用卡尔曼滤波器估计目标机动加速度

为了使基于线性二次型高斯理论的LQG最优制导规律得到工程应用，设计了一种寻的回路中的卡尔曼滤波器，利用仿真技术，用这种滤波器对目标机动加速度进行了估计，仿真结果表明，这种滤波器可以准确估计目标机动加速度。     

GPS/惯性组合方式讨论与导航精度分析

 本文讨论GPS/惯性组合两种方式的优缺点。并以GPS伪距和伪距率与惯导组合为例,按GPS测量误差的不同,以及使用差分机等情况,仿真计算了机载使用的组合导航性能,进行了详细的精度分析。结果表明,这种组合的导航精度比GPS和惯导各自的导航精度高。在采用差分GPS机与惯导组合后,位置误差将进一步减少,使组合导航具有开辟例如飞机进场着陆等新的使用领域的可能性。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

机载导弹捷联惯导系统快速传递对准方法研究

针对速度、位置匹配方法的局限性，推导了捷联惯导速度加姿态角匹配传递对准模型，进行了机翼的挠性分析；设计了以滚动机动为主的WingRock和PopUp两种机动方式，并进行了速度加姿态角匹配对准仿真。仿真结果表明：采用所述方法，可将传递对准过程由几分钟降低到几秒钟，以毫弧度量级的精度进行对准。     

极因子的扰动界及其应用

设，假定分别是的极分解。本文证明了其中是矩阵的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数。并且将这个结果应用于矩阵正逼近问题的扰动分析。假定的正逼近．     

非定常来流压力下基于DMD方法的预冷器换热特性

采用大涡模拟方法对非定常来流压力条件下叉排管束预冷器换热特性进行了研究,同时运用动力学模态分解方法对流场主控流动结构进行了识别,探讨了来流压力周期性变化频率对预冷器内部流动、换热性能和熵产的影响。结果表明:来流压力变化频率对预冷器时均和瞬态换热性能影响均不显著,但当来流压力变化频率增大至流场固有频率950 Hz时,流场发生共振,换热性能发生剧烈振荡;管束壁面剪切层运动和绕流脱落涡结构为主控流动结构,其时空演化过程对瞬时换热性能起决定作用;当流场发生共振时,剪切层的生长和演化与来流速度的脉动密切相关,前排管束的绕流涡脱落周期与来流压力/速度变化周期一致,而壁面剪切层的生长周期则为来流压力/速度变化周期的两倍。此外,叉排管束流场的换热熵产决定于主控流动结构,其时空演化特征与主控流动结构演化规律完全一致。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

自适应空间机动目标跟踪算法

在空间目标跟踪问题中,目标机动导致的模型不匹配问题会导致滤波算法出现滞后现象。为了对空间机动目标进行快速跟踪,在平方根容积卡尔曼滤波〖（Square rootCubatureKalmanFilter,SCKF）的基础上,引入强跟踪滤波（StrongTrackingFilter,STF）的思想,推导得到了次优渐消因子在SCKF中的等价描述。并通过建立以矩匹配方法为基础的自适应机制,设计了兼顾滤波精确性和鲁棒性的自适应强跟踪平方根容积卡尔曼滤波（AdaptiveStrongTrackingSquare rootCubatureKalmanFilter,AST SCKF）算法。仿真结果表明,在目标机动前,AST-SCKF算法和SCKF算法的位置收敛精度相差不足1%;在目标机动后,AST-SCKF算法的位置和速度的收敛精度相对SCKF算法分别提高了95.19%和30.50%,同时,其收敛速度相对SCKF算法分别提高了57.20%和24.68%。     

复杂产品系统模块化分解模型及应用研究

模块化设计开发技术能够实现复杂产品系统(CoPS)的柔性制造,科学合理的模块化分解将会降低CoPS开发的管理难度和制造成本。在分析产品系统模块化理论的基础上,总结了CoPS的模块化处理流程,列举了CoPS的模块化分解原则,提出了CoPS的模块化分解程度的计算模型,研究并建立了系统模块化与企业绩效的相关性分析模型,并探索了模型的最佳应用实践。以电网广域监测分析控制系统(WARMAP)为例,论述了在影响因素众多的情况下,运用模块化分解模型进行计算后,WARMAP分解为4大功能模块,极大缩短了系统的研发周期,提高了研发质量,充分验证了模块化分解模型的有效性,以期为企业产品模块化设计提供理论指导和决策借鉴。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.