吸气式超声速导弹爬升段多约束轨迹优化

针对吸气式超声速导弹飞行过程多约束及强耦合的特性,研究了超声速导弹爬升段的轨迹优化设计问题。考虑吸气式推进系统与气动力、飞行轨迹的耦合,对超声速导弹冲压发动机的性能进行分析,揭示了吸气式发动机推力、静压裕度以及余气系数随飞行状态的变化规律;在考虑过载、动压、终端弹道参数及发动机参数等约束的条件下,建立多约束条件下的轨迹优化模型,提出一种适用于此类飞行器飞行轨迹与推力规律的优化设计方法,并对最小油耗的爬升弹道进行优化设计分析。仿真结果表明,该方法能有效解决吸气式超声速导弹多约束轨迹优化问题,可为吸气式超声速导弹的弹道规划与制导律设计提供参考。     

基于PWM控制的开关磁阻电机中低速无位置传感器控制方法

无位置传感器的中低速运行控制是开关磁阻电机研究的难点问题。为实现中低速阶段对转子位置的连续估计,提出一种基于PWM控制的无位置传感器方法。该方法将开通关断角所对应的参考信号与高频三角载波进行交截,并将得到的PWM信号作为不对称半桥功率变换器的开关管驱动信号。通过对PWM信号进行频谱分析可知,该PWM注入方式等效于注入载波频率的高频正弦信号。然后,对电流信号进行滤波及坐标变换处理,解算出连续的转子位置信息。针对电感曲线正弦度不高的问题,通过移相相减的方法消除二次谐波,简化了位置估计过程。该方法无需额外注入高频正弦信号,易于工程实现,并具备高频信号注入法的精度。最后针对一台12/8结构样机,进行了相应的仿真和实验,验证了该方法的可行性。     

多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断

针对多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断问题,提出一种直接估计舵面偏转量的自适应补偿观测器方法。首先,设计了增广观测器进行系统输入估计,并提出了自适应补偿方法解决其动态跟踪性能差的问题;其次,设计了一种新的自适应阈值以快速检测故障并降低虚警率;最后,利用舵面故障特点,采用重置初值的限定记忆最小二乘方法实现了对突变参数的实时估计,用以进行故障隔离。仿真结果表明:在不同的舵面损伤故障情况下,所提出的观测器方法能在20 ms内发出故障预警,并在0.22 s内确定故障位置,所采用的辨识方法可以在故障报警后的0.2 s内准确估计出损伤程度。     

基于未知输入观测器的非线性动态系统故障估计

针对一类受扰非线性动态系统的执行器故障估计问题,提出一种未知输入观测器来实现故障估计。首先,通过坐标变换将原系统转化为合适的形式;其次,采用线性矩阵不等式与Lyapunov泛函分别设计H_∞输出反馈控制器和未知输入观测器,在此基础上实现对系统中执行器故障的渐近估计;最后,通过机械臂系统仿真分析并验证了所提方法的有效性。与已有方法相比,所提方法不要求故障可导,也不要求故障或干扰上界已知,因此易于在工程实际中实现对非线性系统执行器故障的估计。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

Nonlinear attitude tracking control for spacecraft formation with multiple delays

This paper addresses the attitude tracking control for spacecraft formation with delay free and communication delays. With help of the idea of sliding control, an adaptive attitude synchronization control architecture is established. Furthermore, by introducing a nonsmooth feedback function, a new class of nonlinear controllers for the attitude tracking of spacecraft is developed. Both parameter uncertainties and unknown external disturbances are dealt with via the kind of controllers. Finally, some simulation results are given to demonstrate the effectiveness and advantages of the proposed results.     

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.     

基于无速度测量的无拖曳卫星自适应控制方法

为了实现无拖曳（Drag Free）卫星中卫星本体对内部质量块的高精度跟踪,首先推导了近地环境下卫星与质量块的相对运动动力学方程,并分析了影响二者相对运动的主要干扰源。针对位移模式单质量块Drag Free卫星只能获取质量块与卫星相对位置测量,设计了自适应控制器,适用于卫星质量和空间干扰为定常或慢变未知量的情况,且在卫星质量和外部干扰为未知常值的假设下,控制器能够保证卫星对质量块跟踪误差的全局渐近收敛。最后给出了仿真场景以说明本文方法的有效性。     

卫星通信频谱监测中的一种形态学滤波预处理方法

针对卫星信号监测中监视频带宽、背景噪声非平坦造成的信号漏检和误检的问题,结合卫星通信信号的特点提出了一种频谱校正的新方法。该方法将接收的频谱信号视为一维灰度图像,通过改进的形态学滤波检测法,估算出信号中非平坦的背景噪声基底,利用估计的噪声基底完成对原频谱信号的修正,可提高信号检测的准确性。仿真结果表明,该方法降低了信号带宽对传统形态学滤波中结构元素长度选择的影响,计算量小,能高效地实现非平坦频谱信号的底噪校正。     

基于低轨预警卫星测量数据的弹道重构与选星算法研究

在低轨天基预警卫星(STSS)24星构型配置条件下,对弹道导弹ICBM全程飞行过程中可见预警卫星数多于2颗,用最小二乘几何弹道一次定位及扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,提出了基于观测噪声估计方差最小的可见星最优选星原则。仿真结果表明:与不进行选星方式相比,用该选星原则进行弹道导弹弹道重构计算可满足在最小限度占用监视预警卫星资源条件下,获得更高的弹道重构精度。