机械臂辅助舱段转位轨迹跟踪控制与精度分析

舱段转位是空间站机械臂的核心任务之一,舱段转位过程中的高精度控制是保证实验舱与核心舱径向对接的重要前提。通过建立转位过程的高保真度仿真模型,分析了不同的整臂控制策略及关节控制策略对转位过程中机械臂轨迹跟踪精度的影响;指出了提高整臂控制精度需要整臂控制和关节控制协调设计,提高关节伺服控制带宽和降低关节目标速度频率都是提高机械臂末端跟踪精度的有效方法。     

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

5DOF运动仿真试验器的姿态指向对准和误差分析

为了提高5DOF运动仿真试验器的综合精度和运行能力,分析了其结构和控制分项误差对姿态定向精度的综合影响,建立了误差数学模型并给出指向对准精度的设计计算方法及误差影响程度的计算结果;在指向对准关系分析的基础上,利用对准角计算给出了一种可实时判别和防护5DOF运动仿真试验器运动干涉的设计约束条件。     

基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法的IPMSM无传感器控制

为了实现永磁同步电机低速段的高精度无传感器运行,系统地分析了绕组电阻和感应电动势、电流调节器、滤波器、电机暂态运行、注入高频电压的幅值与频率、多凸极效应、电流传感器精度以及A/D采样量化误差等因素对基于旋转高频电压注入法的低速无传感器控制方法转子位置估计精度的影响机理。在此基础上,提出了一种基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法相结合的低速无传感器控制策略,消除了传统的无传感器控制方法中带通滤波器引起的转子位置估计误差,并降低了电机暂态运行引起的转子位置估计误差,有效地提高了低速无传感器控制方法的转子位置估计精度。仿真和实验结果表明,所提出的低速无传感器控制策略具有更高的转子位置估计精度和更宽的调速范围。     

二维气动问题中Kriging代理模型精度影响因素

以二维跨声速临界翼型的阻力特性为对象,探讨样本点数目、Kriging代理模型参数及其类型等对模型精度的影响.阻力系数采用计算流体力学（CFD）方法得到.模型精度的验证采用交叉验证方法,采用平均误差、最大误差和标准交叉验证残差来衡量Kriging代理模型的精度.研究结果表明:①Kriging代理模型预测气动阻力效果较好.②模型精度随样本点的增多而提高,剔除与样本点响应趋势不相符的“奇异点”后,模型精度显著提高,平均误差减小5%~38%,最大误差减小13%~77%.③核函数类型对模型精度的影响最大,相关参数次之,回归模型的影响最小.采用高斯相关函数、2阶多项式回归模型,以及合适的相关参数值时,Kriging代理模型的精度最高.      

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于IMU的机载TOPSAR目标定位方法

Burst工作模式和方位波束的主动扫描使得TOPSAR工作模式能够有效削弱ScanSAR模式的扇贝效应,同时也导致图像方位向像素位置与回波脉冲的关系变得复杂,给目标定位带来了很多问题。惯性测量单元(IMU)数据记录延时也会导致方位向定位误差存在,精确估计这个误差能够大大提高目标的方位向定位精度。从TOPSAR数据采集的几何关系和成像过程出发,结合机载IMU数据,提出了一种新的机载TOPSAR目标定位方法。该方法能够直接从TOPSAR斜距图像中获取目标的经纬度信息。通过实际飞行试验获取的机载TOPSAR数据验证了该方法的有效性,能够获取25 m的平均定位精度。     

SA和SST湍流模型对高超声速边界层强制转捩的适应性

凸起物是高超声速流动中常用的一种人工转捩装置。采用高阶精度算法模拟了高超声速进气道压缩面上的强制转捩流动,转捩装置为一排高度为1mm的钻石型凸起物和斜坡型凸起物。考察了Spalart-Allmaras(SA)模型和剪切应力输运(SST)湍流模型对该问题的适应性。在考察过程中通过丰富的算例分析了网格规模、可压缩修正和空间离散格式等对计算结果的影响。在层流区,计算能与试验取得非常一致的结果。但在湍流区,计算得到的热流通常高出试验数据。经分析发现其原因是强制转捩的湍流边界层与自然转捩的湍流边界层在涡结构上存在较大差别,使得湍流模型的效果较差。针对高超强制转捩湍流涡结构丰富的特点,对SST湍流模型进行了修改。计算结果表明,该修改方法对提高热流精度具有一定效果。