基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。     

指数分布阶段可靠性增长模型的Bayes融合

对满足顺序约束条件的指数分布阶段可靠性增长模型，本文利用共轭型先验分布与由工程专家经验给出的延缓纠正有效性系数，给出了Bayes融合方法，讨论了Baves融合结果的工程物理意义，最后用数值例说明了这些方法。在某型导弹的发动机的可靠性评估中应用了该方法，验证了方法的有效性。     

高精度陀螺加速度表的误差模型探讨

在全面考虑影响陀螺加速度表的误差因素的基础上,建立了陀螺加速度表的误差模型。该误差模型包括静态误差模型、动态误差模型和混合误差模型三部分。陀螺加速度表的误差模型的建立对实现有效的误差补偿和可靠地提高惯性系统实用精度提供理论依据。     

谐振腔光纤陀螺频率调制原理及仿真

简述对谐振腔光纤陀螺入射光进行频率调制的基本方法，采用洛仑兹公式来描述光纤陀螺的传递函数，结合输入信号特征，建立其频域的数学模型，最后给出结果和相关仿真图形，以及关键参数的优化值和优化方向，再对全光路的结构提出具体的配置建议，仿真结果表明，谐振腔光纤陀螺具有良好的线性工作区间，精度也能够得到进一步的提高。     

捷联惯导系统中陀螺的初始测漂

本文介绍捷联惯导系统中多个陀螺初始常值漂移的测定和补偿。所谓“常值漂移”是指固定不变的漂移和一部分在各次启动时都不相同的并随时间缓慢变化的“随机常值”。本文采用“双位置(测漂)法”可以测出两个角速度陀螺沿载体系X_b,y_b和z_b测量轴的常值漂移。经过仿真证明,这一方法是完全可行的。     

磁悬浮控制力矩陀螺动框架效应的FXLMS自适应精确补偿控制方法仿真研究

在磁悬浮控制力矩陀螺（CMG）中，框架运动对磁悬浮转子支承系统的扰动可以采用角速率前馈加以补偿，但前馈系数固定时的补偿精度受磁轴承系统模型误差影响而显著下降。为了提高补偿精度，本文针对MIMO磁悬浮转子系统，提出一种基于FXLMS（filtered-X least mean square）算法的自适应前馈方法，采用梯度估计和最速下降策略推导前馈权值更新算法，并根据算法收敛性和收敛速度设计收敛因子和权初值。仿真结果表明，该方法收敛速度快，抗噪声能力强，相同模型误差情况下使转子的动框架位移降低到固定特性前馈时的20％，大幅度提高了动框架前馈补偿精度，有利于进一步提高磁悬浮CMG的力矩输出精度。     

空间辐射散热器含液滴介质的辐射特性和辐射传热

本文从米氏电磁散射理论出发，计算了含液滴介质的辐射特性。考察了中向同性散射能量传递份额的再分配，导出了吸收、发射、各几同性散射介质的辐射传递系数。计算了空间辐射散热器液滴层瞬态辐射换热，经与文献［４，５］的比较表明，本文所导出的辐射传递系数计算方法正确，精度高。用计算机辅助实验，分析液滴发生器产生粒子的大小、粒径分布对瞬态辐射换热的影响，可减少空间辐射散热器设计过程中的实验次数。     

随振动量级增加卫星结构频率下移的分析

对卫星振动频率随量级增加而出现下降，即振动频率“漂移”的现象进行了初步分析。发现随振动量级的增加。结构的非线性表现突出。结构的刚度下降和阻尼增加，可认为主要是由蜂窝材料的非线性因素所致。     

某动力调谐陀螺挠性接头抗冲击能力分析

挠性接头是动力调谐陀螺中最薄弱的部分，在运输时，外界和弹体自身的振动和冲击不可避免地对挠性接头的薄弱环节造成较大的影响，对接头抵抗冲击能力的研究可以帮助制定储运策略。为了弄清某型动力调谐陀螺的挠性接头承受冲击载荷的能力，论文首先建立了陀螺的离散动力学模型，通过直接积分法得到系统在特定冲击作用下的响应，并根据响应得到挠性结构的变形；然后采用有限元方法计算挠性部分的应力和变形的对应关系，进而获得接头挠性结构处的应力；最后运用累积损伤理论对挠性接头的疲劳寿命进行了估算。结果表明该型陀螺能承受的极限冲击加速度约为150g-180g。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.