利用GPS进行姿态估计的一种算法

首先建立了全球定位系统（ＧＰＳ）姿态确定的观测方程;然后给出了利用ＧＰＳ进行飞行器姿态估计的模型,并对该模型进行了线性处理;最后利用攻推广卡尔曼滤波技术,针对某飞行器进行了仿真计算。计算结果表明,对于不同的测量噪声和系统噪声,滤波器都有较好的估计,姿态估计的精度明显高于单纯ＧＰＳ姿态确定的精度,可以满足大多数飞行器对姿态确定的要求,证实了模型和算法可用性。     

基于自联想网络的发动机传感器解析余度技术

本文提出了一种基于自联想神经网络的传感器解析余度技术。在这种网络中,冗余传感器的信息被压缩、重组进入网络的第一部分,网络的第二部分将压缩信息恢复出来。基于数据融合原理,若一个传感器发生故障,其它传感器仍可提供足够的信息代替发生故障的传感器。理论分析和用于涡轴发动机的仿真结果表明,这种特殊结构的自联想网络具有良好的过滤噪声和故障信号的作用,特别适合于用作不易建模的复杂对象的传感器信号重构     

INTEGRATED GPS/INS OF PSEUDO-RANGE DELTA-RANGE SEMI-PHYSICAL SIMULATION'S RESEARCH

In order to further study the performance of tightly integrated navigation system of GPS/INS, a semi-physical simulation of tightly coupled system has been done based on the data gathered from the experiment of integrated system of GPS and INS. The closed-loop Kalman Filter and U-D discompose algorithm have been used. The simulation results associated to four integrated models of pseudo-range, delta-range, pseudo-range and delta-range alternation, and pseudo-range and delta-range synthesis have been provided, and the actual effects of variously integrated models have been analyzed. The results show that the pseudo-range and delta-range synthesis coupled model is the most effective to improve the coupled system performance and the individual delta-range coupled model had better be avoided in application.     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于FDDI网络的空间站DMS网络可靠性分析

在首先介绍了空间站ＤＭＳ网络结构的基础上,通过对ＤＭＳ网络使用的ＦＤＤＩ、ＭＩＬ－ＳＴＤ－１５３３Ｂ及ＩＥＥＥ８０２．４网络在各种情况下的可靠性分析,应用概率分析的方法得出了系统可靠性的数学模型,通过图示得出ＤＭＳ网络可靠性随站点数及链路失效概率的变化情况,为空间站ＤＭＳ网络可靠性设计提供了依据。     

基于Web技术的产品数据管理研究

将Web技术引入产品数据管理系统(PDM)的研究和设计,分析了PDM系统中原有构架的特点与存在的不足,利用Web技术所提供独到的网络、数据库和分布式处理技术,结合开发实例提出了在Internet/Intranet解决方案下开发和研究产品数据管理系统的基本构想,并给出产品数据管理应用的组织和底层数据模式,研究了其对产品数据管理技术应用前景的影响.研究表明,Web技术的引入,将有力地推进产品数据管理技术的发展和应用.      

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

人工神经网络在飞机总体外形智能CAD中的应用

将人工神经网络应用于飞机总体外形智能ＣＡＤ中,针对现有方法的局限性,研究了参数神经网络,提出了一种综合考虑影响神经网络学习３个主要因素（权值、激励函数和拓扑结构）的ＷＡＦＳ学习算法,并研究了隶属函数的神经网络表达和基于神经网络的并行推理,给出了有关应用实例。     

GPS精密点定位的数据处理

在GPS精密点定位数据处理中,通常采用所谓无差分模型.然而,GPS单站观测量也可通过不同差分组合以减少未知参数数目,且在理论上与无差分模型等价.文中利用实际GPS观测数据,比较了不同点定位差分模型的定位精度和其他指标.     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。