基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。     

足绑式PNS自适应滑动平均零速区间检测方法

针对足绑式个人导航系统（PNS）中,传统的滑动平均算法对零速区间检测的延迟问题,设计了一种基于自适应滑动平均算法,对零速区间进行检测。首先对比力模值和角速率模值进行滑动平均,根据平均后数据的变化趋势,通过比较样本方差,设置一个自适应的滑动时间窗口来判断行人是否静止。该方法既能避免由于平滑算法带来的延时问题,又能够消除抖动干扰造成的误检,从而得到准确的零速区间。行走实验验证了本文方法的有效性,自适应滑动平均算法的导航精度提高了50%。     

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

交流伺服系统控制器在线参数自整定方法

伺服系统转动惯量的变化会影响伺服控制性能。为提高伺服性能需要对转动惯量进行在线辨识,实现伺服控制器参数的在线自整定。详细介绍了基于模型参考自适应的转动惯量在线辨识方法,提出了动态调整自适应增益和滤波器时间的方法,有效解决了自适应算法辨识速度和辨识精度的矛盾。根据转动惯量的辨识结果,利用对称优化法则,实时调整伺服控制器参数,以保证控制器动态性能的一致性和鲁棒性。仿真和试验验证了方法的有效性。     

基于转速耦合的适配功率电机动力性能分析计算

适配功率电机是一种适用于城市重载电动汽车的新型驱动电机,具有转速耦合的特点。以6极适配功率电机为研究对象,阐述了适配功率电机设计原理及适用工况,运用电磁场理论及电机学理论知识,对适配功率电机动力输出性能进行对比分析计算,计算得出同一转速下减匝工作状态更能节约车载有限电能,并运用仿真分析软件进行验证。同时研究结果表明,与满匝工作状态相比,适配功率电机工作在减匝状态的机械特性更硬。最后,通过样机试验例证了以上理论计算与仿真分析的正确性,证明该电机设计模型是可行的。     

民机四维航迹/姿态一体化自适应控制

出于运营效率和飞行安全的考虑,民用飞机在航路终端区需有效减少飞行总系统误差（TSE）,提高空域资源利用率。在此航段中,飞行技术误差（FTE）是最主要的组成部分,需采用引导控制一体化的设计思想,实现民机起飞/着陆段四维航迹精确跟踪,有效减小飞行技术误差。基于回路传递函数恢复（LTR）技术协调设计随机线性系统状态观测器和最优控制器,解决大气紊流作用下的民机飞行控制系统设计问题。在此基础上,引入自适应投影算子估计大气扰动导致的气动参数不确定性,并对其作用效果进行补偿。仿真结果表明,基于LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制技术的自适应飞行控制律可以有效抑制气动参数不确定性影响,能够实现民机四维航迹/姿态一体化高精度控制的目标。     

相对失控翻滚目标悬停的自适应模糊滑模控制

研究了含有系统不确定性和外部干扰的追踪器相对失控翻滚目标悬停的六自由度耦合控制问题。首先,在追踪器本体坐标系中建立了非线性的六自由度耦合的一体化动力学模型,将悬停控制问题转化为相对位置和相对姿态控制问题。再基于模糊逼近原理设计了一种自适应的模糊滑模控制器,该控制器能够有效克服系统的模型不确定性和外部干扰的影响,并能消除传统的抖振问题。由Lyapunov方法导出了模糊自适应律并证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了所提的自适应模糊滑模控制器的有效性。     

嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法

为克服传统的大气数据传感系统的不足,对嵌入式大气数据系统展开了研究。以某飞翼布局飞行器为研究对象,通过风洞试验和CFD数据,研究了针对嵌入式大气数据系统的模糊逻辑建模方法。以模型表面若干测压点的压力或压力系数作为模糊逻辑系统的输入,以迎角、侧滑角、来流速度和海拔高度作为输出,分别采用自适应和固定形状参数的隶属函数作为模型组成部分,混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,从而建立针对该嵌入式大气数据系统的模糊逻辑模型。建模结果表明,相比以往仅使用梯度下降法和固定形状参数的隶属函数的模糊逻辑模型,自适应隶属函数的引入使得模型精度与求解速度得到提高。     

基于改进强跟踪ASCKF算法的SINS/GNSS组合对准方法

大方位失准角下的SINS/GNSS组合对准系统呈非线性,采用传统的卡尔曼滤波方法进行初始对准易导致对准精度下降甚至滤波发散。基于此,提出了一种基于改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的组合对准方法。该方法采用QR分解求取协方差的分解因子,并在状态预测方差阵的平方根更新中引入多重渐消因子调整滤波增益;同时,基于Sage-Husa自适应滤波,引入改进的时变噪声估计器实时估计噪声的统计特性。仿真结果表明,采用改进的滤波算法进行大方位失准角下的组合对准,对准精度明显提高。     

基于扩张状态观测器的舰载机俯仰自适应滑模控制

传统自适应滑模需要系统扰动上界的先验信息和易引发作动器抖振是其不便用于工程实际的主要原因。文章基于扩张状态观测器对传统自适应滑模进行了改进,利用扩张状态观测器(ESO)实时观测外扰并在自适应滑模控制中进行补偿。将改进后的自适应滑模应用于舰载机俯仰姿态控制中,进行仿真计算。计算结果表明,在系统扰动上界未知的情况下,ESO提高了自适应滑模的鲁棒性,消除了抖振。