陀螺/星敏感器在轨标定算法研究

为确保姿态测量器件长期在轨工作精度,提高三轴稳定卫星的姿态确定精度,针对典型的陀螺/星敏感器联合定姿方案,推导了一种对陀螺和星敏感器进行实时在轨标定的算法.充分考虑卫星姿态测量过程中可能出现的各种误差源,建立陀螺和星敏感器的安装误差和标定因子误差模型,并对可能出现的各种误差进行在轨补偿,与同类算法相比,为卫星姿态确定和校正提供了更加丰富的信息,计算量更小.最后对该算法进行了数学仿真,仿真结果验证了该在轨标定算法的有效性和可靠性.     

基于二阶非线性滤波的星上陀螺在轨标定

为提高三轴稳定卫星姿态确定精度,针对典型的陀螺/星敏感器联合定姿方案,结合二阶非线性滤波估计,推导了一种利用星敏感器对陀螺进行实时在轨标定的算法.充分考虑卫星姿态测量过程中可能出现的各种误差源,建立陀螺安装误差、标定因子误差以及漂移模型,并对陀螺测量过程中可能出现的各种误差进行在轨补偿,为卫星姿态确定和校正提供丰富的姿态测量信息,以确保姿态测量器件长期在轨工作精度.采用该算法对哈尔滨工业大学"试验卫星一号"遥测数据进行复算和校核,结果与实际飞行数据吻合,验证了该在轨标定算法的有效性和可靠性.     

飞行器姿态确定的四元数约束滤波算法

单位四元数作为姿态描述参数具有全局非奇异、运动学方程线性的优点,但其归一化约束必须精确保持.针对这一问题,提出一种飞行器姿态确定的非线性约束滤波算法.首先,通过比较四元数先验和后验估计值的范数大小,证明乘性扩展卡尔曼滤波算法难以获得姿态最优约束解.然后,将QUEST算法与乘性卡尔曼滤波算法有效结合起来,建立一个广义的二次约束优化目标函数;状态预测阶段利用姿态及其方差传播模型来修正目标损失函数,测量更新阶段则通过求解特征值/特征矢量问题,全局显性保持了四元数的归一化约束,避免了扩展卡尔曼滤波的局部线性化近似.数学仿真对所提出算法的精度、稳定性和收敛性能进行了验证,并与乘性扩展卡尔曼滤波算法进行了比较.     

基于空间网格的机器人工作点位姿标定方法

针对工业机器人沿着一定的轨迹在若干个有限的工作点作业的特点,提出基于空间网格精度的机器人工作点位姿校准方法.基于笛卡尔空间和欧拉角空间的空间网格精度,利用反距离权重插值法,实现对机器人位姿误差的标定.该方法具有以下优点:1)提出欧拉角空间概念.在欧拉角空间建立空间网格精度控制模型,用该模型对机器人作定姿误差标定;2)把机器人的位姿误差分为定位误差和定姿误差,分别进行标定,能够提高机器人的定位、定姿精度.实验结果表明,标定以后机器人的定位、定姿精度提高了大约一个数量级,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于遥测数据的定点自旋卫星姿态选优方法

自旋姿态确定和控制都是由地面完成,由于几何观测条件限制、测量误差和计算方法不同,姿态确定结果往往不一致,进而影响到姿态应用和控制精度.充分利用卫星定点后,星上红外地球敏感器对地观测弦宽变化规律,确定了自旋轴与轨道法向夹角与地球测量弦宽关系,推导了由卫星下传遥测数据差分值计算自旋轴与轨道法向夹角的计算公式,由于消除了测量数据系统差,精度得到了很大提高,在此基础上提出的姿态选优算法可以从不同定姿结果中选出最接近卫星真实情况的姿态.该方法已经在我国在轨自旋卫星日常测控中得到应用.     

基于径向基函数网络的船舶非线性参数模型建模

船舶在航行中受到各种随机扰动,为了实时控制船舶运动姿态,需建立一个基于航速、海情和航向角实时变化的三维智能化运动模型.文中以某水面舰艇为研究对象,利用典型航速、航向角、海情下水池实验测量的数据算得水动力参数,基于径向基函数神经网络(RBF)算法,逼近三维空间各水动力参数的非线性函数,从而得到随航速、海情和航向角自适应变化的船舶运动非线性参数模型.仿真结果表明,径向基函数神经网络学习算法可以快速、精确地建立非线性参数模型.所建模型误差小于2%,该模型可用于船舶控制,使LQG减横摇控制效果提高41.6%.     

基于卫星姿态敏感器和星载天线信息的联合姿态确定方法

为提高姿态估计的速度和精度,提出一种利用星载天线信息进行姿态确定的新方法。研究分析了天线接收信号中可以用于卫星姿态确定的信息,推导并建立了由误差四元数表示的天线测量残差线性模型。基于卫星姿态敏感器的测量残差模型和天线测量残差模型,组建了陀螺/红外地平仪/太阳敏感器/天线新型联合姿态确定系统,最后利用集中式测量融合滤波对卫星姿态进行估计。仿真结果表明,天线信息的引入可以显著提高姿态确定的精度,并使整个系统的收敛速度有明显提高。     

大型龙门铺丝机综合误差建模及补偿

为了提高大型龙门自动铺丝(AFP)机的精度,提出重力变形与几何误差综合建模与补偿方法. 采用有限元法对龙门铺丝机进行静力学分析,通过工作空间网格化方法建立重力变形模型;基于齐次变换矩阵与切比雪夫多项式建立几何误差模型,结合剔除重力变形的测量数据与Powell算法实现对几何误差参数的辨识;综合重力变形模型和几何误差模型,提出基于综合误差补偿的G代码修正策略. 在龙门铺丝机上开展综合误差补偿对比实验,结果表明,补偿前龙门铺丝机误差较大,不能完全满足铺放精度需求,而经过补偿后位置误差和姿态误差均大幅度降低,其中姿态误差减小80%以上,而位置误差减小90%以上,满足铺放精度需求,证明了所提出的综合误差建模和补偿方法的有效性.     

基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法

载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法.首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理.结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差.     

基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究

传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0°～1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强.     

单天线GPS/加速度计组合测姿方法研究

为了提高微小型飞行器和导弹等横向尺寸不足以安装多天线GPS的飞行载体的姿态测量精度,研究了利用单天线GPS和加速度计组合进行姿态测量的方法.引入了伪姿态的概念,提出了由伪姿态测量辅助求取载体姿态的具体算法,阐述了单天线GPS和加速度计组合测姿的基本原理.建立了单天线GPS姿态测量的数学模型,给出了其姿态的求解过程,阐明了其物理意义.对单天线GPS测姿系统进行了半实物仿真试验.仿真结果表明:该测姿系统可以实时提供高精度的姿态信息,为单天线GPS/SINS组合导航系统在微小飞行器上的应用奠定了基础.     

挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制

为研究存在外界干扰及未建模动态的挠性航天器姿态跟踪问题,提出了一种基于预设性能方法的自适应姿态跟踪控制策略.预设性能方法利用性能函数和一种误差变换方式,将系统的跟踪误差限制在预先设定的约束范围内,以保证系统响应具有期望的超调、收敛速度以及稳态误差.采用径向基函数(RBF)神经网络来处理由干扰和附件挠性振荡产生的模型未知动态.考虑到存在未知的神经网络逼近误差,为减小控制参数选取的保守性,进一步对逼近误差的上界进行自适应估计.结合权值和逼近误差上界的自适应律,设计了预设性能自适应姿态跟踪控制器.仿真结果表明,使用本方法可以有效补偿干扰及挠性振动所产生的影响,同时使姿态控制系统获得快速平稳的动态过程和给定的稳态跟踪精度.与未采用预设性能的方法相比,所提出的方法在收敛速度、跟踪精度与振荡抑制效果等方面均具有较明显的优势,并且对控制器参数选取的依赖性更低.     

基于门控时钟的低功耗时序电路设计新方法

为了实现更优化的时序电路低功耗设计,提出一种新的基于门控时钟技术的低功耗时序电路设计方法,设计步骤为:由状态转换表或状态转换图作出各触发器的行为转换表及行为卡诺图;根据实际情况对电路中的冗余时钟进行封锁,综合考虑门控时钟方案在系统功耗上的收益和代价,当门控代价过高时,对冗余的时钟实行部分封锁,得到各触发器的冗余抑制信号;将前一步骤中的保持项改为无关项,作出各触发器的次态卡诺图,得到激励函数;由冗余抑制信号和激励函数画出电路图,并检验电路能否自启动.以8421二-十进制代码同步十进制加法计数器和三位扭环形计数器作为设计实例,经Hspice模拟与能耗分析证明,采用该方法设计的电路具有正确的逻辑功能,并能有效降低电路功耗,与已有方法设计的电路相比,能够节省更多的功耗或者提升电路性能.     

对手偏好主动学习驱动的协商框架

针对自动化协商问题,提出一种基于主动学习算法的对手协商偏好学习方法. 在该方法中,协商过程表示为建议序列,将建议序列映射到出价轨迹特征空间,建立训练样本集. 在激烈竞争的电子商务环境中,样本标记的成本较高,引入主动学习算法后,在预算范围内,提高了对手协商偏好预测的精度. 实验数据表明,该方法能在少量有标记训练样本下获得良好的预测能力,减少了协商回合数,提高了协商总效用.     

FPLL环路性能分析及优化准则

通过建立联合环路的数学模型,将锁频环(FLL)跟踪误差引入锁相环(PLL),能准确推导出二阶FLL辅助三阶PLL的相位跟踪误差公式.推导结果表明,锁频环辅助的锁相环(FPLL)跟踪误差与之前针对单PLL或FLL的研究结果有较大差别: 考虑加加速度动态效果时,FPLL环路相位跟踪动态应力误差为零;FPLL相位热噪声跟踪误差不仅包含PLL的热噪声,而且具有FLL的热噪声成分.另外,不同于对FLL或PLL单独作优化,提出一个FPLL的联合优化准则: 以FLL动态应力误差小于PLL快速捕捉带为约束,相位跟踪误差最小为目标,对FLL和PLL带宽同时进行优化.最后,数值仿真结果表明,所作FPLL的环路性能分析正确,推导所得误差公式准确;联合优化所得FPLL环路可稳定工作,同时获得相对单PLL更好的相位跟踪精度.研究结果有助于之后FPLL的精确设计.     

不同信号体制对GNSS定姿性能影响的分析

利用GNSS信号能够进行高精度的载体定姿,其算法性能受不同信号体制影响较大.针对这一问题,首先在GNSS单频单历元定姿算法数学模型的基础上,分析了算法性能与码和载波相位测量精度之间的关系,然后研究了不同信号体制对码和载波跟踪精度的影响,最后提出了评估信号体制对定姿性能影响的关键指标,并对其在不同信号体制下进行了仿真实验.仿真结果表明,该指标可以有效地评估不同信号体制下的定姿性能.     

基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测

针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类. 在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率（88.7%）的前提下,将模型参数量降低90.4%. 在医院临床患者自由活动数据上进行的实验表明,该方法能够在非限定动作下预测患者开-关期状态,达到开期91.5%和关期94.4%的准确率.     

基于矢量观测确定卫星轨道姿态:欧拉角估计器

针对“矢量观测 陀螺”这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统配置模式，采用欧拉角作为姿态参数，应用扩展卡尔曼滤波技术综合处理姿态测量信息，给出了具有良好滤波性能的轨道姿态估计算法．在算法的设计过程中，针对单矢量观测情况，通过改进协方差修正算法加快了状态估值的收敛速度；针对多矢量观测情况，把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化．     

递推批量MGM(1,N)模型在滑行艇运动姿态预报中的应用

为了设计出有效的滑行艇的自动控制系统,需要建立预测模型对其运动姿态进行实时的、精确的预报.分析利用MGM(1,N)模型对滑行艇运动姿态进行预报的适用性.同时,针对滑行艇运动姿态数据的特点和预报的实时性要求,提出了新采集了一批数据之后,计算模型的参数矩阵的递推公式.利用该公式可以在提高预测精度、延长预测时间的同时,不会显著的增加计算量.数值仿真试验的结果表明,将批量递推MGM(1,N)模型应用于滑行运动姿态预报是可行的,并且具有非常高的预测精度.     

从耗散率函数看黏性与塑性间的内在联系

利用热力学的基本定律和内应变率空间中的最大Homilton耗散率原理,建立了黏性和塑性相统一的广义黏弹性本构理论.利用凸分析数学理论,阐明了内应变率空间中的最大Homilton耗散率原理等价于内应力空间中的最大Lagrange耗散率原理.当Homilton耗散率函数为内应变速率的一次欧拉齐次函数时,材料的黏性特性退化为塑性特性,最大Lagrange耗散率原理退化为Hill最大塑性功原理,因此,塑性是材料广义黏性的一种特例.选取不同的自由能函数和耗散率函数,利用最大Homilton耗散率原理和最大Lagrange耗散率原理,建立了准Maxwell模型、准Kelvin模型和准临界状态黏弹性模型,证明了广义Von Mises屈服准则、广义Von Mises线性运动硬化屈服准则和魏汝龙临界状态屈服准则是准Maxwell模型、准Kelvin模型和准临界状态黏弹性模型当耗散率函数为一次欧拉齐次函数时的特例.通过数值算例和图可以直观地验证上述结论的可靠性.