分布式光纤振动传感器的自适应时延估计

针对传统的安全防卫系统存在监测距离较短、抗电磁干扰能力弱、维护成本高等缺点,设计了一种新型的分布式光纤振动传感器.传感器由双向马赫-泽德(M-Z, Mach-Zehnder)干涉仪构成全光纤的光路组成,通过光纤敏感入侵者的振动来进行传感和定位.实验测得传感器的信号为低通带限信号.根据传感器的信号特点,研究了基于最小均方(LMS, Least Mean Square)算法的自适应时延估计方法,给出了自适应算法的性能分析结果.建立了实验系统,现场试验结果表明自适应算法可实时地获取振动的位置,平均误差小于200m,已成功用于多个地区的安防报警系统.      

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

有限长Ramanujan-Fourier快速变换及频率估计

近来出现的Ramnujan-Fourier变换(RFT,Ramanujan Fourier Transformation)是以"Ramanujan和"为基向量的算术变换,该变换可提供分数频率分辨力.首先分析了有限长Ramanujan频谱特点,给出了基向量分布情况,推导了该变换的快速算法,比较了有限长RFT与快速傅里叶变换的乘法计算量;其次,给出了利用RFT的递归峰值检测频率估计算法,并分析了RFT的频率分辨率和适用特点,在非高斯噪声条件下,仿真比较了RFT与傅里叶变换对信号进行频率估计的性能,得到在信噪比为-20 dB的非高斯噪声情况下,频率估计的归一化均方误差可以达到 10-3.      

不确定初始几何缺陷杆动态屈曲失效分析

由初始几何缺陷所引起的结构屈曲载荷降低最高可达70%.由于制造误差等原因使得结构初始几何缺陷往往具有不确定性,而这种不确定性又必然会导致结构屈曲荷载与动态屈曲响应的不确定性.研究了动载作用下含有不确定初始几何缺陷杆的动态屈曲失效问题.基于积分挠度定义了动态屈曲安全因子.采用区间分析方法和凸模型方法,给出了具有不确定初始几何缺陷杆的基于积分位移的动态屈曲安全因子的最不利估计,其结果为判断具有不确定初始几何缺陷杆结构的动态屈曲失效分析提供了重要依据.      

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

腰绑式行人导航系统基于缓存区的启发式航向补偿算法研究

腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航，对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征，采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分；利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题，提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区，计算缓存区内相邻复步航向差值的方差，依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度，避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验，终点定位误差小于1%，表明了所提方法的有效性。     

机械臂的区间二型模糊超螺旋滑模控制

针对不确定性条件下机械臂的轨迹跟踪问题,提出一种基于区间二型模糊逼近扰动的超螺旋滑模控制方法.首先将机械臂的建模误差、摩擦项、外部扰动等均视为广义扰动,然后利用自适应区间二型模糊逼近广义扰动.接着通过一个嵌套自适应律来设计基于超螺旋算法的趋近律,进而提出超螺旋滑模控制器.通过Lyapunov稳定性理论验证了趋近律的稳定性,基于此证明了系统的稳定性,并导出了区间二型模糊自适应律.仿真实验表明,区间二型模糊具有更好的逼近效果,超螺旋滑模控制能够抑制系统的扰动,本文所提算法具有响应快速和鲁棒性强的优点.     

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务和碎片清除的重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出了一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图(FPFH)特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态和位置进行解耦,实现了空间非合作目标的相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供了理论与技术支撑。     

高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法

针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法.首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstep...