高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

基于相似变换的涡扇发动机智能动态推力估计方法

智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题,获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态,为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入,以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理,并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明,相似变换后,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%,平均误差降低了43.50%;未进行相似变换时,相比深层静态神经网络,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%,平均误差降低了2.35%,仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。     

基于IMMKF算法的ADS-B监视应用目标跟踪

目标跟踪是机载广播式自动相关监视（ADS-B）应用的基础功能,对提升航空器周边的弱机动民航飞机目标跟踪性能具有重要意义。提出一种基于交互式多模型卡尔曼滤波（IMMKF）算法的ADS-B 监视应用目标跟踪方法。首先,针对弱机动背景下的民航飞机的飞行特点,建立包含匀速模型和标准协同转弯模型的运动模型集,并对模型进行线性化近似;然后,将模型预测和ADS-B 状态矢量量测数据作为IMMKF 算法中多个并行卡尔曼滤波器的输入,进行并行滤波;最后,计算得到目标状态矢量的估计和模型近似概率,并作为下一次迭代的输入。结果表明：相比于基于匀速模型的卡尔曼滤波目标跟踪方法,IMMKF 方法的位置跟踪误差降低了59%,速度跟踪误差降低了77%,显著提升了状态估计性能,具备较高的跟踪精度、稳健性与计算效率,在ADS-B 监视应用中具有实际应用价值与借鉴意义。     

自适应有限元的应用和发展

自适应有限元（ＡｄａｐｔｉｖｅＦＥＭ）是一种通用后验误差估计,不断进行网络优化提高计算机精度的数值方法,它是有限元法（ＦＥＭ）的新发展,具有高效率,高可靠性的特点,在现代工程得到了广泛应用,本文分析了自适应有限元的关键技术,总结了其在在国内外的应用情况,并展望了其发展前景。     

相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

非等间距相关系数平稳序列分析方法

工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念,建立了非等间距相关系数平稳序列自回归模型,给出了非等间距相关系数AR(p)序列的精确极大似然估计和条件极大似然估计,能够高精度地确定非等间距序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。      

液体火箭发动机涡轮泵耦合分析

为提高液体火箭发动机工作可靠性,防止灾难性故障发生,避免其涡轮泵旋转频率与燃气脉动频率耦合,对涡轮泵的激励传递途径进行建模分析研究得出了发生器燃气压力脉动是重要激励源的结论。通过构造涡轮盘旋转频率与激励的耦合准则,计算得到了发动机涡轮泵工作时存在的耦合转速区,并对发动机热试车耦合情况进行了分析验证并得到了一致结论。      

瞄准指示器光路设计

介绍了瞄准指示器的光路设计原理，着重讲述分光镜的设计原理，并对干涉场光强分希进行了简单推导，给出了瞄准测量的判断依据。     

飞机风洞实验数据不确定度估计方法

论述了国际上目前流行的一些实验数据不确定度估计方法，指出它们各自的所长及不足。基于数理统计理论，给出置信水平、概率密度函数等选取应遵循的基本原则。提出了不确定度估计方法，并对随机界限估计中不应考虑误差源随机相关问题，做了简明的数学阐述。应用本文方法对某飞机风洞吹风模型实验所得到的数据进行了不确定度分析，并与其他方法做了比较。结果表明，本文方法简洁明了，且有较高计算精度。