简介：本文针对陀螺随机漂移的弱非线性和非平稳性,提出了一种多项式NAR模型及其辨识方法。对陀螺随机漂移测试数据的仿真表明,该模型能很好地用来预报陀螺随机漂移。

简介：为提高光电平台的控制性能和稳定性,以平台反馈回路所用的光纤陀螺传感器为研究对象,对光纤陀螺角速率的历史输出、当前量测以及随机漂移进行融合补偿。采用双自回归模型确定了光纤陀螺时间序列输出的自回归多项式和光纤陀螺随机漂移的自回归关系。以陀螺当前输出为量测量,结合卡尔曼滤波算法将陀螺历史输出和历史随机漂移融合进状态方程,并进行随机漂移在线估计补偿。实验结果表明,光纤陀螺随机漂移的AR模型能达到90%拟合效果,经卡尔曼滤波补偿后随机漂移能降到1/10。该方法能很好地抑制光电平台三个框架轴光纤陀螺的随机漂移,补偿率为80%~90%。

简介：为了对微小型飞行器上的MIMU（微惯性测量单元）的随机漂移进行补偿，在比较了Mallat算法与átrous算法之后，基于小波变换与多尺度分析方法，提出了多尺度时间序列建模方法，它充分利用了átrous算法的快速性与时间平移不变性，将MEMS陀螺仪随机漂移进行多尺度分解。对各尺度上分解得到的信号进行重建，并对重建得到的各个信号进行时间序列建模。将各尺度时间序列模型的预测输出的和作为陀螺仪的随机噪声估计，对陀螺仪的随机漂移进行补偿。最后的实际数据建模表明该建模方法运算量小、建模速度快、精度高、模型适用性强，有很强的实际应用价值。

简介：Allan方差法是对光学陀螺随机误差频率稳定性进行分析的一种通用方法.根据光学陀螺信号零漂移的频率特性,提出了利用小波变换所具有的时频局部化的优点对其随机过程进行小波方差分析.由于小波方差可以更好地防止能量泄露,所以小波方差比Allan方差更为精确.经过对光学陀螺零漂数据的方差分析证明了Allan方差和小波方差法的一致性,并且小波方差更能准确地描述不同频率的方差变化.

简介：微机械陀螺广泛应用于组合导航系统。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,针对微机械陀螺的误差进行了研究。为了提高插秧机组合导航系统的定位精度,首先通过分析微机械陀螺的工作原理对微机械陀螺的误差来源和分类进行了深入的分析,说明微机械陀螺的随机误差是影响插秧机组合导航系统定位精度的一个主要因素。然后基于时间序列的分析建立了微机械陀螺的AR随机误差模型,并利用此模型采用Kalman滤波算法对采集的试验数据进行处理。实验结果表明,在采用AR模型后,微机械陀螺的随机误差的方差减小了一个数量级,随机误差的幅值也明显减小。

简介：为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模型而言，这种方法建立的模型能更好地描则EMs陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而言，其补偿效果提高了大约15％。

简介：零长弹簧作为高精度重力敏感器的核心元件，其温度场分布直接影响重力敏感器的测量精度，由于弹簧结构特殊，为了研究其传热特性，提出建立零长弹簧传热的等效模型。首先通过实验测得零长弹簧电阻温度系数，再设计实验测量零长弹簧的分段阻值变化来反求各段平均温度变化，通过最优化方法计算求解零长弹簧的温度分布曲线，结果表明，该曲线为幂函数曲线。为使零长弹簧可以用等长等直径的圆柱体来代替，利用Ansys进行仿真并建立了一个适于工程应用的导热系数随温度变化表格。仿真结果表明，该表格能够达到用圆柱体代替零长弹簧来研究其传热特性的目的，最大相对误差为2.8%。

简介：由条带和流向涡的循环再生构成的近壁自维持过程（self-sustainingprocess，SSP）是壁湍流产生和维持的重要机制．文章通过对最小槽道的直接数值模拟（directnumericalsimulation，DNS）获得近壁自维持过程的流场数据，采用正规正交分解法（properorthogonaldecomposition，POD）对该数据进行分析，获得了不同流向和展向尺度的特征模态，通过将Navier—Stokes方程在这些模态上进行投影，得到近壁自维持过程的降阶模型，并采用DNS数据对降阶模型的预测能力进行了评价．该模型被初步应用于大涡模拟近壁模型的构造．

简介：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法（GF）,并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器（CKF-RDCN）。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及容积卡尔曼滤波算法（CKF）,CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

简介：为了减小MEMS陀螺仪的正交误差，进一步提高陀螺精度，在Simulink环境中对陀螺结构和测控系统进行了建模和仿真。首先在理想状态的陀螺结构模型基础上建立了包含机械热噪声、模态间耦合等非理想因素的结构模型，并给出了陀螺结构的相关设计参数。其次在陀螺结构模型上以自激振荡和AGC控制技术为基础设计了驱动回路，该回路可在短时间内将驱动幅度稳定在10μm，且驱动频率为4048Hz（驱动模态的谐振频率）。然后分析了模态间耦合信号的作用方式并建立了正交校正和检测闭环力反馈回路，仿真结果显示，在全闭环状态下检测模态所受耦合力的幅度比未校正状态下降了5个数量级，等效输入角速度也从205（°）／s下降到了6．58（°）／h。最后对陀螺模型进行了整体测试，得到其标度因数和阈值分别为21．76mV／（°）／s和0．002（°）／s。

简介：在对后向台阶流场进行合成射流激励并研究不同激励频率对流场发展影响的过程中,发现流场在低频激励条件下与中高频条件下表现完全不同.为了详细分析这一现象,使用本征正交分解法（properorthogonaldecom-position,POD）将由PIV方法测得的流速分布数据进行分解,采用相位平均手段对含湍流动能较大的主要模态间的关系进行分析,并使用主要模态对流场的主要运动形式进行还原.结果表明,流场在各条件下的主要运动形式均可用少量低阶模态加以基本概括,低频激励下低阶模态相图近似于Lissajous图形,并描述了剪切层在激励作用下的摆动过程.

简介：为进行高超声速气动热数据相关性研究,选取了一平板-锥组合体模型为研究对象,开展不同缩比模型的风洞试验,分别使用3种不同方法进行气动热试验数据的相关性研究.研究结果表明,使用正激波后Reynolds数Rens和修正的黏性干扰系数V＊/Sw可以将不同缩比模型不同来流条件下的Stanton数进行较好的关联,Stanton数与正激波后Reynolds数Rens成反比例关系,与修正的黏性干扰系数V＊/Sw成正比例关系.最后基于相关性研究结论和理论分析,提出了一种模型表面传热现象的数学模型.

简介：针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.

简介：风洞模型自由飞试验利用高速相机记录自由飞行模型的运动历程，再根据模型运动特征参数反演模型的气动特性．由于没有支撑系统的干扰，该试验能够较真实地模拟飞行状态，在飞行器静／动稳定特性研究中具有独特的优势．文章在JF-8A高超声速脉冲风洞中开展了10°尖锥模型自由飞试验，并以圆球模型的自由飞运动测量风洞动压，对模型运动特征参数的数字图像提取技术及气动参数的辨识方法等关键技术进行了研究．

简介：为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。

简介：研究了一种大风浪中舰船模型和扰动参数的识别方法。通过对舰船角速率信号进行谱分析，确定舰船模型参数和静态扰动力矩的大小。所获得参数的精度可以满足自动驾驶仪控制系统综合和整定的要求。

简介：采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示：基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。

简介：本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时，其余差序列互不相关的性质，开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出，在线自适应地调整遗忘因子，从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时，仍收敛并保持最佳性。该算法应用于陀螺随机常值漂移的标定，取得较好效果

简介：为了解决目前导航设备维修保障工作中存在的维修资源分散、维修效率较低等问题，新建了基于Web的导航设备数字维修平台，分别设计了远程查询Agent、远程推理Agent、远程测试Agent等功能子模块。各Agent功能自治，有利于模块化设计和系统扩展。多Agent联合则可以提高系统的分布计算能力和整体性能。针对远程查询、推理、测试等多Agent通信问题，提出了一种易于实现的应用层黑板模型，采用MicrosoftSQLServer数据库表保存黑板消息，作为多Agent信息交换的中介。黑板消息的读取和写入操作，采用ADO-NET数据库访问驱动来实现，避免了编写复杂的会话层通信程序。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。