捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

叶片磨抛机器人力/位混合控制的设计与实现

为提高航空类发动机叶片的自动化磨抛精度,减小复杂曲面叶片加工轨迹控制误差,采用基于六维力传感器的机器人力/位混合控制策略,实现机器人磨抛轨迹的在线修正。搭建以Staubli机器人和ATI六维力传感器为核心部件的叶片磨抛验证平台,通过C++开发上位机,采集磨抛过程中六维力传感器信息并进行Kalman滤波。通过示教确定机器人运动轨迹,对机器人运动轨迹与力传感器信息进行采集分析,确定基于力/位混合控制可以实现机器人运动轨迹的在线修正,为复杂曲面的叶片磨抛轨迹控制提供一种解决方案。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

基于GPS的弹射试验测试技术研究

该课题将GPS差分定位技术引入到弹射救生试验测试中,产生了新的弹射试验测试方法,提高了测试水平和测试的自动化程度.该方法将静态差分定位的后处理手段和动态差分定位测试有机结合,解决了动态精确定位、测速问题.在后处理中同时使用纵向平滑和横向平滑的滤波算法,建立了加速度"当前"统计模型的卡尔曼自适应滤波算法,有效提高了测试数据的后处理的抗干扰能力和测试精度.并通过大量的试验研究对系统进行了验证和分析.结果表明将GPS用于弹射试验测试是一种可行的方法,同时该课题的研究成果可推广到空降空投的试验测试中.     

涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计

针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义.      

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。     

滤波减速器有限长轮齿接触表面混合润滑分析

综合考虑了轮齿接触几何、啮合点法向载荷、齿向参数、真实表面粗糙度、润滑剂流变特性等因素,建立了滤波减速器轮齿混合润滑数值分析模型,采用复合迭代法和快速傅里叶变换(FFT)方法分别求解Reynolds方程和弹性变形方程,获得了轮齿接触表面混合润滑分析完全数值解,得到了滤波减速器在啮入点、节点和啮出点的压力与平均油膜厚度,以及转速对轮齿接触表面平均油膜厚度和接触比的影响.结果表明:在啮入点、啮出点及节点处,沿齿宽方向的压力分布不相等,两侧压力较大,而在啮入点处的两侧压力突变相对较小,且平均油膜厚度最大;对于粗糙轮齿接触表面,随着滤波减速器转速逐渐降低,啮入点、节点及啮出点的平均油膜厚度随之减小,接触比增加,润滑效果变差,并且在同一工况下粗糙轮齿接触表面的啮合点平均油膜厚度小于光滑轮齿表面的平均油膜厚度.      

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.