中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

基于人工神经网络的磁航向误差校正方法

介绍了前馈神经网络的特点和基于递推预报误差(RPE)的训练算法,利用前馈神经网络对某航向同步传输系统的磁航向误差进行了校正,并给出了实验结果.     

月球重力场模型误差对CE-5T1探测器定轨的影响

利用嫦娥五号再入返回飞行试验拓展任务期间获取的探测器(CE-5T1)实测数据,采用内符合方法比较了3种重力场模型的实测数据定轨结果,发现采用GRAIL(Gravity Recovery And Interior Laboratory,重力恢复与内部实验室)重力场模型进行定轨的结果最优。相比于之前的嫦娥系列探测器定轨常用的LP(Lunar Prospector,月球勘探者)重力场模型,采用GRAIL重力场模型定轨后测距数据的残差降低了1个量级。进一步采用不同重力场模型进行轨道外推,定量分析重力场模型对不同类型轨道的影响,结果表明,对于倾角为90°的环月极轨道,不同重力场模型的轨道外推结果差异较小;而对于倾角为20°和40°的环月轨道,不同重力场模型的外推星历的偏差均方根可达到2km,大于当前环月探测器的定轨精度。为此,建议在后续探月任务中使用GRAIL重力场模型进行轨道确定。     

一种基于实时物理闭环校正的空中动基座对准方法

提出了一种基于实时物理闭环校正的平台惯导空中动基座对准方法.该方法利用卡尔曼滤波实现惯导误差的实时估计,根据最优二次型准则设计反馈控制进行惯导平台的实时闭环物理校正,有效保证了对准精度.经机载试验,平台惯导空中动基座对准后,导航精度大幅提高.     

大型工件扫描式激光喷丸系统研制

对大型工件扫描式激光喷丸系统进行研制,主要目的是解决激光喷丸针对大型工件的应用问题以及实现工艺过程中激光光斑质量的良好控制。其主要包含作为激光光源的高能量纳秒激光器模块、对激光光斑的尺寸和形状进行调整控制的光斑调节模块、导引激光进行大幅面扫描的两轴振镜模块以及装夹工件并对工件施加弹性预弯的柔性预应力夹具模块。在此基础上结合激光喷丸的工艺特点进行系统的控制流程规划。对制备的系统样机进行激光喷丸光斑质量控制的试验验证,结果表明,通过基于正交柱面透镜组的光斑调节模块的调整,所形成的光斑基本符合规划的目标参数要求,光斑的尺寸与形状质量可实现良好的控制。     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。     

改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

一种新颖的在线自校正死区补偿策略

为解决正弦脉宽调制(SPWM)电压源逆变器在低频和轻载时死区效应所导致的相电压、相电流畸变和转矩脉动等问题,提出了一种新颖的在线自校正死区补偿策略。该策略考虑了死区时间、功率器件管压降、开通时间、关断时间等对逆变器输出电流的影响,而且对直流母线电压和载波频率的波动进行了自校正在线计算补偿。最后,对输出电流进行了死区补偿前和补偿后的对比试验,结果表明该方法具有较好的补偿效果。     

一种基于协方差矩阵加权的阵元误差补偿STAP处理

机载多通道阵列雷达天线在工程实践中不可避免地存在各类阵元误差,所产生的通道失配问题会对空时二维自适应处理的性能造成大的影响。对存在阵元误差时的阵列信号模型进行了分析,提出了一种基于协方差矩阵加权（CMT）的阵元误差补偿空时自适应处理（STAP）方法,在工程应用中该加权矩阵可通过地面天线定标及校飞过程确定,通过对总干扰协方差矩阵估计的加权预处理,可将实际阵元误差对STAP性能的影响控制在测量误差的影响范围,最后通过仿真验证了算法的有效性。     

自动驾驶仪的自建模自校正滤波控制

本文介绍自驾驶仪的一种新的设计方法，它可以线自建模，自辨次参数，进行自校正滤波控制因此它有很强的适应能力，对环境的变化，参数变化，动态噪声和测量误差的变化等随机和时变参数皆适应。