星载激光测高地面数据处理设计研究

星载激光测高技术是对地观测系统中最为核心和前沿的信息获取技术之一,因其具有探测方向性好、测距精度高等特点,在地球科学领域中体现出了巨大的应用潜力。在ICESat/GLAS测高地面数据处理系统的基础上,针对将于今年发射的高分七号卫星的载荷特点,设计了一套星载激光测高地面数据处理系统软件。该软件可实现对星载激光测高数据的地面处理并生成3级数据产品,包含激光能量计算、波形分解和激光脚点定位等,以及相应各级产品的数据质量控制处理。利用高分七号仿真数据对该软件进行相应的性能测试,测试结果表明:该系统软件基本满足需求,已初步具备星载激光测高地面数据处理能力。     

面向室内场景的惯性磁感应定位方法

针对卫星拒止的室内导航问题,在现有磁信标定位技术的基础上,通过分析低频旋转磁场的特点,建立了一种不受传感器姿态和磁信标磁矩信息影响的磁感应矢量夹角观测模型,并结合MEMS惯性导航的误差模型提出了一种以磁感应矢量夹角的正余弦值为量测信息的惯性磁感应动态定位方法,避免了磁传感器姿态误差和磁矩误差对定位结果的影响。利用实验室的双轴磁信标实验系统进行静态测试,验证了磁感应定位模型具有不受传感器姿态、环境中遮挡物以及磁矩影响的特点;通过数值仿真的方式对基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的惯性磁感应定位方法进行验证,结果表明该方法能有效地抑制惯性导航的发散,且位置最大误差小于0.75 m,满足大多数室内场景下的高精度导航定位需求。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

叶片磨抛机器人力/位混合控制的设计与实现

为提高航空类发动机叶片的自动化磨抛精度,减小复杂曲面叶片加工轨迹控制误差,采用基于六维力传感器的机器人力/位混合控制策略,实现机器人磨抛轨迹的在线修正。搭建以Staubli机器人和ATI六维力传感器为核心部件的叶片磨抛验证平台,通过C++开发上位机,采集磨抛过程中六维力传感器信息并进行Kalman滤波。通过示教确定机器人运动轨迹,对机器人运动轨迹与力传感器信息进行采集分析,确定基于力/位混合控制可以实现机器人运动轨迹的在线修正,为复杂曲面的叶片磨抛轨迹控制提供一种解决方案。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。     

航天器相对运动建模及周期性相对运动求解

面向航天器编队飞行的需求,对椭圆参考轨道航天器非线性周期相对运动条件进行研究,提出了确定椭圆参考轨道编队航天器非线性周期性相对运动条件的新方法。首先,考虑非线性、椭圆轨道等因素,通过哈密尔顿-雅可比(HJ)方程和正则摄动理论,推导了在任意非线性摄动下相对运动的模型和获得不需消耗任何燃料的周期性相对运动轨道的条件;然后,采用时域配点法,结合改进的列文伯格-马夸尔特(LM)法对周期性相对运动的初值进行求解;最后,设计数值仿真算例,利用上述条件,得到不消耗任何燃料的周期性绕飞轨道,由此验证了本文所提模型和方法的正确性。     

基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法

针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。     

POD和DMD方法分析不同间隙压气机旋转不稳定性特性

对一台单级低速轴流压气机旋转不稳定性(RI)进行分析。在前期的旋转不稳定性特性、流场成因和不同间隙影响的研究基础上,进一步基于全通道数值模拟,采用两种流场降阶方法分析不同叶顶间隙条件下旋转不稳定性各阶模态对应的流场成分、模态能量占比和稳定性等特性。计算结果表明,前几阶模态能量占比大,对流场起主要贡献,并且稳定性相对较强。随着间隙的减小,旋转不稳定性的能量占比和稳定性下降,各阶的叶片转动成为流场的主要成分。      

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.