基于加速度计和角速率陀螺的超小无人直升机姿态控制系统

设计了一种基于加速度计和角速率陀螺的超小型无人直升机姿态控制系统;由卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺数据,实时估计最优的直升机姿态信号;根据最优的姿态反馈信号,飞行控制系统采用参数自整定的模糊PID控制方法得到舵机控制信号,从而实现了超小型无人直升机的姿态控制。     

基于实时预测轨迹修正的共轴跟踪观测方法

针对光电设备跟踪观测轨迹可预测目标,提出并实现了基于实时预测轨迹修正的新型跟踪算法。从电视观测信息中实时解算出轨迹偏差的位置分量与速度分量并修正预测轨迹,引导仪器运动。应用该方法,在被观测目标电视探测不理想时有效提高了跟踪可靠性,降低了光电跟踪设备对电视探测能力的苛刻要求。即使电视探测短时出现困难,也能保证一定精度。本文给出了实时轨迹修正跟踪方法的构成原理与试验结果,并与一般电视跟踪方法进行了对比。     

高密度烃燃料雾化特性试验

采用试验手段研究了高密度烃燃料在直射式喷嘴情况下的雾化规律,采用数字图像处理技术,使用粒子图像测速系统（PIV）对其在横向高温气流中形成的喷雾场进行图像测量和分析。初步研究了气流温度、油压、气压与气流速度对高密度烃燃料雾化特性的影响,以及射流与喷嘴距离对喷雾粒子索太尔平均直径（SMD）的影响。试验结果显示：气流温度和油压的增加有助于提高高密度烃的雾化效果。在研究气流速度对其影响时,要考虑加热气流蒸发产生的影响,在雾化初始阶段速度因素占主导地位,而在下游距离喷嘴50~75mm间的某一位置开始,蒸发因素将起到主要作用。通过数值计算与实验比较,进一步说明了高温气流蒸发作用在颗粒二次雾化中的重要性。研究结果为优化设计高密度烃燃料发动机燃烧室提供依据。     

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下,传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题,进行了自适应增广控制(AAC)方法研究,以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上,通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制;继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响,设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益,并对其工作机理与参数设计原则进行研究;然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响;最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析,验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响,大幅度提升综合控制性能,具有理论研究意义与工程应用价值。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

基于SVM和"嫦娥一号"数据的月球表面亮温分布

月球表面的微波辐射亮度温度分布与月表物质的物理化学和地理分布特性密切相关.为了分析月球表面微波辐射亮温的分布特点,利用支持向量机(SVM)方法对嫦娥一号(CE-1)绕月卫星搭载的微波辐射计获得的2C级亮温数据建立回归分析模型,并利用粒子群算法优化SVM回归模型,建立了月球表面不同地理位置的4个频率通道(3GHz,7.8GHz,19.35GHz,37GHz)的微波辐射亮温与时间的关系,获得了这4个频率的微波辐射亮温在月表很窄时间段的全球分布,因而显示出了更多的细节特征.最后对这些特征进行了描述并对影响月球表面亮温的因素进行了讨论.     

基于多项式插值的自由漂浮空间机器人轨迹规划粒子群优化算法

针对自由漂浮空间机器人轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值与粒子群优化算法相结合的非完整运动规划方法。首先,通过对系统非完整约束条件进行分析,给出了以机械臂关节角耗散能为目标函数的轨迹最优控制算法;并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,将插值多项式的系数作为优化参数,结合粒子群优化算法对关节角轨迹进行优化求解。最后,对本文提出的轨迹规划算法进行数值仿真。仿真结果表明关节角轨迹平滑连续,保证了关节角速度及关节角加速度在初始和终止状态均为零,从而验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。     

GPS/INS 组合导航系统降阶滤波器设计

本文研究了某型号飞机上ＧＰＳ／平台惯性组合导航系统中降阶卡尔曼滤波的设计方法。文中提出了一种降阶滤波器结构，并讨论了模型误差的伪随机噪声补偿方法。采用蒙特——卡洛分析法对降阶滤波器的实际误差进行了数字仿真，结果表明：本文提出的这种降阶滤波器能保证组合系统的导航精度，是一种具有实际使用价值的滤波器     

基于分散化信息滤波的移动机器人定位

给出分散化信息滤波的最优性证明和保证最优性的条件 ,讨论了分散化信息滤波在故障检测和多传感器融合中的优势 ,提出一种在不影响分散化优势的情况下可以减小通讯量的滤波器结构。最后的仿真例子说明该方法在移动机器人定位应用中的有效性。