基于卡尔曼滤波最大似然参数估计的气动参数辨识

飞行器气动参数一般通过理论计算或风洞试验数据来获取,由于受诸多因素限制而难以获得精确值;为了提高飞行器动力学模型的精确度,将卡尔曼滤波融合于最大似然参数估计中,利用最大似然函数渐进一致性、估计的无偏性、良好的收敛特性的特点,对各实际工作点的气动参数进行辨识,并详细叙述了进行气动系数辨识的基本步骤。     

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...     

基于自适应混沌变异粒子群优化算法的旋转弹丸气动参数辨识

将最大似然准则应用于高速旋转弹丸的气动参数辨识问题中,提出一种新的自适应混沌变异粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解,进而得到弹丸的气动参数。该算法通过自适应调整惯性权重、利用混沌优化的思想产生初始粒子、设定早熟判别机制来判断是否陷入局部最优解,并通过粒子变异的策略使其跳出局部最优解等方法进一步优化基本粒子群算法。通过常用的测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明：相比于基本粒子群算法,该算法具有收敛速度快、寻优精度高、应用范围广等优点。利用系统仿真的方法模拟弹丸的自由飞行数据,并利用该数据结合所提算法对弹丸的主要气动参数进行辨识,辨识结果表明：该算法可以有效辨识弹丸的气动参数,且精度高,收敛速度快,可以应用于工程实际问题。     

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。     

基于最大似然估计和混合梯度优化的射手模型辨识

光纤制导过程中射手对于光电显示的响应及其控制行为将直接影响弹药的制导控制性能。针对此问题,将最大似然估计法应用于射手模型辨识研究中。为解决辨识过程中遇到的非线性优化问题,采用遗传算法和高斯-牛顿优化算法混合策略提高寻找全局最优解的概率,并使用单纯形法提高算法鲁棒性。基于交叉原理提出适用于导引头回路的精确模型,设计仿真实验平台并进行了多轮次人在回路实验,将输出误差框架下的最大似然估计方法成功应用于实验数据中。结果表明：混合梯度优化算法能够找到全局最优值,辨识模型能够准确反映射手本身的动态特性,辨识方法和辨识的射手模型对于光纤寻的弹药制导控制系统设计具有一定的实际意义。     

基于排序数据变率的最大似然恒虚警检测方法

在韦布尔杂波背景下,针对在未知数目的目标干扰情况下不能够正确估计杂波统计模型的参数,进而影响雷达对目标的恒虚警检测性能,提出了一种基于排序数据变率的自适应删除最大似然恒虚警检测(ACML-CFAR)。利用基于排序数据变率(ODV)的删除算法对杂波单元进行自适应删除,然后使用其余参考单元采样基于最大似然法来估计杂波分布的参数,并形成检测器的检测门限。仿真结果表明:在均匀杂波下,ACML-CFAR略好于ML-CFAR,表明了ACML-CFAR对于拖尾杂波中的部分较强的杂波尖峰也能够删除;在干扰杂波背景下,能够自适应删除杂波中的干扰,不需要关于干扰目标数的先验信息,克服了ML-CFAR检测器在删除个数小于干扰个数时检测性能严重下降的问题。     

飞航导弹气动参数辨识方法研究

深入研究了在气动参数估计中常用且有效的极大似然估计方法。钎对气动参数估计中待估参数数目较多、气动模型有多种结构形式、灵敏度方程推导繁杂且积分求解计算量较大等问题,提出了一种不需矩阵求逆运算的递推计算灵敏度算法,既避免了积分求解灵敏度方程又克服了Murphy递推算法中难以实现的矩阵求逆运算,为飞航导弹气动参数辨识提供了一种实用、有效的方法。     

再入体气动参数辨识

采用极大似然辨识方法对再入体的气动力和气动力矩系数及小不对称量进行辨识，用辨识的气动参数重构再入体的飞行弹道，用以验证气动参数辨识的准度。     

基于交替投影叠代算法的最大似然方位估计

讨论了一种被动传感器阵列实现信号源方位估计的基于交替投影叠代算法的最大似然(ML)估计方法。此估计方法可用于当信号相关和采样信号较少时目标的方位估计。仿真结果表明了此方法的有效性。     

导弹气动力参数辨识中的一种鲁棒算法

传统的气动力参数辨识算法存在着一些问题，使辨识的准确性和可靠性受到较大的影响。为解决传统算法所存在的问题，以最大似然准则作为辨识准则，应用自适应遗传算法进行导弹的非线性气动力参数仿真辨识。气动力参数辨识的结果比较满意，表明遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动力参数辨识的一种鲁棒算法。     

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.     

底凹装置对弹丸阻力系数的影响

为增大射程、增大弹丸的破坏威力和提高射击精度,采用Fluent软件研究底凹装置对弹丸阻力系数的影响。以某122底凹榴弹为例,利用UG建立122 mm普通榴弹和122 mm底凹榴弹的三维立体模型,并分别在不同马赫数和不同底凹深度条件下对其进行仿真对比分析。结果显示,当马赫数小于1时,阻力系数减小百分比最大,并且在底凹深度为100 mm时,弹丸具有最佳的减阻效果。仿真结果表明:底凹装置对弹丸有一定的减阻增程效果,在亚音速情况下效果最为明显;而增大底凹深度能增大减阻效果,但底凹深度有一最佳值。     

磁阻传感器测量旋转弹滚转姿态的原理分析

针对用磁阻传感器测量旋转弹滚转姿态的问题,提出了磁阻传感器滚转角及磁阻传感器滚转角速率的概念,给出了磁阻传感器测量方程和磁阻传感器滚转角速率的测量方程.经过理论推导给出了弹体滚转角速率与磁阻传感器滚转角速率的关系式,分析结果表明弹体滚转角速率与磁阻传感器滚转角速率之间的测量误差受弹丸俯仰姿态、偏航姿态和射向的影响.数值仿真表明,弹丸滚转角速率的地磁测量方法在一定条件下是可行的,但在工程实际应用中难以保证滚转角的精确测量.     

高速旋转条件下的弹丸气动特性研究

为了能定量揭示弹丸旋转对马格努斯效应的影响,数值模拟了旋转弹丸在不同来流与转速条件下的流场分布,分析了马格努斯现象的产生机理,以及通过弹体表面压力分布分析了旋转对各气动力的影响,得知旋转对升阻力影响很小,可忽略不计; 得到了攻角、马赫数以及转速变化时马格努斯效应对弹丸表面压力分布的影响。结果表明,弹尾部是影响马格努斯效应的主要部位,小攻角情况下马格努斯力及力矩系数随攻角及转速呈线性变化,而随马赫数增大,旋转效应对弹丸影响越来越小。提出并验证了适用于小攻角、超声速情况下马格努斯力及力矩系数的经验公式,可为相关旋转弹丸的改进与设计提供指导。     

基于FFT旋转弹丸转速数据处理方法

针对高速旋转弹丸的转速测试问题,分析了转速测量装置硬件设计和转速数据的处理方法。根据电磁感应原理。利用傅里叶变换技术将时域电压信号转换为频域信号,对含有噪声的电压信号进行频谱分析,提取幅值最大的频率分量所对应的频率值即可认为是弹丸的实际转速,其它频谱分量认为是噪声分量。在某靶场进行实际弹道实验,利用所提方法对实际实验数据进行处理,得到了全弹道的转速-时间数据。实验及数据处理结果表明:所提方法可行,对实际工程应用具有较大的指导意义。     

有翼导弹动态气动特性数值研究

为准确预测飞行器的机动特性,故开展其动态气动特性研究.应用非结构动网格技术建立了可模拟飞行器作周期性俯仰运动的强迫振荡法.选取NACA 0012翼型为研究对象对该方法进行验证,进而计算了有翼导弹Finner在各马赫数下的静、动导数,并分析了Finner导弹在不同减缩频率下的动态气动迟滞特性.结果表明,文中方法能够有效模拟有翼导弹在不同马赫数下的动态气动特性,结果正确可靠,具有较高的工程应用价值.     

基于非正交磁传感器组合的旋转弹体横滚角测试

针对微惯性传感器测量误差随时间严重发散且量程不能满足旋转弹体横滚角测量的要求,采用磁传感器组合对旋转弹体的横滚角测量及工程可实现性进行了研究。对于不同角度、位置安装的磁传感器,给出了其敏感轴上的数学表达式,并且利用两个非正交安装的磁传感器输出的极值之比与俯仰角呈固定关系进行姿态角求解。分析了产生奇异的条件和使用磁传感器进行横滚角测量的可行性,并对传感器布阵方案及解算方法进行了半实物实验。实验结果表明,俯仰角和横滚角的解算误差基本控制在1°以内,此测量方案适用于偏航角变化不大的旋转弹体。