基于喘振裕度估计模型的发动机高稳定性控制

为解决超机动飞行中发动机喘振裕度不可测量的难题,提出一种发动机喘振裕度的建模方法.喘振裕度的模型分为常规飞行时的无畸变模型与超机动飞行时的损失量模型两部分.无畸变模型是基于喘振裕度特征选择算法筛选最优模型输入,以非线性拟合方法建模实现;损失量模型则基于在线攻角预测模型实时评估发动机进口畸变度,进而计算获得.而后利用上述估计模型对发动机的稳定性进行实时预测,在不改变发动机原控制回路的基础上,对涡轮落压比控制指令进行喘振损失补偿,实现高稳定性控制.最后,通过大攻角机动飞行的数字仿真,验证了上述方案可以准确控制发动机喘振裕度在11%~13%,保证了发动机工作的稳定性和高效性.      

一种基于连续星图观测的自旋姿态估计方法

传统的利用地球敏感器和太阳敏感器作为测量仪器的自旋卫星姿态确定方法存在系统误差和安装误差等,从而导致自旋姿态确定误差较大的问题,文章提出了一种利用星敏感器获取的连续星图估计卫星自旋姿态参数的新方法。该方法以卫星的自旋轴和旋转角速度作为状态变量,通过星敏感器连续跟踪拍摄的恒星的成像位置作为观测量,利用无迹卡尔曼滤波估计出卫星的自旋姿态参数。仿真结果表明,在星敏感器的精度为3″时,该方法的自旋轴估计精度为0.3448″,自旋角速度估计精度为10^-4(°)/s数量级。     

基于插值DFT的弹体弹性自适应陷波方法

针对现代导弹弹性频率低、频率不确定范围大,传统陷波方法会造成严重相位滞后的问题,提出一种基于插值离散傅立叶变换（IpDFT）的自适应陷波方法。该方法利用修正Jacobsen方法辨识、跟踪测量信号中弹性模态的频率,并调整陷波器的中心频率来实现自适应陷波。该估计器频率辨识精度接近克拉美罗下界（CRLB）,弹性幅值变化对辨识精度的影响很小。仿真对比表明,该方法灵敏度高、辨识快、相位延迟小、弹性抑制效果好。与固定参数陷波器相比,相位滞后从29.4°减小到11.86°;与一类用自适应陷波器频率辨识方法相比,辨识时间从2s减少到0.25s,弹性振动幅值峰值为其10%。     

基于双通道距离频率干涉相位解运动目标径向速度模糊方法

针对合成孔径雷达/地面动目标检测系统中动目标径向速度估计存在模糊的问题,提出一种基于双通道距离频率干涉相位解模糊的方法。该方法通过构造干涉相位与距离频率的关系,利用干涉相位随距离频率变化的斜率关系实现径向速度无模糊估计。该斜率与相位缠绕无关,所以所提方法具有不受相位缠绕影响的优点。为了减小噪声对径向速度估计的影响,利用最小二乘线性拟合方法估计该斜率。此方法能实现杂波背景和多目标情况下的应用。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

电动静液作动器的非线性变阻尼积分滑模控制

对于电动静液作动器(EHA),传统滑模控制器存在加速度信息难以获取,参数不易整定和控制信号抖振等问题,从而造成控制器很难应用于实际。针对以上问题,利用奇异摄动理论对EHA数学模型进行合理的降阶,从而使控制器设计避免了使用加速度信息。在此基础上,利用降阶模型设计了一种新型非线性变阻尼积分滑模控制器(NSMC),该控制器可根据位置控制误差实现系统阻尼比由欠阻尼到过阻尼的自适应调节,能有效提高位置阶跃调节性能。设计了一种基于滤波器的不确定项估计器对EHA中存在的参数不确定性和外部扰动进行实时估计并补偿。滑模面积分项的引入和不确定项估计器的使用,一方面使控制器中无需使用切换函数,实现了EHA的无抖振滑模控制,另一方面使系统整个动态过程完全表现为滑动模态,从而可根据EHA控制指标直接整定滑模面参数,大大简化了参数整定过程。同时利用Lyapunov稳定性理论对整个闭环系统和滑模面的稳定性进行了详细分析。分别与PI控制器、传统滑模控制器(SMC)和传统变阻尼滑模控制器(DVSMC)进行了详细的仿真分析比较,仿真结果表明NSMC能有效提高EHA位置跟踪性能和增强对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。     

视觉SLAM方法综述

实时定位与建图(SLAM)技术搭载特定传感器,使移动机器人在无任何环境先验条件下,在运动过程中自主建立环境模型来计算自身位姿,大幅提高其自主导航能力,以及对不同应用环境的适应性。视觉SLAM方法以相机作为外部传感器,通过采集周围环境信息来创建地图并实时估计机器人自身位姿。为此,介绍了具有代表性的经典视觉SLAM方法及与深度学习相结合的视觉SLAM方法,分析了视觉SLAM方法中采用的不同特征检测方法、后端优化、闭环检测,以及动态环境下视觉SLAM方法的应用,总结了视觉SLAM方法的问题,并探讨了视觉SLAM方法在未来的热点研究方向和发展前景。     

MLE辅助PLL的高动态GPS载波跟踪

针对传统锁频环（FLL）鉴别器存在一步延迟效应和近似误差的问题,提出一种基于极大似然估计器（MLE）辅助锁相环（PLL）的高动态载波跟踪环路。该方法从极大似然估计理论入手,构造多普勒频移的非相干极大似然代价函数,采用非迭代估计方法求取各通道多普勒频移偏差的极大似然估计,与PLL进行融合滤波并计算频率修正量,进而控制本地数控振荡器（NCO）完成载波跟踪。仿真结果表明：在同等环路阶数和滤波器带宽条件下,新方法的响应速度、动态忍受力优于基于FLL辅助PLL的方法,可以跟踪加加速度达到100 g/s的超高动态 信号。     

低成本动中通姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助敏感器的改进型非线性观测器姿态估计算法。与经典观测器相比,改进算法利用观测器估计姿态代替加速度计估计姿态计算北向矢量的观测矢量,有效解决了加速度计精度与单基线GPS精度不匹配的问题。在单基线GPS不能正常工作的状态下,设计了状态判断开关,成功减少了载体机动加速度对估计结果的影响。试验结果表明：在单基线GPS一直正常工作的条件下,设计的改进非线性观测器的姿态估计精度达到±0.5°;在单基线GPS不能一直正常工作的情况下,在GPS可见弧段其姿态估计精度也达到±0.5°,均优于传统非线性观测器,满足低成本动中通要求。     

空地导弹最小射程的一种估计方法

针对机载发射的空地导弹最小射程 ,把发射后的空地导弹看作一个受重力作用、推力等于阻力并具有水平初速的下滑飞行体 ,提出了一种估计方法并编制了计算机软件 ,对影响空地导弹最小射程的主要因素进行了量化分析。研究结果表明 ,空地导弹的最小射程由启控时机、载机初速、投放高度、下滑高度差及末制导最小距离等因素决定。该方法已用于某型空地导弹总体设计方案的分析与评估