考虑内压影响的加筋柱壳高效屈曲优化

针对运载火箭贮箱结构,基于渐近均匀化法建立考虑内压的非等厚筋条的加筋壳承载力快速计算方法。首先,采用渐近均匀化法获得加筋单胞的等效刚度阵,进而基于瑞利-里兹法计算考虑内压的整体失稳载荷,并基于板壳理论发展了加筋柱壳的蒙皮和筋条局部失稳载荷计算方法。此外,基于自适应代理模型优化方法,开展了考虑多种失效模式的加筋柱壳承载力最大化设计,以最优设计为例,分析了内压对加筋柱壳整体失稳载荷的影响规律。     

自适应调零抗干扰卫星导航系统零陷特性分析

以功率倒置算法为基础,仿真分析自适应调零抗干扰卫星导航系统零陷特性,对比不同布阵方式、天线增益差、干扰功率大小等因素对零陷特性的影响。     

长航时环境下高精度组合导航方法研究与仿真

研究了一种利用捷联惯导、星敏感器和北斗接收机进行长航时高精度组合导航的方法.对捷联惯导系统误差、星敏感器安装误差、北斗定位误差分别进行建模,将星敏感器输出的载体姿态角、北斗接收机输出的载体位置与捷联惯导输出的对应参数分别相减作为量测,推导获得组合导航量测方程.针对长航时环境下可能面临量测噪声统计特性的不确定问题,采用简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行组合导航滤波设计.仿真结果表明,该组合导航方法的定位精度达到±11.86m,定姿精度达到±0.27′,并且对量测噪声统计特性的突变具有较强的鲁棒性.     

自适应核模式分析方法及其在航空发动机部件性能衰退识别中的应用

针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题,提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法,并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去,产生一组用于识别部件性能衰退的修正因子。将修正因子参考模式通过核模式映射到高维特征空间中去,在此可分(基本可分)空间中完成识别。考虑到修正因子参考模式在高维空间中映射的像呈带状分布,几何距离不能有效识别,基于此采用神经网络方法对模式进行识别。识别成功率达到94.34%。进一步分析了特征约简的输入维数对识别效果的影响以及所提方法的泛化能力。考查了噪声对模式识别的影响,得到幅值3%以内的噪声对识别结果无明显影响。证明了“自适应模型+核模式分析+神经网络”识别方法是可行的。      

Stacked recurrent neural network based high precision pointing coupled control of the spacecraft and telescopes

In some space missions especially in the field of space gravitational wave detection, the telescope needs to point to a certain target through attitude movement and pointing control. In several mainstream gravitational wave detection missions, the detector usually consists of a cluster of three identical satellites, flying in a quasi-equilateral triangular formation with a big edge length, so every satellite needs two telescopes to point each other and constitute three giant Michelson-Type interferometers. Therefore, a satellite platform system with two telescopes is researched in this paper. This research helps to characterize the attitude motion of a telescope for space astronomical observation or space gravitational wave detection, provides new method on the telescope’s high-precision pointing control. For this purpose, we derive a satellite-telescope coupling attitude model, design the sliding mode controller for satellite and the stacked recurrent neural network adaptive controller for telescope. In the stacked recurrent neural network adaptive controller design, a sliding mode control technology is adopted. In addition, we propose a combinatorial optimization method for network weights in the stacked recurrent neural network training process, that is, the output layer is corrected by the adaptive law, and the correction of other layers adopt the error backpropagation method. Finally, a numerical simulation method verifies the effectiveness of the controller design.     

基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定

卡尔曼滤波采用常值量测噪声协方差阵,当量测噪声统计特性发生变化时,易导致估计误差增大,甚至滤波发散。针对该问题,在联邦卡尔曼滤波子系统中采用自适应卡尔曼滤波,形成自适应联邦卡尔曼滤波算法,新算法采用模糊推理系统实时调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器卫星姿态确定系统,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于视线角四元数序列的视线角速率样条滤波

依据坐标系转换四元数与坐标系旋转角速度之间的关系，提出了基于视线角四元数序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示视线角四元数，结合四元数与角度之间的对应关系，建立了系统状态方程；在只给出视线角序列信息的情况下，对观测误差进行了补偿，实现了自适应样条滤波算法，获得了有效的视线角速率信息。     

光纤陀螺输出信号的自适应滤波

噪声是影响光纤陀螺零漂指标的主要因素。为了降低光纤陀螺输出信号中的噪声含量,提高光纤陀螺的零漂指标,本文设计了一种自适应滤波器,用于光纤陀螺输出信号的数字滤波。设计的自适应滤波器采用基于最小均方误差准则的LMS算法,该算法的滤波准则是最小均方误差,采用递推的方法实现。设计的自适应滤波算法在数字闭环光纤陀螺中进行了实验,结果表明,设计的自适应滤波器能够降低陀螺输出数据中的白噪声,有效地提高了光纤陀螺的零漂性能。