基于自适应组合滤波的惯性导航系统初始对准方法

针对系统噪声不确定情况下的惯性导航系统非线性初始对准问题,提出了一种基于自适应组合滤波的初始对准方法.首先给出了一种基于Kalman/UKF组合滤波的神经网络实时训练算法;进而提出了基于Kalman/UKF组合滤波的非线性系统状态估计方法,该算法利用神经网络在线估计系统噪声,并利用Kalman/UKF组合滤波在线同时估计初始对准的状态量和神经网络的权值;最后将该算法应用于惯性导航系统非线性初始对准问题中,并进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应组合滤波算法不仅保证了初始对准的精度,而且具有更好的实时性,是解决惯性导航非线性初始对准问题的一种有效且实用的方法.     

基于神经网络辅助观测的连续组合导航算法研究

针对因全球定位系统(GPS)信号失效导致捷联式组合导航系统SINS/GPS组合导航系统发散的问题,设计了一种基于神经网络辅助观测的智能组合导航算法.该方法在GPS信号有效时训练神经网络,当GPS失效后利用神经网络自主重构组合导航系统,将神经网络的输出信息作为观测量构建新的Kalman滤波器,以实现对捷联惯性导航系统误差的连续反馈校正,从而实现了高精度的连续导航.该方法得到了仿真验证,从仿真结果可以看出,在GPS短时失效的情况下,该方法有效抑制了姿态角、速度和位置的发散现象,提高了组合导航系统的精度和可靠性.     

均匀重采样粒子滤波器在SINS初始对准中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的样本贫化问题,提出一种在随机重采样中加入均匀采样的均匀重采样方法,不但可以保证标准粒子滤波算法逼近精度,同时能通过保留被抛弃粒子的分布范围增加粒子的多样性.针对捷联惯性导航系统的初始对准问题,应用这种均匀重采样的粒子滤波算法进行了仿真研究.仿真结果表明,在初始方位失准角为10°的情况下,均匀重采样粒子滤波算法的对准精度高于标准的粒子滤波算法,初始对准的稳定性也得到了有效改善.     

液压伺服系统的一种非线性控制实现与仿真

本文从液压伺服系统的原始机理模型出发，提出了一种非线性跟踪控制方法，并且利用Lyapunov函数对这种方法进行了证明。利用对系统参数以及摩擦力的离线辨识结果，并结合本文提出的控制方法设计了控制器，并进行了仿真。文章最后给出了位置跟踪的仿真结果，并对仿真结果进行了分析，证明了这种控制器的有效性。     

液压伺服系统建模的新方法

针对液压伺服系统中直接用测量的方法来建立伺服阀死区非线性的模型非常困难的现状，该文充分利用了现有的对液压伺服系统模型的认识，用RBF神经网络来代替伺服阀锴区非线性部分的模型，设计了一个带神经网络的辨识器。该辨识器采用了迭代最小方差（RLS）学习算法对系统进行建模，最后，用Matlab/Simulink中的S－Function模块实现了上述辨识器的编程，并进行了仿真。仿真结果表明，所设计的辨识器能较好的解决液压伺服系统的建模问题。     

动态干扰条件下的旋转式捷联惯导系统自对准方法

针对角晃动与线晃动等动态干扰条件下,旋转式捷联惯导系统（Rotary strapdown inertial navigation system,Rotary SINS）难以实现自对准的问题,提出了一种基于惯性系的自对准新算法. 首先,基于惯性系下粗对准的结果,推导了双轴转动调制捷联惯导系统的惯性系精对准误差模型;然后,针对观测模型的噪声不确定性问题,通过改变渐消因子阵的嵌入方式,提出了一种改进的多渐消因子自适应 Kalman滤波方法. 最后,仿真实验证明该方法能够有效解决动态干扰条件下旋转式捷联惯导系统的自对准问题,实现快速自主高精度对准.     

神经网络信息融合方法在分布式捷联基准中的应用

针对舰船所处的恶劣环境，以及舰船导航和武器系统对精度的要求越来越高和分布式指控系统的发展，提出了由安装在舰船甲板上有限个捷联基准、舰载平台罗经和利用测量结果推算出的甲板挠曲姿态信息构成分布式捷联基准系统(简称分布式基准)。然后基于径向基函数神经网络的信息融合技术建立全舰统一姿态基准系统。最后通过对简化的甲板模型的实验，证明了这种方法可行并具有较高的精度。     

船舶管道泄漏的干涉式光纤监测仪的设计与实现

针对船舶管网弯曲多、噪音强、流体波动大的复杂环境要求,设计实现了基于直线型Sagnac光纤干涉仪的船舶管道泄漏检测系统.该系统基于消除零点频率盲区、避免零点频率重复、利于零点频率出现、防止噪声频率污染4要素,通过合理选取消盲光纤的长度的方式寻找光纤传感器最优区段作为监测仪传感器.同时,通过将电路、光路及探测器均集成到机箱内,实现了监测系统的仪器化设计.系统测试表明:该仪器能够实时、精确地检测到泄漏信号,有效解决船舶复杂管网监测问题.     

一种适合于月球车的长距离自主导航方法

针对月球车自主导航系统的特殊要求,设计了一种月球车长距离自主导航方法.该方法首先依据惯性导航和天文学的基本原理建立月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对捷联惯性系统平台失准角较大的问题,引入里程计测量的速度信息与球面天文三角公式,共同构建量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用卡尔曼滤波实现月球车位姿信息的最优估计.最后,对这一导航方法进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法具有更高的位置和姿态估计精度,同时可有效提高系统的稳定性和可靠性,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的自主导航方法.     

基于等效负载扰动观测器的直流电机转速鲁棒控制

针对直流电机速度控制系统负载的未知时变特性和被控对象参数的不确定性，设计了一种等效负载扰动观测器，并通过构造速度误差的Lyapunov函数，设计了一种新的基于等效负载扰动观测器的变结构鲁棒控制器。仿真研究结果表明，所设计的速度控制系统对负载扰动的变化和参数的时变性具有较好的控制效果和鲁棒性，对不同形式的速度给定信号具有较好的跟踪性能。