多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

机匣处理作用下高负荷轴流压气机转/静子匹配设计研究

为了探索机匣处理作用下转/静子的轴向匹配方法以进一步提高压气机级的失速裕度,研究了静子的叶型安装角及"弯"、"掠"规律对压气机性能的影响,针对机匣处理与优化静子的组合结构进行了非定常数值模拟,阐述了该结构的扩稳机理以及压气机新的失速机制。研究结果表明,在机匣处理作用下,静子成为压气机失速的触发因素,通过对静子叶型安装角及"弯"、"掠"规律的优化均可进一步提高压气机级的失速裕度,其中改变静子"弯"型对压气机级失速裕度的改善最大。组合应用机匣处理与尖部反弯根部正弯静子后,压气机效率基本不变,失速裕度提升了80.2%,较单独使用机匣处理提升30.9%。在该组合结构作用下,压气机的失速由静子触发,静子叶根吸力面在激波作用下发生附面层分离,且与轮毂表面附面层相互作用形成角区涡,接近失速边界时,静子叶根形成"前缘溢流,尾缘反流"现象,造成静子通道的大范围堵塞,诱发压气机失速。压气机级的扩稳应充分考虑机匣处理的影响,对静子进行优化设计。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

基于负载惯量匹配的双电机同步控制方法

在交流伺服系统运动控制领域,针对双电机同步精确控制时由于两轴负载惯量相差较大、额定运行速度快、到位精度要求高等控制难点,提出了简单且有效的同步控制方法,并在试验中进行了验证。该方法包括对同步控制方式的设计和误差补偿算法2个部分。首先,设计使用基于虚拟主轴的主从控制方式,可实现惯量匹配的同步指令输出;在此基础上,从负载特性入手,提出了基于加权耦合的误差补偿方法,能实现快速稳定的同步误差补偿。仿真与试验结果表明,该方法能够满足伺服运动系统的定位精度和同步控制精度要求,同时在一定程度上提升了系统的平稳性和补偿响应速度,工程实现效果较好。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

控制系统模拟信号处理方法研究

模拟量采集精度对控制系统具有重要意义.研究了模拟量采集过程的软件设计流程,层次划分和模型,从传感器AD值到模拟量物理值之间不同处理阶段给出了常用方法描述.针对错误处理详细描述了错误诊断方法.最后将模拟量采集软件应用于某发动机模拟量采集中,通过试验进行模拟量测量值和软件输出值对比计算,结果表明此模拟量采集软件输出模拟量精度均在有效范围内.