基于奇异观测器的连续系统传感器故障估计

研究连续系统的传感器故障估计问题,提出一种奇异观测器来进行故障估计,所提方法不需要假设故障、故障导数和干扰的上界已知.通过HB∞性能指标抑制了干扰对故障估计的影响;采用线性矩阵不等式来获得奇异观测器的增益阵;利用Lyapunov泛函得到了观测误差动态系统的鲁棒渐近稳定性;最后通过飞行器仿真实例验证了所提方法的有效性.     

无陀螺捷联惯导系统中圆锥误差的抑制

分析圆锥误差在无陀螺捷联惯导系统中的特性和表现形式,针对系统应用等效旋转矢量方法不能直接提供角增量的特点,设计和优化了角增量的获取方法,利用混沌粒子群算法优化了四子样等效旋转矢量方法中等效旋转矢量计算公式系数,并通过典型圆锥误差仿真实验验证了其能更好地消除圆锥误差的影响,提高系统导航精度.     

概率统计方法在水库面板堆石坝沉降监测中的应用

玉门市白杨河水库面板堆石坝高66.8m,为目前酒泉地区同类坝型最高的。大坝经过近十年的运行,积累了丰富的监测资料。但无法从监测数据分析出大坝变形是否已经完成。文章通过对监测数据运用数学方法,对坝体数据进行分析,并比对实际数据,得出预测数据在实际监测数据范围内的结论,说明概率统计数学方法可应用于水库面板堆石坝沉降监测中。     

基于伪谱法的自由采样实时最优反馈控制及应用

利用高斯伪谱法收敛速率快、精度高的特点,基于通用伪谱优化软件包在线求解非线性系统的最优控制问题.将伪谱反馈控制理论与非线性最优控制理论结合起来,给出了一种自由采样实时最优反馈控制算法,该算法通过连续在线生成开环最优控制的方式提供闭环反馈.考虑计算误差、模型参数不确定性和干扰的作用,假定系统状态方程右侧的非线性向量函数关于状态、控制和系统参数是Lipschitz连续的,利用Bellman最优性原理对闭环控制系统的有界稳定性进行了分析和理论证明.最后,以高超声速再入飞行器为应用对象,研究了其再入制导问题,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

海战场自然环境建模与仿真数据模型研究

环境数据模型是实现海战场自然环境建模与仿真的核心与基础。本文以海军武器装备仿真应用为背景,对海战场自然环境数据模型进行较为深入的研究,并初步设计海战场自然环境数据模型框架,对以往的环境数据模型进行有意义的扩展;最后,对海战场自然环境要素进行分类提取,在C++开发平台上建立该环境数据模型的类库。     

测量数据丢失的随机不确定系统鲁棒滤波递推算法

针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统,研究了鲁棒状态估计问题,基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论,给出一种Kalman形式的递推滤波算法.对于测量数据丢失的问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列,使得对于所有可能的测量数据丢失和所能容许的不确定性,间断观测鲁棒状态估计递推算法是稳定的.最后,通过数值仿真和对比结果验证了所提出算法的可行性.     

导弹姿态的自抗扰有限时间控制

针对导弹模型同时具有不确定性和执行机构饱和受限的问题, 首先针对模型不确定性, 将质心运动方程的非线性影响、耦合影响、外部环境干扰视为总干扰, 并设计扩展状态观测器对其进行实时估计; 然后针对舵偏角和角速度存在饱和受限的问题, 设计辅助系统和限幅微分器; 最后结合反演和有限时间稳定系统理论, 设计有限时间控制器, 以保证整个闭环系统在受限条件下能收敛到参考信号. 数值仿真结果表明, 所设计的控制器与理论分析结果一致, 是可行而有效的.

     

基于快速高斯变换的辅助边缘粒子滤波算法

针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换（Fast Gaussian transform, FGT）的辅助边缘粒子滤波算法。该算法假设状态噪声是加性的,并且是高斯的,这样非线性滤波的Chapman Kolmogorov方程的求解近似于执行了核密度估计（Kerner density estimation, KDE）,从而可将KDE中的快速算法FGT引入,以提高算法的计算效率和实时性。仿真结果表明,该算法利用少数粒子就可以获得与常规粒子滤波相似的误差,大大提高了计算效率。     

基于二阶滑模观测器的连续系统故障估计

针对传统的滑模观测器在实现故障估计时带来的抖振问题,设计基于super-twisting算法的二阶滑模观测器以稳定地估计出故障。针对以往利用几何或齐次性方法证明super-twisting算法稳定性过程繁琐的缺点,采用Lyapunov函数来证明稳定性。给出的故障估计结果克服了传统的滑模观测器在估计故障时带来的时延或引进新参数等缺点。最后,将所提出的方法应用于某型飞控系统,结果表明了所提出方法的有效性。     

基于CD-RSF 算法的航天器姿态确定

针对具有模型不确定及初始误差较大的航天器姿态确定系统的滤波问题,提出一种基于中心差分风险敏感滤波(CD-RSF)算法的航天器姿态确定方法.该方法利用风险敏感滤波更具鲁棒性的特点来估计模型不确定的航天器姿态,并利用中心差分求积分法来解决风险敏感器滤波中难以处理的积分.该方法能够消除由于模型不确定和初始误差大而导致的滤波收敛速度慢,甚至发散的现象,使得姿态确定算法更具鲁棒性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.