转子时间常数在线校正的感应电机转速观测

基于磁链的模型参考自适应算法中,转子时间常数失准会影响电流模型精度。建立了消除耦合关系的可同时辨识转速和转子时间常数的模型。针对纯积分环节造成的电压模型磁链失准问题,采用了包含两个神经元自适应滤波器的积分器代替传统积分器,消除了直流漂移和积分初始条件的影响。仿真结果表明:设计的模型参考自适应转速观测系统不受转子时间常数变化和直流漂移的影响,系统动态性能良好。最后在DSP电机控制试验平台上进行试验,验证了该方法的有效性和高性能。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

When gestures show us the way: Co-thought gestures selectively facilitate navigation and spatial memory

How does gesturing during route learning relate to subsequent spatial performance? We examined the relationship between gestures produced spontaneously while studying route directions and spatial representations of the navigated environment. Participants studied route directions, then navigated those routes from memory in a virtual environment, and finally had their memory of the environment assessed. We found that, for navigators with low spatial perspective-taking performance on the Spatial Orientation Test, more gesturing from a survey perspective predicted more accurate memory following navigation. Thus, co-thought gestures accompanying route learning relate to performance selectively, depending on the gesturers’ spatial ability and the perspective of their gestures. Survey gestures may help some individuals visualize an overall route that they can retain in memory.     

航天光学遥感探测器滤光片环境考核方法

滤光片是航天光学遥感探测器的关键部件,其环境稳定性直接影响到探测器的光谱响应特性。文章以现有的航天器、电子元器件、光学膜层等环境考核标准为基础,参考欧空局、DALSA(加拿大数字影像器件公司)等的考核条件,并结合在遥感相机研发生产过程中与滤光片相关的环境考核项目,首次提出了一套针对航天光学遥感探测器滤光片的环境考核方法,给出了考核项目、考核流程、参考试验条件、测试项目、测试方法。考核项目包括高低温循环、热真空、热存储、湿度、辐照考核;测试项目包括光谱特性测试、膜层牢固度测试。该方法已在遥感型号产品上实施并得到在轨和地面试验验证,可作为滤光片环境考核的参考。     

一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法

针对时空上下文跟踪算法对快速运动和遭受严重遮挡目标的跟踪精度下降问题,提出一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法。首先人工标记目标所在的矩形区域,然后利用改进的时空上下文算法对目标进行稳定跟踪,在跟踪过程中,基于连续两帧图像灰度的欧氏距离判定目标跟踪状态,当判定目标遭受严重遮挡时,利用卡尔曼滤波进行预测估计。算法对噪声有一定的容忍度,通过降低噪声对跟踪过程的影响,能够得到更优的目标区域。仿真实验结果表明:本文算法适用于不同光照强度下高速、高机动目标的稳定跟踪,并且对目标的尺度变化和短时严重遮挡具有鲁棒性。算法帧平均耗时为34.07ms;帧几何中心平均误差为5.43pixel,比时空上下文算法减少70.2%;目标轮廓面积平均误差为13.08%,比时空上下文算法减少52.7%。     

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

一种双轴旋转惯性导航系统的重要参数快速自标定方法

为了提高双轴旋转惯导重要参数标定的快速性和精度,提出一种快速自标定方法。通过设置不同的标定路径可以在10 min内完成陀螺和加速度计的零偏以及标度因数误差的标定。该方法利用基于姿态误差观测的卡尔曼滤波完成陀螺零偏的估计。通过六位置翻滚并以速度误差作为观测量进行卡尔曼滤波,完成加速度计的零偏及标度因数误差的标定。使天向陀螺绕方位轴旋转4周,使水平陀螺绕水平轴转动4周,通过计算旋转前后的姿态误差完成陀螺标度因数误差的估计。仿真和试验结果表明,该方法可以实现双轴旋转惯导重要参数10 min内完成自标定,且具有较高的精度。     

自适应滤波抑制电子设备窄带干扰的研究

针对电子设备内部、外部普遍存在的窄带干扰问题,提出了采用自适应滤波的手段抑制这种干扰信号的设想,分析了其抑制扩频信号多窄带干扰的性能,并对其做出了理论论证。     

TJ-1 型超声速取样器的气动设计与风洞试验

设计了ＴＪ－１型箭载超声速取样器。给出了ＴＪ－１型取样器模型风洞试验结果,结果表明,该取样器气动性能良好,能够满足等动力学取样的要求。