不确定系统的鲁棒严格正实设计的LMI方法

考虑系数矩阵具有有界范数不确定性系统的鲁棒严格正实设计问题.定义了不确定系统的二次严格正实性,得到了用线性矩阵不等式表示的系统二次严格正实的充要条件,给出了基于状态反馈的不确定系统二次严格正实鲁棒优化控制器的设计方法.     

基于Hybrid State A* 与增强安全管道的直升机低空航迹规划

直升机低空突防已逐渐成为现代空战察打任务的核心,而低空航迹规划算法是实现该技术的关键。 尽管现有的航迹规划算法已经被应用于实际低空突防任务,但基于“前端- 后端”式的传统航迹规划算法依然 存在规划航迹机动执行性差与复杂动态场景下易碰撞的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于Hybrid State A* 与增强安全管道的改进算法。首先,基于Hybrid State A* 算法的联合轨迹优化,可以在状态空间中完成兼 顾直升机机动特性的初始航迹高效搜索,有效保证直升机航迹的可达性。其次,基于初始航迹膨胀的增强安全 管道,将后端航迹优化参数限制在安全的可行域内,进而有效提升复杂动态场景下规划航迹的安全性。在实验 环节,本研究结合ROS 机器人仿真环境与Rviz 数据可视化工具完成仿真验证,通过算法间的综合对比实验, 论证了本研究所提算法对规划的航迹机动性与安全性有明显的提升。     

编队星座相对位置精确测定与自主定轨方法

针对编队飞行星座,提出了一种全自主的高精度定轨与相对位置精确测定方法,对其主要关键技术之一的空间绝对定向的基本方案及其可行性和指标进行了研究,并进行了仿真验证.结果表明,通过编队星座星间高精度的距离测量和绝对定向观测,可以实现无需地面测控站和卫星导航系统支持下的编队星座全自主导航方案;在一定测距和测向误差条件下,绝对定轨精度可以优于20m,相对位置确定精度可优于10cm.相对误差与采样间隔有较明显关系,未来可考虑采样间隔控制在10s以内即可;绝对位置误差大小与采样间隔无明显关系,其中的主要误差是星座的整体平移误差.仿真结果验证了所提方案的正确性.      

直升机高海况起降相关装备能力要素分析

直升机舰上起降是 1个舰、机、人、环等多因素耦合的复杂系统问题。重点分析影响直升机高海况舰上起降能力的舰、机相关装备因素,主要包括舰船的摇荡运动特性、起降平台及上层建筑主尺度,快速系留与牵引、摇荡运动预报等直升机舰面保障设备能力,直升机的抗合成甲板风、适应舰船摇荡运动、舰面开/关车等能力,以及风况监测能力等,给出装备因素影响直升机高海况起降的原理、规律、特点,总结部分国外海军相关研究和装备情况,为国内相关研究和装备研制提供借鉴和参考。     

带机体状态反馈的直升机地面共振分析

建立了带机体状态反馈的直升机旋翼/机体耦合动稳定性分析模型,研究了机体反馈系数对直升机地面共振的影响。根据Floquet理论采用传递矩阵法计算了系统的模态频率及模态阻尼,并用非线性模型的数值仿真进行了验证。结果表明,机体滚转角位移和角速度反馈能有效地提高摆振后退型模态阻尼;但当机体滚转姿态角反馈系数过大时,以挥舞后退型模态为主的旋翼挥舞与机体运动之间相互作用,导致直升机出现动不稳定性。     

航空发动机机载实时自适应模型研究

航空发动机的性能蜕化会导致其可测参数的变化,因此传感器测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以表征发动机的性能蜕化程度。文中首先建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型,并将性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测的输出偏离量经滤波器状态估计得到发动机性能蜕化值,最后将性能蜕化值用于状态变量模型中不可测参数的修正,从而使机载模型适应发动机的非额定工作状况。     

结构可靠性分析中考虑高次项修正的组合响应面法

响应面法被广泛地应用于大型复杂结构隐式极限状态方程的可靠性分析,然而至今响应面法的精度仍是未完全得以解决的问题。分析并指出了影响响应面法精度的主要因素,针对这些影响响应面法精度的主要因素,提出了考虑高次项修正的组合响应面法,该方法在真实极限状态方程对结构失效概率贡献较大的区域以一组主次响应面来近似,并对每一个响应面采用高次项予以修正,从而使得响应法的精度得以大幅提高,算例结果证明了所提方法的可行性与精度。     

基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

Optimal assimilation for ionospheric weather – Theoretical aspect

Observation, specification and prediction of ionospheric weather are the key scientific pursuits of space physicists, which largely based on an optimal assimilation system. The optimal assimilation system, or commonly called data assimilation system, consists of dynamic process, observation system and optimal estimation procedure. We attempt to give a complete framework in this paper under which the data assimilation procedure carries through. We discuss some crucial issues of data assimilation as follows: modeling a dynamic system for ionospheric weather; state estimation for static or steady system in sense of optimization and likelihood; state and its uncertainty estimation for dynamic process. Meanwhile we also discuss briefly the observability of an observation system; system parameter identification. Some data assimilation procedures existed at present are reviewed in the framework of this paper. As an example, a second order dynamic system is discussed in more detail to illustrate the specific optimal assimilation procedure, ranging from modeling the system, state and its uncertainty calculation, to the quantitatively integration of dynamic law, measurement to significantly reduce the estimation error. The analysis shows that the optimal assimilation model, with mathematical core of optimal estimation, differs from the theoretical, empirical and semi-empirical models in assimilating measured data, being constrained by physical law and being optimized respectively. The data assimilation technique, due to its optimization and integration feature, could obtain better accurate results than those obtained by dynamic process, measurement or their statistical analysis alone. The model based on optimal assimilation meets well with the criterion of the model or algorithm assessment by ‘space weather metrics’. More attention for optimal assimilation procedure creation should be paid to transition matrix finding, which is usually not easy for practical space weather system. High performance computing hardware and software studies should be promoted further so as to meet the requirement of large storage and extensive computation in the optimal estimation. The discussion in this paper is appropriate for the static or steady state or transition process of dynamic system. Many phenomena in space environment are unstable and chaos. So space environment study should include and integrate these two branches of learning. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

多传感器信息融合技术在现代战机设计中的应用

基于综合航电系统设计中的关键技术———信息融合 ,介绍了信息融合的概念、目标跟踪的算法及传感器的管理 ,以此说明现代作战飞机应用信息融合技术可增强作战平台在恶劣战场环境下的生存能力