基于ARX模型的笼型异步电机控制策略研究

针对笼型异步电机控制系统中时变、非线性的特点,提出了以ARX模型为核心。模型参考自适应控制策略为基础的笼型异步电机的控制策略。所提出的控制策略对于电机参数变化和系统干扰具有较好的鲁棒性。通过仿真和样机试验,对所提出的控制策略进行了验证。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

基于自适应陷波滤波器的伺服系统谐振频率估计及抑制

在使用陷波滤波器抑制伺服系统机械谐振时,需要获取准确的机械谐振频率。为了快速检测出谐振频率,提出了一种基于自适应陷波滤波器(ANF)的机械谐振频率估计算法,通过速度误差信号分析,实现谐振频率在线快速辨识。首先,建立柔性连接伺服系统模型;然后,对ANF频率估计算法进行分析,并且与常用的快速傅里叶变换(FFT)频率检测算法的分析精度和计算速度进行对比。数值比较和仿真验证表明,ANF频率估计算法可以更快地实现谐振频率的精确检测。最后搭建试验平台,以ANF频率估计的结果作为陷波器的中心频率,成功实现了电机转速振荡的抑制,验证了该方法的有效性。     

基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

非结构混合网格鲁棒自适应技术

数值格式、湍流模型和计算网格是影响CFD数值模拟精度的3个主要因素。结合流场信息的网格自适应技术具备动态优化计算网格的能力,被NASA列为未来CFD发展的一项关键技术。本文针对非结构混合网格,发展了网格单元分布优化、表面网格几何投影和空间网格协调匹配3项关键技术,建立了高鲁棒性几何保真的网格自适应系统。首先,为了提高自适应方法的鲁棒性和通用性,发展了基于标准面网格的多面体网格单元分布优化方法。其次,发展了仅依赖表面网格信息的局部曲面重构技术,采用参数点映射方法实现了新增表面网格点的几何投影,消除了自适应系统对几何CAD系统的依赖。再次,采用改进的距离函数方法实现了空间网格与投影后表面网格的快速匹配。最后,结合基于流场特征的自适应探测器,采用二阶格式的有限体积方法,开展了30P30N三段翼绕流和三角翼大迎角绕流的网格自适应数值模拟。结果表明,通过网格自适应对网格单元的分布进行优化后,流场求解的收敛性和模拟精度都得到了显著提高。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

一种基于协方差矩阵加权的阵元误差补偿STAP处理

机载多通道阵列雷达天线在工程实践中不可避免地存在各类阵元误差,所产生的通道失配问题会对空时二维自适应处理的性能造成大的影响。对存在阵元误差时的阵列信号模型进行了分析,提出了一种基于协方差矩阵加权（CMT）的阵元误差补偿空时自适应处理（STAP）方法,在工程应用中该加权矩阵可通过地面天线定标及校飞过程确定,通过对总干扰协方差矩阵估计的加权预处理,可将实际阵元误差对STAP性能的影响控制在测量误差的影响范围,最后通过仿真验证了算法的有效性。