激光捷联惯导系统射前自标定方法

在分析激光捷联惯导系统静态误差模型的基础上,从系统实际应用情况出发,该文研究了激光捷联惯导系统射前自标定法。该方法充分利用了激光捷联惯导系统自身测量数据,在不依赖外界基准信息情况下,通过导弹起竖和转动获取所需标定位置,完成了误差系数自标定。实验结果表明,该文研究的激光捷联惯导系统射前自标定法能够达到标定精度要求,实现简单方便,具有较强的工程实用性。

适用于稀疏动态无线传感器网络的并行融合分布式无迹信息滤波算法

稀疏和随机动态变化是实际无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中普遍共同存在的两种通信拓扑不稳定因素,使基于一致性算法的分布式无迹信息滤波(distributed unscented information filter,DUIF)算法适用于稀疏动态WSN,将极大提高其实用性.为此,本文提出一种并行融合DUIF(parallel fusion DUIF,PF–DUIF)算法.在PF–DUIF算法中,通过将实时局部后验估计均值和协方差用于局部无迹信息滤波器(local unscented information filter,LUIF)的Sigma点采样,使LUIF和加权平均一致性滤波器(weighted average consensus filter,WACF)得以并行运行,从而有效抵制由通信拓扑随机动态变化带来的较大一致跟踪误差的困扰;同时,WACF通过对LUIF输出的无偏局部信息矩阵和向量分别进行平均一致性滤波,最终得到不包含由稀疏通信拓扑引起的平均一致误差的分布式后验估计结果;进而,建立即时更新机制有效抑制随机动态通信拓扑引起的PF–DUIF算法滤波异步问题,同时,基于稀疏动态WSN的平均网络模型,在通信能量消耗受限条件下优化WACF均方收敛速率,从而提高PF–DUIF算法的整体滤波效率.仿真实验结果表明,PF–DUIF算法能够有效应用于稀疏动态WSN机动目标跟踪.

3D打印技术在武器装备维修中的应用研究

21世纪初期,3D打印技术在金属零部件制造的应用取得了重大突破,并开始应用于飞机、火箭等装备部分零部件的制造,这为该技术在武器装备维修中的应用提供了契机。为了探讨3D打印技术在武器装备维修中的应用,介绍了国内外3D打印技术的发展现状、基本原理及其分类。总结了目前公开发布3D打印机采用材料的种类及打印产品的最大尺寸,现有3D打印技术制作的零部件的最大尺寸可达立方米级,可以满足武器装备绝大部分零部件的制作需求。分析了目前武器装备维修存在的问题,以及3D打印技术在装备维修中应用的优势。探讨了3D打印技术在装备维修中的应用,包括在复杂结构件中、组合件一体化成型和复杂结构件维修中的应用,以及实物备份和3D打印设备相结合的新型保障模式,并总结了3D打印技术在装备维修应用中需要解决的技术问题。研究表明,3D打印技术在武器装备维修方面具有广阔的应用前景。

基于模板匹配的前视自动目标识别模型

针对复杂背景条件下的地面目标,设计一种基于模板匹配的前视自动目标识别模型。分析该模型的基本组成,对基准模板制备、算法识别策略等关键技术进行讨论,通过仿真试验进行验证分析。仿真结果表明:该模型是正确、有效的,可为相关研究提供参考。

一种改进阻尼倒数的空间机器人避奇异算法

针对自由漂浮空间机器人运动规划过程中存在的动力学奇异问题,提出一种动力学奇异转化加改进阻尼倒数的奇异回避算法。首先,通过运动学分解,间接求解机器人逆运动学方程,避免直接求解逆广义雅可比矩阵,以实现奇异参数的分离;然后,采用改进的高斯分布阻尼因子的阻尼倒数代替奇异参数的普通倒数,回避运动学奇异的影响。与现有阻尼倒数方法相比,提高了算法在奇异点附近的连续性,进一步减小了算法带来的跟踪误差。在PUMA类型空间机器人模型上进行仿真试验,校验算法的有效性。

退化数据驱动的气缸剩余寿命在线预测

针对气缸可靠性研究中剩余寿命预测方面的问题,提出了一种基于退化路径的气缸剩余寿命在线预测方法。在建立了基于维纳过程的气缸退化模型基础上,推导了退化路径决定下的气缸剩余寿命的概率密度函数解析表达式,提出了一种融合Bayes估计和期望最大化算法的参数在线估计方法,实现了气缸剩余寿命在线预测,并通过气缸性能退化实验数据验证了方法的有效性。通过与同类方法对比结果表明,在小样本情况下,所提方法能更准确地预测气缸剩余寿命且预测的不确定性更低。

一种残差模糊匹配的非线性目标跟踪改进算法

为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。

带有执行器约束条件的模糊自适应反步控制

针对高超声速飞行器在飞行控制过程中存在外界干扰以及考虑执行器的动态特性等问题,结合飞行器纵向模型的特点,考虑舵的动态特性,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于指令滤波器采用Backstepping控制方法的高度控制器。模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性。运用Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性,证明了包含跟踪误差在内的所有信号满足半全局一致稳定。最后通过仿真对控制器的控制效果进行验证,得到了较为满意的控制效果。

自由漂浮空间机器人避奇异规划—跟踪算法

针对路径相关空间内自由漂浮空间机器人无法进行有效跟踪控制的问题,设计了一种避奇异轨迹规划—跟踪算法,用于完成路径相关空间机械臂末端轨迹跟踪控制的任务.首先,分析奇异条件并设定安全边界曲线,求解回避奇异的基座姿态角阈值,从而得到避奇异参考轨迹及初始状态值.接着,利用自由漂浮空间机器人非线性动力学模型具有状态依赖参数的类线性结构特点,基于状态依赖Riccati方程设计跟踪控制器对末端速度进行跟踪,保证闭环系统的局部渐近稳定性.所提方法克服了传统方法将工作空间约束在路径无关空间的缺点.仿真结果表明,该算法具有比比例微分(proportional derivative,PD)控制更高的跟踪精度.同时,在存在输入干扰的情况下仍然能够实现有效跟踪.

自稳定的双目的特征对提取算法及其收敛性分析

提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所提出的算法进行收敛性分析,并确定算法收敛的边界条件.与已有算法对比的仿真实验验证了所提出算法的收敛性能.