航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

基于GPS的弹射试验测试技术研究

该课题将GPS差分定位技术引入到弹射救生试验测试中,产生了新的弹射试验测试方法,提高了测试水平和测试的自动化程度.该方法将静态差分定位的后处理手段和动态差分定位测试有机结合,解决了动态精确定位、测速问题.在后处理中同时使用纵向平滑和横向平滑的滤波算法,建立了加速度"当前"统计模型的卡尔曼自适应滤波算法,有效提高了测试数据的后处理的抗干扰能力和测试精度.并通过大量的试验研究对系统进行了验证和分析.结果表明将GPS用于弹射试验测试是一种可行的方法,同时该课题的研究成果可推广到空降空投的试验测试中.     

仿生四足六旋翼无人机自适应着陆性能分析

旋翼无人机在民用和军用领域被广泛应用,但传统撬式起落架在复杂地形下难以起降,为了扩大旋翼无人机的降落面积和应用范围,设计一种仿人腿式两级缓冲自适应起落架。通过对仿生腿的正逆运动学分析,提出一种自适应起落架姿态调整策略;建立仿生四足六旋翼无人机着陆动力学模型,基于多体动力学软件sim?center 3D 开展了着陆动力学仿真,并与传统撬式起落架进行着陆性能对比研究。结果表明：着陆腿式的两级缓冲自适应起落架及其姿态调整策略,能够使滚转角减小95.69%,过载系数降低34.06%,两级缓冲自适应起落架在面对复杂地形时具备主动调节姿态安全着陆的地形适应能力和极好的减震缓冲能力。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

各向异性网格自适应计算在超燃模拟中的应用

采用各向异性网格自适应求解技术,将其应用于DLR超燃冲压发动机燃烧室中的超燃模拟.开展了3个算例,包括采用滑移壁面条件的燃烧室冷流场模拟、采用无滑移壁面条件的冷流场模拟及采用无滑移壁面条件的反应流模拟.模拟中,各向异性网格自适应计算捕捉到了如激波、射流、边界层、火焰面等具有各向异性特征的大梯度区域,并利用各向异性网格进行了很好的加密.对比利用各向同性网格的初始流场计算,各向异性网格自适应计算使基于滑移条件、无滑移条件的冷流计算及反应流计算的网格单元数量分别下降了36.2%,36.4%和36.8%,有效降低了计算规模,而且流场大梯度区域的计算结果更准确,辨析度更好.结果表明:对于像超燃这类具有各向异性特征的问题,各向异性网格系统比各向同性网格系统有更好的计算效率及准确性,同时也表明基于Mach数场构造的各向异性网格系统可以有效应用于超燃计算.      

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

不确定超声速导弹简化模型的滑模控制研究

针对于超声速导弹的参数时变、不确定的特点,在超声速导弹简化模型的基础上研究了滑模变结构控制方法,通过理论分析和仿真实践证明了滑模控制系统对于不确定系统具有较好的控制效果.并且与PID控制方法进行了对比,发现了滑模控制方法较PID控制方法具有更强的鲁棒性.证明了滑模法对于不确定超声速导弹的有效性.     

1种发动机自适应模型的修正方法

为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值.