高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

基于不变流形的高超声速飞行器动态面控制

针对存在未知气动参数的吸气式高超声速飞行器纵向运动控制问题,提出一种基于不变流形的自适应动态面控制方法.通过合理假设将高超声速飞行器纵向模型分解为弹道倾角回路和速度回路,分别实现对弹道倾角和速度参考指令的跟踪.弹道倾角回路被表达为严反馈形式进行控制器设计.采用基于不变流形的自适应方法实现了对未知参数的估计.所提出的自适应动态面控制方案能保证未知参数估计误差全局一致稳定和闭环系统全局有界稳定,且估计器和控制器设计不存在耦合,因此参数设计更加容易.仿真结果验证了该控制方法在参数估计方面的显著优势和良好的闭环系统性能.     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

A FINITE ELEMENT ADAPTIVE METHOD FOR SOLVING GENERALIZED STOKES PROSLEM

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大型捆绑火箭振动试验液体取代与支承影响修正方法

在大型捆绑火箭振动中，液体取代和支承边界影响作为结构质量和刚度的变化，对火箭振动特性有重要影响。本文采用有限元再分析法，矩阵摄动法和拓广灵敏度法，对模态试验数据进行了合理修正，并获得了满意的修正结果。研究表明，在秒状态足够多的情况下，用最小二乘曲线拟合技术修正振型斜率也是可行的。     

IRCT下对数正态和正态分布参数的MLE

在文［１－４］的基础上进一步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型（ＩＲＣＴ）。着重讨论了对数正态分布参数的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出并证明了似然方程组解即参数的极大似然估计（ＭＬＥ）的存在唯一性定理，所得的结论对于正态分布也同样适用。文末给出了随机模拟数值解例子，结果表明，参数的ＭＬＥ具有较高的精度。     

用假设检验观点考虑经验因素时疲劳寿命分散系数研究

传统的疲劳寿命分散系数的理论值是基于参数估计概念得出的,由于仅利用本次产品样本试验数据而使其数值,尤其对航空宇航一类结构而言,与实际统计值相比往往偏大;考虑实际产品的继承性,从假设检验观点出发,强调充分利用以往的信息,推导了基于假设检验观点的疲劳寿命分散系数,并讨论了某些参数的影响。通过算例表明与传统的参数估计概念的分散系数相比,假设检验观点的分散系数更趋近于实际统计值。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

航天器热模型蒙特卡罗法参数分析及健壮度评估研究

针对传统航天器热模型的参数分析及温度余量选择存在的缺陷,提出了基于蒙特卡罗法的参数分析及健壮度评估方法。文章首先以航天器设备温度为因变量,以各不确定参数为自变量,应用蒙特卡罗法模拟取样,得到动态参数样本;通过样本的统计式推导,给出了参数分析及健壮度评估的求解方法。结合某星热模型进行了仿真应用,结果表明:与传统方法相比,蒙特卡罗法不但可以提高参数分析的效率,而且量化了各不确定参数敏感性以及设备温度分布概率,为设计人员判断设备温度余量提供数值依据。     

基于遗忘因子算法的飞行器颤振模态参数辨识

采用频率响应函数数据的频域多输入多输出状态空间模型,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,提高辨识算法的收敛速度;针对系统矩阵的求解问题,采用主成分分析法实现对模型参数矩阵的一致性估计,避免了奇异值分解带来的估计有偏性;算法前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度。最后利用试飞试验数据辨识飞行器的系统参数,验证了该方法的有效性。