民机任务剖面性能的优化方法研究

讨论了优化民机典型任务剖面性能的特点，解决了大量剖面参数给剖面性能优化带来的复杂性。将典型任务剖面性能优化问题简化为四维静态优化问题，研究了民用支线飞机典型任务剖面性能优化的实现方法，并将其用于多种性能指标的优化。实践表明，所用的模型正确且方法省时，可靠，具有实用价值。     

行人导航系统中的MEMS误差在线修正技术

在基于微惯性器件的行人导航系统中,陀螺仪和加速度计的偏移是降低系统定位精度的重要因素。传统的标定方法大多在实验室中进行,后续导航解算都是基于标定后的固定模型,然而MEMS器件长时间工作后,标定模型参数发生变化会导致系统导航性能下降。通过分析行人导航系统及MEMS器件的特点,提出了一种基于误差模型的MEMS器件参数在线修正方法。根据行人行走的特点,检测并区分行走过程中的可修正区间与不修正区间。在可修正区间基于逆向解算算法实现了对陀螺仪和加速度计零偏的在线修正,并提出了主航向反馈修正算法,提高了行人导航系统长时间导航性能。实验结果表明,40m行走实验中,系统定位精度提升了9.07%;300m行走实验中,系统定位精度提升了13.14%。     

基于干扰补偿的航天器直接自适应模糊控制

带有活动式有效载荷和挠性附件的大型航天器在动力学上具有非线性、大挠性、强耦合等特点,这给控制系统的设计带来了较大难度。其突出特点是要求控制系统在控制量受限的情况下克服各种未知复杂干扰力矩的影响。本文针对这类大型复杂航天器,提出了一种基于直接型自适应模糊逻辑和干扰补偿的控制方法。在控制律的设计中,将自适应模糊系统直接用作系统的主控制律,利用扩张状态观测器对模糊系统的逼近误差和内外干扰力矩进行观测并予以实时补偿。仿真结果表明了方法的有效性。     

矢阵与四元数的关系及其在飞行力学中的应用

本文将矢阵引入到四元数的表示当中，首次提出了矢阵的四元数“圈积”的概念，并由此规定了关于四元数的扩展矢阵和扩展矢阵圈算子。在此框架下严密而系统地导出了四元数的常用关系。本方法概念清晰、形式化美、逻辑性强，具有理论和应用价值     

卫星巡天扫描运控模式方法的研究

巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础，但是使用传统方法很难实现全天球覆盖，并且会遇到能源输出瓶颈。因此，针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题，提出了使用Pareto遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的方法。该算法引入小生境方法来保证群体多样性，并使用基于排序的适应度分配方法来克服早熟收敛。该算法智能规划飞行任务，与仅依靠被动的分段式扫描方法相比，在扫描全天球的基础上，很好解决了能源输出的问题，还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看，该模型是十分有效的。     

Plans for submillimetre and infrared satellites in Japan

I describe plans for submillimetre and infrared satellites which are now under discussion among Japanese infrared and millimetre astronomers. We propose a submillimetre and/or infrared mission to be launched around 2000 with a main reflector 1–2 m in diameter and cooled down to 50–150 K. This mission, although a small one, will be able to contribute significantly to the advance in submillimetre and infrared astronomy if its role is specified for suitable purposes like surveys.     

结合FMECA可靠性预计法

任何元器件的故障是以一定的故障模式表现出来的。当一个元器件以不同的故障模式发生故障时,设备产生的后果是不同的。结合FMECA(故障模式、影响及危害度分析)深入分析了故障模式的影响及其危害度,以提高可靠性预计的精度。 建立了结合FMECA可靠性预计模型。可预计产品的任务可靠度和致命故障间隔的任务时间。为便于推广,编制了相应的计算机程序并进行了实例运算。还对结合FMECA可靠性预计法和常规可靠性预计法进行了比较。     

一种基于Particle Filter的攻击目标高度估计算法

利用目标高度估计确定目标攻击要害点是精确制导武器信息处理中的一个重要内容。传统方法主要有直接利用几何方法估计和扩展卡尔曼滤波器方法,这两种方法精度都不高。Partic le F ilter是一种新出现的滤波方法,在解决非线性问题中得到了广泛应用。利用Partic le F ilter设计了一种新的目标高度估计算法。该算法通过贝叶斯递推方法,避免了在测量方程非线性很强的时候,扩展卡尔曼滤波器不合理的线性化所带来的误差。仿真结果表明,这种基于Partic le F ilter的目标高度估计算法提高了估计精度和收敛的鲁棒性。     

扩展内存在以PC机为基础的半实物仿真中的应用

PC机在控制系统半实物仿真中的应用受其系统内存的限制。本文提出了在基于 PC机采用 Borland C编译的半实物仿真程序中运用扩展内存的方法。本文研究了运用扩展内存的原理,并给出了应用实例。     

Robust extended Kalman filter with input estimation for maneuver tracking

This study investigates the problem of tracking a satellite performing unknown continuous maneuvers. A new method is proposed for estimating both the state and maneuver acceleration of the satellite. The estimation of the maneuver acceleration is obtained by the combination of an unbiased minimum-variance input and state estimation method and a low-pass filter. Then a threshold-based maneuver detection approach is developed to determinate the start and end time of the unknown maneuvers. During the maneuvering period, the estimation error of the maneuver acceleration is modeled as the sum of a fluctuation error and a sudden change error. A robust extended Kalman filter is developed for dealing with the acceleration estimate error and providing state estimation. Simulation results show that, compared with the Unbiased Minimum-variance Input and State Estimation (UMISE) method, the proposed method has the same position estimation accuracy, and the velocity estimation error is reduced by about 5 times during the maneuver period. Besides, the acceleration detection and estimation accuracy of the proposed method is much higher than that of the UMISE method.