基于地磁场模型修正的自主定轨

地磁场模型存在的误差是磁测定轨精度较低的主要原因之一,为提高自主定轨的精度,本文采用扩展卡尔曼滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法,以磁强计及星敏感器输出信号为测量信息,对卫星的位置及速度信息进行了估计,并对地磁场模型中几个重要的高斯系数进行了估计与修正。最后给出了数学仿真算例。     

基于精确伪距率观测模型的GPS/SINS组合导航系统研究

从泰勒公式及函数矩阵的基本定义出发，推导了考虑位置误差相关项时，GPS/SINS组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明，使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统，其位置误差能更好地跟踪GPS系统位置几何误差系数，能更真实地反映载体的短期位置误差，更适用于对航天器或大气飞行器短期位置导航精度要求较高的场合（如把航天飞机或大气飞行器作为高分辨率合成孔径雷达等遥感器的载体）。     

弹性体运载火箭建模及控制器设计

考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。     

一种卡尔曼滤波器的永磁同步电机无速度传感器

针对滑模观测器的永磁同步电机参数误差容易造成估算误差和反电动势中存在高频纹波分量的缺点,使用低通滤波器不能有效消除高频纹波,提出在滑模观测器前端引入卡尔曼滤波器来消除高频纹波,使得永磁同步电机的控制系统具有更好的稳态效果和动态响应。依据设计仿真搭建MATLAB平台,对提出新方法进行验证。试验结果表明增加卡尔曼滤波环节后的滑模观测器不仅鲁棒性强,而且在一定程度上有效抑制了抖振,在系统快速性及稳态性能上都有较好的效果。     

MEMS陀螺静态误差补偿方法研究

针对典型MEMS陀螺静态误差大、 影响工程上使用的难题,提出基于时间序列模型的Kalman滤波方法.通过对典型MEMS陀螺数据进行分析,提取其趋势项,进行周期检验与相关性分析,建立时间序列模型;针对建立的时间序列模型,提出利用Kalman滤波方法,消除零位不稳定性.仿真及试验结果表明,该解算方法能够有效补偿MEMS陀螺静态误差,显著提升其静态指标.     

基于计算机视觉/GPS/MG姿态测量的盲人行走组合导航方法研究

电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.     

间断制导下的反辐射无人机被动定位算法研究

目前,有关被动定位算法的研究多是在测量信息连续的情况下展开的,对于测量信息间断情况下的滤波鲜有涉及.针对该问题,以反辐射无人机为研究对象,提出一种基于卡尔曼滤波的间断制导下的被动定位算法,并通过仿真,验证了该方法的有效性.结果表明:提出的新方法能够用于间断制导下的被动定位,且具有一定的定位精度.     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

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。