靶弹动力学模型参数辨识与弹道仿真

建立靶弹典型动力学模型结构,靶弹六自由度动力学数学模型简化为纵向和侧向两个三自由度的动力学模型。选择了辨识输入数据,将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对辨识精度进行了分析,认为观测量测量误差、物理几何参数误差影响辨识精度,选用靶弹现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,得出辨识结果,将辨识得到的气动参数带入弹道仿真程序进行了仿真,验证了辨识结果满足设计要求。     

基于极大似然法的高速无人艇操纵响应模型参数辨识

高速水面无人艇操纵性预报精度取决于其运动模型中的参数获取精度,针对传统扩展卡尔曼滤波算法难以获取较高精度的模型参数问题,提出一种采用极大似然法辨识获取无人艇操纵运动2阶非线性响应模型参数的方法。基于某无人艇响应模型参数进行20° Z形仿真实验,采集艏向角和舵角变化数据,根据辨识原理与前向差分法设计一种极大似然辨识方法,通过辨识获取了模型参数。进一步研究发现在极大似然法辨识过程中部分参数有参数漂移现象产生,分析得到参数漂移产生的原因在于使用差分法处理Z形实验数据时忽略了舵角变化率的影响。采用正弦仿真实验数据结合极大似然法进行改进辨识研究,其舵角变化率可直接对舵角求导得到。针对极大似然法与扩展卡尔曼滤波算法的辨识结果展开操纵运动仿真实验。实验结果表明：通过极大似然法辨识获取的参数比传统卡尔曼滤波算法能更精确地预报无人艇的操纵运动,且基于正弦仿真实验数据辨识能有效解决极大似然法的参数漂移,从而为极大似然法辨识结果提供更高的精度。     

液压转台摩擦模型优化辨识

针对液压转台系统存在的非线性动态磨擦辨识精度不高的问题,提出将一种基于优化策略的算法应用于液压转台的LuGre摩擦模型参数辨识以提高动态摩擦辨识精度。基于优化策略的遗传模拟退火算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有模拟退火算法的局部搜索能力,可以提高非线性动态摩擦辨识精度。在介绍液压转台LuGre摩擦模型基础上,推导了基于优化策略的LuGre摩擦模型动态摩擦参数和静态摩擦参数的辨识方法并应用于液压转台系统,最后的仿真实验验证了这种方法的有效性。     

潜射导弹运载器水弹道动力学系统辨识

运用基于单纯形的模拟退火算法对某潜射导弹运载器水弹道动力学系统进行了辨识，并探索了未建模不确定性及待辨识参数矢量的维数对辨识精度的影响。结果表明：未建模不确定性对辩识精度的影响较大，而待 辨识参数矢量维数的影响较小；在克服未建模不确定性后，通过采用现代辨识技术可以获得系统的较完善模型。     

基于卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识

为了提高锂离子电池仿真模型精度,提出了基于改进的粒子群优化卡尔曼滤波（IPSO-KF）算法辨识电池模型参数。依据卡尔曼滤波算法,根据电池电压、电流,估计电池二阶RC模型参数。利用改进的粒子群算法优化卡尔曼滤波中的协方差矩阵,提高模型参数的辨识精度,建立精确的电池模型。     

射程修正引信弹道辨识方法及精度分析

研究了用于底排/火箭复合增程榴弹射程修正引信的弹道辨识方法以及辨识精度.根据蒙特卡罗模拟理论,选取弹道纵风、初速和弹道系数作为建立随机概率模型的初始参数,生成一条随机弹道模拟实际弹道,根据靶场实测的加速度值,利用弹道辨识方法对实际弹道辨识,比较辩识射程和实际射程,得到弹道辨识方法精度.结果表明,主动段弹道辨识方法误差不大于1%,其弹道辨识精度能满足工程要求.     

基于误差模型和扰动量辨识的射程修正方法

建立了理想姿态控制下的射程误差模型,研究了射程误差模型的物理本质、泛函表达形式及射程预测精度.理论分析结果表明,射程偏差和主动段终点参数都是扰动因素的函数,射程预测过程实际上是先利用弹道观测参数辨识扰动因素,再由扰动因素对射程进行预测的过程,得出射程预测精度取决于对射程扰动量辨识精度的结论.提出了一种基于扰动量辨识和误差模型的射程修正方法,获得了良好的仿真效果.     

火炮弹药协调器区间不确定参数辨识

火炮弹药协调器是一个复杂的多参数机电液一体化系统,在建立其动力学模型时,某些对系统性能有重要影响的不可测或难以测量的参数,只能通过辨识的方法获得。为了实现弹药协调器的参数辨识,在Simulink中建立弹药协调器的动力学模型与控制模型,并利用区间数描述系统动作过程中的不确定参数;利用区间序关系转换模型,将存在区间不确定参数的辨识问题转换成确定性优化问题进行求解;以协调器支臂角速度曲线的相似度作为优化目标,利用差分进化算法实现了弹药协调器的参数辨识;利用仿真数据确定了此方法的辨识精度满足要求,并利用测试数据对真实系统的参数进行了辨识,验证了此方法的可行性和有效性。     

基于粒子群-牛顿算法的弹丸阻力系数辨识

针对传统牛顿迭代法在辨识弹丸气动参数时需要精确估计参数初值的问题,提出了基于粒子群初值选取的牛顿迭代优化算法辨识弹丸的零升阻力系数.采用弹丸的六自由度模型作为系统模型,以最大似然准则作为辨识判据,结合粒子群算法的群体搜索性以及牛顿迭代法的局部细致搜索性,对辨识判据进行了优化,并且根据灵敏度计算分析了参数的可辨识性.通过仿真和实际数据辨识对算法的精确性和可靠性进行了验证.仿真和实际辨识结果表明,该方法能有效地辨识旋转弹丸零升阻力系数,可为进一步提高射表精度、节省用弹量提供参考价值.     

逆重复M序列相关辨识法的一种改进

当以逆M序列信号作为测试输入信号时,传统的相关辨识法往往采取增加序列长度N来提高系统的辨识精度,这将会提高系统硬件设计上的要求。文中在研究先前相关辨识法的基础上,利用带有遗忘因子的最小二乘方法对传统的相关辨识法进行了改进。仿真结果表明,在不增加序列长度N的条件下,改进的辨识方法有着更高的辨识精度和更强的抗干扰能力。因此,改进算法在参数辨识领域有着广阔的应用前景。     

基于遗传-最大似然方法高速旋转弹丸阻力系数辨识

为了进一步提高高速旋转弹丸气动参数辨识技术的精度,为射表编制、弹箭飞行控制技术等提供更加可靠的基础数据,对参数的可辨识性问题进行了理论上的定量分析,利用遗传-最大似然方法,通过弹丸空中自由飞行的速度数据对零升阻力系数进行了辨识。通过仿真实验对算法的精确性和可靠性进行了充分的验证。用该算法对实际飞行数据进行了处理,得到了较为精确的弹丸零阻系数,并应用于工程实际问题,分析了仿真实验和实际实验的数据。结果表明,该算法具有较高的数据辨识精度并能有效地解决实际工程问题。     

基于神经网络算法的弹丸阻力系数辨识

为了解决传统辨识方法在应用于弹丸气动参数辨识时所存在的建模误差问题,基于极大似然准则,采用神经网络-牛顿法,对无控旋转弹丸的飞行状态数据进行处理,提取出其零升阻力系数。仿真结果表明,该算法具有较高的辨识精度和可靠性。基于实测数据,采用该算法和应用已成熟的扩展卡尔曼滤波算法进行辨识。结果表明,神经网络算法的前期辨识精度较高,但中期误差较大,而扩展卡尔曼滤波的前期精度较差,故可结合二者的优点有效地解决工程实际问题。     

舰炮间瞄射击的辨识修正方法

为克服舰炮对岸射击时有时不能进行射击修正的缺陷,提出了利用舰载观测器材跟踪飞行弹丸坐标,辨识弹道气象参数,求取弹着偏差量的射击修正方法.通过对影响弹丸飞行弹道因素的分析,确定了需辨识的参数和弹道方程组模型,建立了基于非线性最小二乘的弹道辨识算法模型.仿真试验证明了本方法的正确性和可操作性,对于提高舰炮对岸射击精度具有重要作用.     

陀螺零位漂移对战术导弹控制精度的影响和它的确定方法

基准陀螺的定位精度是一项十分重要的指标,合理的要求既可保证导弹的性能,又能简化陀螺设计、降低研制生产成本。本文从系统工程的角度进行总体参数优化,决定陀螺的精度,提出了简单实用的设计准则。依照系统总体的观点提出,在战术导弹设计中,可以较大幅度地放宽对陀螺零位漂移的要求。     

基于极限学习的弹丸阻力系数辨识

气动参数对弹丸的弹道特性起决定性作用,在无控弹丸研制过程中,准确获取弹丸气动参数是减小落点散布、提高打击精度的基础与关键.为了进一步提高弹丸阻力系数的辨识精度,基于质点弹道方程,通过数值仿真产生弹道数据,利用极限学习方法在多种噪声环境下实现弹丸阻力系数弹道大数据辨识.该方法随机产生输入权重以及隐含层神经元阈值,随机生成...     

飞行数据用于气动参数辨识时几个影响因素的研究

本文通过对飞行数据的分辨率、采样率、样本长度及传感器的动特性对气动参数辨识的影响的研究,确定了用于气动参数辨识的量测设备的分辨率及采样率均不能低于某一下限,否则参数的估计不可信。并以表格的形式给出了不同分辨率、采样率、样本长度下的估计结果。传感器时间延迟对参数估计的影响较大,但减小传感器时间常数不可能从根本上提高参数估计的精度。     

坦克炮控系统非线性状态估计与参数辨识研究

针对系统状态估计与参数辨识问题的互逆性,建立不依赖于系统模型的扩张状态观测器(ESO),用以实时获取系统的状态变量,在此基础上设计基于协方差阵修正最小二乘法(CVMLS)的辨识器,实现了坦克炮控系统状态变量与参数的联合估计。分析了ESO和CVMLS的估计误差,采用条件限制动态补偿方法,进一步提高了系统的辨识精度。通过仿真分析验证了算法的性能,为进一步开展炮控系统相关理论研究与工程实践奠定基础。     

火炮高平机参数辨识与灵敏度

为准确模拟高平机在火炮发射状态下的动态响应, 基于含气油液压缩模型和油缸膨胀刚度,结合高平机结构构型,建立火炮发射状态下的某高平机动力学模型。采用多体动力学仿真软件ADAMS完成高平机参数化模型建模,确立高平机模型中的待辨识参数。根据某车载炮射击试验数据和火炮发射动力学模型,引入粒子群优化算法对高平机参数进行辨识,获得高平机模型参数值。辨识后模型输出结果与试验数据吻合良好,验证了模型精度及参数辨识结果的有效性。对影响火炮俯仰运动的高平机参数进行灵敏度分析,分析结果表明,高平机油液含气量、油缸初压等若干参数对火炮起落部分俯仰运动的影响较大。     

风洞中自由飞模型气动特性参数的辨识

对高超音速脉冲型风洞中Ma=10条件下10°尖锥模型的自由飞角运动记录进行气动参数的辨识。分别以通用的三周期法和参数微分法辨识获得俯仰平面的静、动稳定性导数。同时讨论和比较了两种辨识方法的有效性,结果表明:虽然原始角运动周期数较少,但只要有足够数量和足够精度的原始数据,两种方法均给出一致的静、动气动稳定性参数,而当考虑动压变化或非线性气动特性时,以参数微分法为优。此外还以数值模拟的方法讨论了数据点数。周期数以及原始数据测读误差对辨识结果的影响,与误差理论分析结果所得结论一致。     

基于粒子群参数辨识法的SINS初始对准方法

针对基座摇摆运动条件下,用递推最小二乘参数辨识法对初始失准角进行估计时,存在方位失准角收敛速度慢、估计精度受到北向失准角估计精度影响等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的参数辨识法。该方法在保证初始对准精度的同时,直接以三个失准角作为待估参数对其进行估计,大大降低了方位失准角的估计时间。仿真结果表明,与递推最小二乘法相比,粒子群优化算法的方位失准角估计时间缩短了94.52%,水平失准角缩短了60%左右。