一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

Volterra高阶核新算法在涡轮转速控制上的应用

给出了对非线性动态系统做任意精度逼近的Volterra级数高阶核的全新估算方法并将其应用于涡喷发动机的转速控制上。该方法在核函数理论基础上,构造线性空间,将求解Volterra级数各阶核的问题转化为求输出观测向量在希尔伯特空间中某一子空间上的投影的问题,使原本复杂的非线性系统的Volterra级数的逼近问题在线性空间中以向量内积的方式得到解决。与其他时域或频域估算Volterra核的方法相比较,该算法的优点在于理论体系严密、计算量不随阶数增高而成几何级数增加、辨识精度高。该方法理论上能够估算任意阶核,弥补了现有方法难以估算四阶以上核的缺点,可应用于动态系统和强非线性系统的建模。将发动机动态过程描述为四阶的Volterra级数模型。     

三轴稳定跟踪平台建模分析

三轴稳定跟踪平台是光电稳定平台的重要组成部分,它利用三轴框架结构消除扰动,实现稳定跟踪。通过将偏转角速率从平台坐标系转换到视线坐标系,可以得到偏转和扰动在光轴上产生角速率的关系式,从而建立三轴稳定跟踪平台模型。实验证明,建立的虚拟样机模型能够准确地对导引系统跟踪精度进行评估,具有很高的实用价值。