MEMS惯性测量组合的整体误差建模与标定

对微机电系统(MEMS)惯性测量组合(MIMU)的主要误差项进行分析,提出一种针对MIMU整体的误差补偿模型,模型囊括MEMS惯性传感器自身的零漂、互耦、标度因数非线性等误差,以及传感器安装误差、系统电路漂移等.根据模型设计整体标定和补偿方法,并用最小二乘法系统求解模型中的69个误差系数,避免单一传感器误差补偿的片面性.针对MEMS传感器明显的温度非线性,利用分段补偿的方法将所研制的MIMU的全温范围分成3段,分别求解各分段误差模型的误差系数进行补偿.经实验论证,该方法能有效地抑制多种误差项对MEMS传感器精度的影响,使MEMS陀螺和加速度计的精度提升1-2个数量级.     

高超声速涡轮/冲压组合发动机方案

为满足高超声速运输机在宽广的工作范围内(Ma＝0~5,H=0~30 km)稳定,可靠工作,研究了涡轮/冲压组合动力装置并联方案.完成了涡扇发动机和冲压发动机的总体性能方案设计,2种工作模式转换过程和沿飞行轨迹的组合发动机稳态特性模拟也已接近尾声.建立了适合高超声速飞行的涡扇发动机、冲压发动机可变几何的部件级详细性能计算模型,比较分析了涡扇发动机的加力方案;考虑了进气道/发动机流量匹配对发动机特性的影响;给出了涡轮/冲压模式转换阶段的稳态性能仿真结果.      

北斗卫星导航系统的发展与思考

从世界卫星导航发展史出发,评述了中国北斗卫星导航系统从中获得的有益启示,阐明     

基于组合预测模型的飞行器健康预测

针对飞行器健康状况难以准确预测的问题,结合GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型的各自优点,提出了基于组合预测模型对飞行器健康信息进行预测的新方法.首先对由声发射传感器募集到的飞行器关键部件原始声发射信号进行五级sym4小波分解,分别提取其第五层小波分解系数的绝对值平均值、标准差和奇异值三种特征向量;然后分别用GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型对绝对值平均值进行预测,利用BP神经网络将这两种模型的预测结果作为输入、原始数据作为输出进行组合预测.实验表明,这种组合预测方法可以很好地实现对飞行器关键部件故障信息的准确预测,其预测准确度明显高于单一预测模型,从而证实了该方法的有效性.     

基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统

针对行人导航定位问题,研究了基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统实现的关键技术。首先基于人体运动学原理构建了零速检测模型,使用最优综合判断条件有效检测出对应的零速时刻,实时进行速度和姿态的更新修正。在检测到零速时刻时,将速度误差、位置误差作为观测量,经Kalman滤波估计惯导系统误差并进行反馈校正,抑制惯导系统的误差,提高导航定位精度。研制了集信息采集、数据传输、导航解算与监控显示于一体的可穿戴式行人导航系统,可对行人的运动状态进行实时监控。所设计的基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统,平均定位误差小于行走距离的1.1%,最大不超过1.7%,验证了本系统的可靠性和适用性。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

GPS／GLONASS共用PDOP研究

对全球卫星定位系统的DOP(Dilution of Precision)因子进行了分析。对GPS／GLONASS共用系统的可用性和PDOP因子进行了理论分析和软件仿真，对星座的定位特性进行了评估。分析结果表明，GPS／GLONASS共用系统相对于单一的GPS系统在可用性和PDOP因子方面都有很大的改善，从而可以进一步改善定位精度，这就为GPS／GLONASS组合导航的进一步研究和应用奠定了基础。     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

基于组合赋权-云模型的民航安保风险评估

为应对日趋严峻的空防形势,弥补空中警力资源缺口,文章以2017年—2021年发生的3351起民航安保事件为基础,构建基于组合赋权-云模型的民航安保风险评估模型。首先,分析、整理各类民航安保事件的风险影响因素,建立民航安保风险指标体系;其次,运用博弈论算法对G1法确定的主观权重和改进CRITIC法确定的客观权重进行组合赋权优化,并结合云模型理论完成民航安保风险评估模型的构建;最后,通过空警部门提供的风险航班数据开展模型的可靠性验证,证明了该民航安保风险评估模型的实战效果,为开创和完善空警勤务的动态化派遣模式提供了重要思路。     

捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。