(Selective mapping,SLM)相比,基于星座恢复法的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,其误码性能得到了明显的改善,算法较简单,且无需额外信道来传送附加信息.     

ATM中的ADS-SSR数据融合研究

二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度.      

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.