惯导系统初始对准的次优滤波算法

分析了惯导系统(INS)初始对准的动态误差向量方程及其动态误差向量的可观性问题,并研究了按动态误差向量的可观度划分观测子空间.在惯导系统初始对准问题中通过使用变量可观度的概念构造次优卡尔曼估计算法.并用C语言编程实现了初始对准的最优及次优卡尔曼滤波算法.从仿真结果可见次优卡尔曼滤波算法可用于INS初始对准的实用计算中.     

几种可观性分析方法及在惯导中的应用

建立了惯导系统（ＩＮＳ）的误差模型,研究Ｋузовков方法、奇异值判断法和状态解耦方法等３种可观性分析方法,并将这些方法用于惯导初始对准的可观性分析中。通过分析,用Кузовков方法和奇异值判断法相结合,可更有效地确定不可观状态。用状态解耦的方法,可以将状态分解到相应的子空间中,之后可以选择不可观的状态。     

基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检...     

飞机防滑刹车系统鲁棒控制器的设计与研究

 首先对系统进行了详细的分析,并建立了系统的数学模型,然后针对飞机防滑刹车系统在地面滑跑时存在的各种外干扰问题,提出了一种基于自适应滤波的鲁棒控制方法.通过对系统施加各种外干扰所进行的数字仿真表明,该方法在提高系统的鲁棒性方面是行之有效的.     

航空发动机转子不平衡量突增的自动识别

为实现在航空发动机振动信号分析时因封严胶条脱落发生的转子不平衡量突增的自动识别,采用多傅里叶变换（FFT）滤波技术获得转速跟踪滤波后的基频振动时域信号,提出了振幅突增和突增后振幅稳定的转子不平衡量突增的2种特征,通过应用案例对振动信号的程序化进行处理,得到转速跟踪滤波后的基频振动时域信号及转子不平衡量突增的识别参数,数据结果中振幅增大比例系数达到3.75,且突增后振幅稳定。结果表明：采用FFT滤波技术,实现了转子不平衡突增的自动识别,并验证了识别方法的有效性。转子不平衡量突增的识别技术应用于在线监测系统时,能及时识别故障并发出报警信息,保证设备运转的安全;应用于离线振动信号分析系统时,缩短了人工数据分析时间,提高了工作效率。     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

Intrinsic component filtering for fault diagnosis of rotating machinery

Fault diagnosis of rotating machinery has always drawn wide attention. In this paper, Intrinsic Component Filtering (ICF), which achieves population sparsity and lifetime consistency using two constraints: $l_{1/2}$ norm of column features and $l_{3/2}$ -norm of row features, is proposed for the machinery fault diagnosis. ICF can be used as a feature learning algorithm, and the learned features can be fed into the classification to achieve the automatic fault classification. ICF can also be used as a filter training method to extract and separate weak fault components from the noise signals without any prior experience. Simulated and experimental signals of bearing fault are used to validate the performance of ICF. The results confirm that ICF performs superior in three fault diagnosis fields including intelligent fault diagnosis, weak signature detection and compound fault separation.     

直升机海面悬停时精确高度的维纳滤波提取法

研究了直升机作海面低高度(１５ｍ)悬停时获取精确高度的维纳滤波组合系统。高度量测来自捷联垂直加速度计和无线电高度表。维纳滤波器根据海浪、无线电高度表噪声和加速度计噪声三种随机干扰的功率谱采用伯特一香农设计法获得。对组合系统作了五种环境下的滤波仿真,结果表明：该系统既能有效滤除上述三种干扰,又能准确跟踪悬停高度的变化。     

基于星敏感器角速度估计的陀螺故障诊断

当星载惯性基准单元 (IMU)正常工作的陀螺的冗余度不满足奇偶方程法条件时 ,无法进行陀螺的故障诊断。本文通过卫星稳态运行期间高精度星敏感器输出的姿态四元数信息 ,根据卫星姿态运动学方程和姿态动力学方程 ,采用非线性广义卡尔曼滤波 (EKF)得到星体角速度的估计值。在此基础上 ,通过设计的故障诊断方案对陀螺故障进行定位。数学仿真验证了这种方法的有效性     

基于低轨卫星增强的非差高精度导航定位技术与在轨试验验证

随着自动驾驶、精密农业等领域的发展,各领域对高精度导航定位的需求不断增加。在地基增强技术、高轨星基增强技术和传统非差精密单点定位技术的基础上,提出了一种基于低轨卫星增强的非差高精度导航定位技术,研制了基于低轨导航增强技术的低轨导航增强载荷,开发了基于低轨卫星增强的地面自适应卡尔曼滤波非差高精度定位软件,并进行了全球首次基于低轨卫星的信号信息一体化导航增强在轨试验。试验表明:经低轨卫星增强后,地面终端用户定位精度优于30 cm。最后,给出了该技术的后续研究方向,为未来低轨导航增强系统与其他增强系统协同工作,实现广泛应用奠定了基础。