Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment, SATRE) TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio, SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。     

任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修决策模型

针对大型k/N(G)系统维修保障特点,提出了一种定时维修策略。以系统使用可用度为约束条件,以系统期望维修费用率最小化为优化目标,建立了任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修优化模型,并提出了一种求解模型的数值迭代算法。实例分析表明,该模型既能计算定时维修策略下k/N(G)系统使用可用度和期望维修费用率,又能确定最佳的定时维修间隔期和最佳的换件维修人数,可为k/N(G)系统预防性维修提供决策支持。     

作战仿真实验数据预处理研究

数据预处理是数据分析的关键步骤,可为数据分析提供较为干净、整齐、结构一致的数据。然而通过作战仿真实验得到的数据存在一定程度的不规范、异常、缺失或冗余等问题,通过研究数据预处理方法可使得作战仿真实验数据达成数据格式规范化、异常数据正确化、缺失数据完整化和冗余数据精简化的目的,提高数据质量,使数据分析更加高效、准确。     

五冗余捷联惯组系统配置及优化

以五冗余陀螺惯组为平台,讨论了捷联惯性测量组合冗余设计方案,以系统导航精度最优为性能指标,引入了三种性能指标函数,并分析了这三种性能指标函数在使用过程中的等价性,最后研究了三正交两斜置结构的五轴冗余惯组系统的最优配置方法,并在考虑到量测精度对配置影响的条件下,通过理论分析和计算得到了最优配置的安装角,具有较强的工程实用性。     

航天侦察任务的关联度分析与去冗余方法

针对航天侦察需求响应中可能存在的任务重复产生问题,综合考虑任务的需求来源、质量要求、时间偏好及空间范围,提出一种基于任务关联度的任务冗余分析方法。对航天侦察的相关要素进行分析度量,给出了基于4类要素的任务关联度计算方法,提出了通过任务之间的关联度来降低可替代任务产生概率的具体算法,考虑了准确优先、公平优先以及混合等不同情况下的冗余度计算方法,给出一个应用示例,说明所述分析方法的有效性。研究结果表明,该方法具有良好的通用性,可为航天侦察任务的预处理提供有效支持。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

并联机构的奇异位形分析及冗余驱动控制方法

运用微分几何的方法分析了存在于并联机构中的各种奇异位形。采用冗余驱动方法解决并联机构奇异位形的控制问题。设计并实现了平面二自由度并联实验装置 ,并进行了冗余驱动控制实验