锥运动条件下新的速度误差补偿项研究

经典的捷联惯导积分算法往往需要在姿态更新过程中对圆锥误差项进行精确补偿。虽然考虑了载体姿态变化的影响,但速度更新算法通常忽略了圆锥效应的作用。就圆锥误差项引起的速度误差进行了研究。指出其与陀螺角增量对速度更新的影响方式相同。在假设的线性斜坡模型条件下,利用两个连续的角增量和比力增量,详细推导了新的速度误差项的二子样更新补偿算法。在一种特殊的机动条件下,即当载体绕横轴作圆锥角振动的同时又沿立轴作同频同相的线振动,推导的二子样优化算法能够使该误差补偿项的平均性能最优。仿真结果证明该优化算法能够对新的速度误差积分项进行有效的补偿。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

无人机飞行控制系统的自抗扰姿态稳定控制

将自抗扰控制应用于无人机飞行控制系统。论述自抗扰控制的方法原理,并运用该技术设计控制律。首先利用跟踪微分器安排过渡过程,以达到快速、准确跟踪给定信号的目的。然后通过扩张状态观测器实时估计出系统的不确定干扰,并以反馈量的形式引入控制输入,从而起到实时补偿系统扰动的作用,实现姿态稳定控制。数值仿真结果表明,该方法抗干扰能力强,具有控制品质好、精度高、算法简单等特点。     

多模型自校准扩展Kalman滤波方法

基于扩展Kalman滤波方法（EKF）、自校准扩展Kalman滤波方法（SEKF）和多模型估计理论（MME）,针对工程实际中非线性系统状态方程受未知输入（如突风、故障和未知系统误差等）影响的问题,提出了一种多模型自校准扩展Kalman滤波方法（MSEKF）,将多模型自校准Kalman滤波方法（MSKF）的适用范围扩展到了非线性领域。该方法同时采用EKF与SEKF进行计算,根据贝叶斯定理实时分配两者先验估计值的权重,通过加权融合进而得到最终的状态估计。本文方法不仅解决了非线性系统状态方程受未知输入影响时EKF滤波发散的问题,而且在未知输入为零时的滤波精度与SEKF相比也更高,大量数值仿真结果表明该方法精度提升可达4%,具有更强的适应性和鲁棒性。     

基于FEM的引力参考传感器自引力计算与补偿

空间引力波探测太极计划将利用激光干涉的方法,测量两个检验质量之间的距离变化反演引力波信息。在0.1 mHz处,要求检验质量在敏感轴方向的总残余加速度保持在■以下。由航天器载荷静引力、热形变和质量波动引起的自引力噪声是检验质量的残余加速度噪声主要来源之一,要求检验质量在敏感轴方向的自引力加速度小于1×10^-10m/s²,引力梯度小于5×10^-8s^-2。为了计算检验质量处的自引力大小和引力梯度,针对检验质量与引力源几何形状的不规则性,基于有限元法编写程序计算了引力参考传感器中的引力源作用在检验质量上的线加速度、角加速度和引力梯度。为了缩短计算时间,提出“类自适应”网格划分方法以减小网格数量,并设计了配重以补偿自引力。计算结果显示,经过补偿后的检验质量在敏感轴方向的自引力加速度为9.237 7×10^-12m/s²,引力梯度为-2.569 1×10^-8s^-2,满足设计要求。本研究能够为航天器和引力参考传感器的设计与引力补...     

太阳10.7cm射电流量中期预报模型研究(Ⅰ)

采用时间序列模型中的自回归方法开展了F_(10.7)中期预报研究.预报试验和误差分析结果表明,在太阳活动水平较低、F_(10.7)的27天周期性明显时自回归预报方法的预报精度高,具有较为理想的预报效果,但在日面有大活动区产生和消亡时预报效果不理想.这说明时间序列模型中的自回归方法能够较好地反映太阳F_(10.7)的27天周期性特征,对F_(10.7)中期预报模型的建立有一定适用性.通过对2005年9月21日至2007年6月7日期间预报结果的比较可以看出,自回归分析方法预报的精度与美国空军预报的相当。     

航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coefficient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.     

移动Ad Hoc网络中一种前向机密的匿名路由方案

传统移动Ad Hoc网络匿名路由方案主要基于公钥加密手段构建匿名路径.然而,一旦参与通信的节点私钥泄满,则匿名路径也会连带泄漏.针对这一问题,本文提出一种具有前向机密性的匿名路由(Forward secureanonymous routing,FSAR)方案.在FSAR中,节点通过基于伪名和双线性对的密钥协商机制动态协商会话密钥,并以此构建前向机密的洋葱路由完成匿名通信.理论分析和仿真实验表明,FSAR可有效解决传统匿名路由方案的前向机密隐患,同时在网络性能方面有更好的表现.     

自抗扰控制算法在发动机加力过渡态控制中的应用

主要研究了航空发动机加力过渡态控制的新方法。在不改变原有发动机控制结构的基础上,提出了一种增广LQR法(Augmented Linear Quadratic regulator-ALQR)综合ADRC(Active Disturbance Rejection Control)干扰补偿控制的算法(简称ALQR+ADRC),该算法除了有原ALQR控制所具备的强的消除静差能力之外,还兼具AD-RC优良的干扰补偿能力。通过模拟快速进入/退出发动机加力过渡态过程,验证了该算法具有理想的控制效果,能够较好地协调加力燃油供给和喷口开张,在整个过渡态过程中对核心机工作有较小的影响。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。