微絮凝变孔隙深层过滤处理低浊度废水研究

本文研究了微絮凝变孔隙深层过滤处理低浊度废水时,滤料粒径、絮凝剂种类、投加量、滤速等因素对过滤效果的影响。试验结果表明：在达到相同出水水质的情况下,由于变孔隙结构等原因,该系统具有用药量省、阻力损失小、出水量大及整床过滤效能好等优点。     

小阻尼动态系统的时域自适应反馈主动阻尼设计

针对在前馈／反馈混合控制中提高控制通道阻尼的问题,基于自适应滤波理论,提出适用于单输入单输出(SISO)和多输入多输出(MIMO)控制通道的时域自适应反馈主动阻尼设计方法。研究了自适应过程的理想期望信号的构造、SISO情况下闭环控制通道与反馈控制器同时进行自适应设计以及MIMO控制通道阻尼问题的简化与设计方法的拓展等问题;同时,基于某主动隔振试验平台的实测结果,对所有研究内容进行SIMULINK模型仿真。时域自适应反馈主动阻尼设计是高效的主动阻尼设计方法,并且为小阻尼动态系统的增阻设计提供了统一的方法框架。     

星敏感器姿态测量相对基准偏差在轨标校方法研究

摘要： 对航天器星敏感间姿态测量基准偏差在轨标校及性能评估问题进行研究.建立包含敏感器安装误差与测量误差的星敏感器模型,针对两种不同形式的安装误差模型,推导出相应的观测方程,基于卡尔曼滤波方法设计相对基准偏差估计器,并比较分析两种估计器实际应用特点.然后针对在轨实际应用,给出一种基于敏感器光轴夹角的标校性能评估方法,通过数学仿真验证星敏感器相对基准偏差的标校的有效性,并基于在轨数据的标校应用获取相对基准偏差在轨特性.     

航海光纤陀螺捷联惯导系统快速对准技术研究

针对中小型水面舰船对航海惯导系统快速对准的实际需求,结合光纤陀螺的误差特性,提出一种针对航海光纤陀螺捷联惯导系统的快速对准方法。该方法充分考虑光纤陀螺启动特性对惯导系统对准精度的影响,在对准过程中保存光纤陀螺输出平稳后的数据,并利用基于正反向联合导航和滤波的方法,重复利用输出平稳后的数据,缩短对准时间,提高系统对准精度。经过实际的舰载试验验证表明,采取该方法后,所研制的航海光纤陀螺捷联惯导系统在对准时间20min条件下的导航精度相当于传统方法对准时间1h条件下的导航精度,显示了本方法的正确性和有效性,为航海光纤陀螺捷联惯导系统的进一步工程应用提供了有力支撑。     

一种双时间尺度函数Wiener过程性能退化模型

为通过性能退化数据评估产品的可靠性,基于广义Wiener过程提出了一种双时间尺度函数模型以描述产品退化过程。采用极大似然估计(MLE)法求解模型参数,推导了其寿命分布(FTD),进而进行可靠度分析和寿命评估。对模型进行了Monte Carlo模拟验证和实例应用,并将目前常用的混合效应Wiener过程模型作为参考方法进行了对比分析。结果表明:根据90%可靠度曲线的定义,该方法较参考方法的结果更为合理、准确。进一步的寿命评估结果表明,该方法与参考方法的平均寿命相差232.9h,90%可靠寿命结果相差109.4h,且参考方法计算结果偏于危险。      

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

A two-step robust adaptive filtering algorithm for GNSS kinematic precise point positioning

In kinematic navigation and positioning, abnormal observations and kinematic model disturbances are one of the key factors affecting the stability and reliability of positioning performance. Generally, robust adaptive filtering algorithm is used to reduce the influence of them on positioning results. However, it is difficult to accurately identify and separate the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on positioning results, especially in the application of kinematic Precise Point Positioning (PPP). This has always been a key factor limiting the performance of conventional robust adaptive filtering algorithms. To address this problem, this paper proposes a two-step robust adaptive filtering algorithm, which includes two filtering steps: without considering the kinematic model information, the first step of filtering only detects the abnormal observations. Based on the filtering results of the first step, the second step makes further detection on the kinematic model disturbances and conducts adaptive processing. Theoretical analysis and experiment results indicate that the two-step robust adaptive filtering algorithm can further enhance the robustness of the filtering against the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on the positioning results. Ultimately, improvement of the stability and reliability of kinematic PPP is significant.     

基于递推更新卡尔曼滤波的磁偶极子目标跟踪

针对磁性目标跟踪问题,以磁偶极子等效场源模型为基础,建立磁性目标跟踪的离散状态空间模型,将磁偶极子目标实时跟踪问题转化为状态空间模型的滤波估值问题。针对磁性目标初始条件难以获得且现有卡尔曼类滤波算法在大初始误差条件下容易出现发散的问题,提出一种递推观测更新的卡尔曼滤波算法,将现有的一步观测更新描述为递推更新过程,等效降低大初始误差带来的大非线性误差。仿真与实测数据测试结果表明,本文算法具有良好的精度和收敛性,能够有效抑制磁偶极子跟踪中由于大初始误差导致的滤波发散,适于实际应用。