半捷联位标器稳定跟踪与弹体姿态一体化控制

半捷联位标器安装在弹体上,由于寄生回路的存在,使得位标器稳定跟踪控制回路和弹体姿态控制回路产生严重耦合,影响了位标器的稳定与跟踪。针对半捷联导引头稳定平台的稳定与跟踪问题,提出了一种半捷联位标器稳定跟踪控制与弹体姿态控制的一体化方法。基于反步控制原理设计了控制律,通过合理选择反馈增益可保证系统的稳定性与动态性能。最后对一体化设计与传统分离设计进行了仿真对比。仿真结果表明：考虑位标器稳定跟踪回路与导弹姿态回路耦合的一体化控制器,不仅能够保证弹体姿态控制系统快速响应,还可以提高位标器的稳定跟踪性能,并降低位标器跟踪不上高速目标的可能性。     

含激波的湍流流动高精度大涡数值模拟方法

针对采用亚格子模型进行含激波的湍流流动模拟时会面临激波附近的精度损失问题,考虑从通过亚格子模型以及数值模拟方法两方面的改进来实现湍流流动大涡模拟的精度提高.大涡模拟采用了Yee及Sj(o)green (2009)提出的高阶低耗散方法.该方法采用自适应的流场探测器以控制计算中所需区域的数值耗散,并考虑对动力学模型采用在激波位置使用Sagaut和Germano(2005)提出的单边亚格子过滤器和(或)直接禁用亚格子项等方法加以改进.对于标准的马赫数1.5和3条件下的激波-湍流干扰问题,上述新方法相较于全区域采用亚格子模型的方法均表现出了相似的精度提升.同时实现的数值精度改进方案采用了Harten的亚单元分辨过程来定位和锐化激波,并在精确激波位置附近的网格点处采用了单边测试滤波.     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

一种基于横向压力控制的前体流动特性分析

为了探究前体构型对进气道气动特性的影响,在相同的压缩角度及几何长度下,设计了升力体前体和类乘波体前体两种构型方案。就不同构型对前体/进气道气动特性的影响开展了三维数值模拟研究,并与进气道二维流动进行了对比分析。结果显示,相比于进气道二维流动,三维升力体和类乘波体前体构型在设计状态和不同来流攻角下均存在一定的横向压力梯度,导致进气道流量捕获能力降低,与二维流动差异较大,前者流量系数下降20.3%,后者下降9.0%。相比较而言,类乘波体前体在流量捕获能力及升阻比等方面性能更优。增大类乘波体前体宽度比和前缘角度,可以减小前体横向压力梯度,提高前体/进气道的流量捕获能力,前者提高了升阻比,而后者则降低了升阻比。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于时延的高精度泄漏点超声定向检测方法

针对当前气体泄漏点检测定向精度低的情况,提出一种基于时延的高精度超声检测方法.该方法利用3个呈等边三角形分布的超声传感器接收由泄漏点产生的超声波,根据3路信号的相对时延值确定泄漏点的方向.为克服采样间隔对时延估计精度的限制,采用基于三次样条插值的时延估计算法估计信号时延值,并对不同核窗长度下的各100组实验数据的时延值进行误差统计,得到其均方差并与其Cramér-Rao下界比较,发现二者的变化趋势具有良好的一致性.在此基础上研究了时延值均方差,超声传感器间距和泄漏点距离对定向精度的影响.结果表明:定向误差随时延值均方差增大而增大,随超声传感器间距增大而减小,随泄漏点距离增大而增大;定向精度比单超声传感器检测方法提高7～10倍.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法

在动态系统基于模型诊断中,状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系.K-Best枚举方法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态,有效减小了枚举空间,但当系统复杂庞大或诊断周期长时,状态更新仍是一项巨大工程.提出一种结合粒子滤波和不确定图的动态系统诊断方法PF_LUG,利用粒子在状态空间的分布近似其概率,并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举.算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题,使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算.仿真结果表明该算法的运行时间相对诊断周期线性增长,比K-Best枚举有明显优势.