改进粒子滤波算法及其在GPS/SINS组合导航中的应用

针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。     

基于角增量和角速率的旋转矢量算法的等效性

推导了基于角增量和角速率的两种旋转矢量算法（RVA）及其计算误差,并从理论上分析、比较了两种RVA及其圆锥补偿误差（CCE）;在不考虑传感器误差情况下,对两种算法的CCE进行了基于典型圆锥运动的仿真。结果表明,两种RVA的CCE由采样频率和圆锥运动频率的比值定量确定：当比值大于1〖KG*9〗000时,相同子样数的两种算法的CCE相等;两种RVA具有圆锥误差补偿效应的范围为该比值介于3和1〖KG*9〗000之间。在该有效范围内,CCE随比值的减小而单调增大,并且相同子样数的两种算法的CCE随着子样数的增大而趋于相等;当比值小于等于3时,两种算法的圆锥误差补偿效应同样减弱。从而得出两种算法的圆锥误差补偿效应的近似等效性。对于捷联惯组的设计、RVA的选择及其在惯组高动态环境下的应用具有一定指导作用。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

基于极点配置的空间站角动量管理

针对惯性系下引力梯度力矩及其他干扰力矩引起控制力矩陀螺（CMG）角动量积累的问题,采用引力梯度力矩来平衡姿态,设计了基于极点配置的空间站角动量管理控制器。首先在惯性系下建立了空间站线性化模型,并分析了俯仰轴方向在惯性系角动量管理的不可行性。由此,将俯仰轴与滚动/偏航轴解耦,不约束俯仰轴方向的CMG角动量,将常值、1倍和2倍于轨道频率的扰动纳入状态方程以抑制其对俯仰轴姿态的影响。在滚动/偏航轴方向将常值扰动纳入状态方程中以抑制其对CMG角动量的影响;将1倍、2倍于轨道频率的扰动纳入到状态方程中以抑制其对姿态的影响。然后采用带极点配置的线性二次型（LQR）算法求解出反馈增益矩阵,该算法可以避免选取权重矩阵,并且根据系统性能要求即能将闭环极点配置到复平面虚轴左侧指定的区域。最后仿真结果验证了该算法的可行性。      

惯性姿态敏感器典型电磁干扰现象研究

惯性姿态敏感器是卫星姿态测量的重要部件,需要检测和处理微弱的电信号,同时还需要输出加温、电机驱动和激磁等大功率信号,因此整机电磁兼容性设计是实现产品高精度测量的关键技术.提高产品的电磁兼容性能主要在于控制电磁干扰,在总结产品研制经验的基础上对控制产品内部互扰问题进行了探讨,结合典型案例对惯性姿态敏感器内部的"拍频干扰"进行重点分析,并提出了具体的解决措施.     

水平轴风力机叶片气弹建模与响应分析

基于Hamilton原理在惯性系下建立叶片动力学方程。针对风力机预弯叶片,引入上反坐标系描述叶片的预弯变形。叶片结构动力学模型基于中等变形梁理论,引入Hartenberg-Denavit增广转换矩阵,应用5节点18自由度梁单元模型进行叶片离散。翼型气动力计算采用Pierce修正的风机Leishman-Beddoes非定常气动力模型,入流模型采用Suzuki广义动态尾迹入流模型。利用Newmark数值积分方法获得叶片气弹响应的稳态周期解。分别以美国国家可再生能源实验室Phase VI非定常空气动力学实验及其公开的1.5MW风力机叶片为算例计算了有/无预弯叶片的气弹响应,验证了本文所建模型的正确性。     

单轴旋转式光纤陀螺惯导系统误差特性研究

通过对单轴旋转式光纤陀螺惯导系统误差特性进行研究,从理论上分析了旋转对系统中各个误差因素的影响。由分析结果知旋转调制对光纤陀螺输出的高频随机噪声不具有补偿效果;陀螺安装误差对导航系统精度的影响主要表现为与旋转运动之间耦合产生的周期性误差;由于单轴旋转需要引入规律性的旋转运动,不恰当的旋转方式会导致系统误差的放大。最后对以上结论进行了仿真研究和试验验证。     

载波相位/捷联惯导组合对高轨飞行器的导航

高轨飞行器可用卫星数目较少,信号空间链路损耗大,使用伪距进行测量的精度较低.提出基于GNSS(Global Navigation Satellite System)卫星载波相位与捷联惯导紧组合方法对高轨机动飞行器进行自主导航.该方法将连续跟踪的卫星初次可用时的整周模糊度的浮点解作为状态变量,通过平方根UKF建立了组合导航非线性滤波模型,提出了基于整周浮点解交集的滤波器故障检测方法.研究表明,提出的组合导航方法充分利用了载波相位高测量精度和系统性误差缓变的特点,提高了系统的可靠性和精度.     

INS全温六方位速率标定及分段线性插值补偿

针对捷联惯性导航系统(INS, Inertial Navigation System)全温动态环境下测量误差问题,提出一种全温六方位正反速率标定及分段线性插值补偿方法.根据工作环境设定标定温度点,在每个恒温点设计六方位正反速率标定方案;采用分段线性插值算法实时补偿系统零偏和标度因数温度误差,提高了系统温度及动态环境下的测量精度.实验结果表明:采用该方法系统的车载和飞行实验纯惯性导航误差均值分别由1.501 n mile/h和5.811 n mile/h减小到0.393 n mile/h和0.68 1n mile/h,为进一步提高合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像分辨率奠定基础.     

具有时延的漂浮基空间机器人基于泰勒级数预测、逼近的改进非线性反馈控制

 探讨了本体位置与姿态均不受控的漂浮基空间机器人在时间延迟(简称时延)情况下惯性空间轨迹跟踪的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基空间机器人完全能控形式的系统动力学模型及运动Jacobi关系.以此为基础,针对系统存在时延的情况,利用泰勒级数预测、逼近的方法,建立了适用于时延情况下控制系统设计的数学模型.利用该模型,提出了一种空间机器人在时延情况下的改进非线性反馈控制方案.然后运用Lyapunov第二类方法,结合范数以及图形分析的方法证明了在时延情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性.文中提到的控制方案能够有效地克服系统存在时延的影响,控制漂浮基空间机器人末端爪手跟踪惯性空间的期望轨迹.系统数值仿真结果证明了上述控制方案的有效性与精确性.