多尺度递归融合估计在组合导航系统中的应用

多尺度递归融合估计是对多传感器系统进行的基于尺度的融合估计算法.利用小波变换中多尺度分析的思想,构造出多尺度动态模型,利用该模型对粗尺度上的状态估计值进行修正,递归获得最细尺度上基于全局测量值的最优估计值,该估计值是方差最小意义下的最优估计.将此算法应用于SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,应用该算法能取得较好的效果,获得了比仅在单一尺度上进行kaIman融合估计更好的结果,有效地提高了组合导航系统的精度.     

INS/ESGM组合导航系统的多模型自适应滤波技术研究

研究了一种随机系统多模型自适应估计的方法，并将此方法应用于INS／ESGM组合导航系统。通过数字仿真将单一模型的INS／ESGM组合导航系统与多模型的INS／ESGM组合导航系统的性能进行了详细比较，说明将多模型自适应估计理论应用于INS／ESGM组合导航系统，可增强系统对环境的适用性，大大提高组合导航系统的精度。     

基于交互式多模型秩滤波的移动机器人组合导航算法

针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器(rank Kalman filter,RKF)与交互式多模型算法(interactive multiple model filter,IMM)相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法(IMM-RKF)。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF),提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。     

一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法

针对惯性/卫星组合导航系统在卫星导航失效时无法使用的问题,提出了单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法,用于扩展组合导航系统在强干扰环境和室内环境的应用范围。该算法分为两个阶段:初始化阶段,当ORB-SLAM形成闭环时设计算法在线估计单目视觉ORB-SLAM算法的尺度因子;导航阶段,ORB-SLAM系统输出的位置信息经过尺度变换后作为观测量进行卡尔曼滤波,估计INS导航系统的误差状态量从而修正惯导系统的误差。设计了硬件和软件平台对提出的组合导航方法进行试验验证。跑车实验结果表明:所设计的ORB-SLAM/INS组合导航系统具有较高的定位精度,导航时间6 min定位误差为1.162 m,且不随时间漂移,具有很强的应用价值。     

联邦滤波信息分配新方法

总结了联帮滤波器理论的基础和实现方法,提出了一种基于矩阵范数进行信息动态分配的联帮滤波新算法。设计了一种由INS、GPS和Doppler测速雷达构成的多传感器组合导航系统,在新的信息分配因子准则下,对多种融合速率时的组合系统进行了仿真。仿真结果表明：该方法可以达到与集中式卡尔曼滤波十分接近的全局估计效果,并且该方法有助于简化组合导航系统的故障检测和隔离算法。     

MEMS陀螺随机噪声的多尺度时间序列建模

基于小波多尺度分析方法,使用db4小波,将MEMS陀螺仪输出数据进行深度为4的多尺度分解,在各尺度上进行信号重建,对重建后的各尺度信号进行时间序列建模,各尺度的时间序列模型的输出和作为陀螺仪的随机噪声估计.多尺度时间序列建模方法提高了建模精度,将预测误差的方差降低了一个数量级,该方法已经成功应用到某型微小型飞行器的微导航系统中.     

基于神经网络的组合导航系统状态估计

在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络。描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比。最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计。仿真结果证明了该法的有效性和实用性。     

自适应惯性组合导航系统研究

本文研究惯性／位置组合导航技术，给出在线估计未知噪声统计参量的自适应卡尔曼滤波算法（ＡＫＦ）。首先建立组合导航系统直线飞行段和机动飞行段数学模型，并给出相应滤波算法，仿真结果证明了组合导航估计算法的可行性。所得结论对惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航的研制有实用意义     

一种用于分散化滤波的融合算法及其在组合导航系统中的应用

提出了一种局部估计相关时的最优融合算法，其特点是加权矩阵是对角阵，即全局估计中的各分量分别是局部估计中相应分量的线性组合，在此融合算法中局部估计是最优的，并且不存在由主滤波器向子滤波器的信息反馈，因此具有较好的客措性。给出了最优加权矩阵的存在性和唯一性的证明，并通过与现有类似融合算法的对比，表明该算法具有计算量小的优点。最后，以组合导航系统为例作了仿真计算，结果表明该融合算法是可行的。     

INS／GPS／CNS组合导航系统的自适应滤波技术研究

本重点研究了状态与偏差解耦估计的自适应滤波算法在ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合民航系统中的应用问题。由于组合导航系统参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差,因此采用常规的卡尔曼滤波算法常会发生滤波发散现象。本提出一种自适应滤波算法,并应用于组合导航系统。仿真结果表明,自适应滤波可以有效地抑制滤波发散,增强系统方案对环境的适应性,大大提高组合导航系统的精度。     

两相流显微PIV/PTV系统的开发

开发了一个能同时测量两相流中两相速度和细颗粒尺寸分布的显微PIV/PTV系统,其硬件系统包括大功率连续激光器、显微镜、高速摄像机;软件系统由改进的球形颗粒图像识别算法、各种图像处理算法和各种先进的PIV/PTV算法组成。其中改进的圆弧识别算法能够进行更准确地进行曲线分割而能对充满噪音并相互重叠的颗粒图像给出较好的识别结果。应用该PIV系统,可以在微秒和微米数量级上捕获细颗粒/气泡图像,并能较准确地同时得到两相速度、颗粒尺寸和浓度分布。对焚香可吸入颗粒物进行了速度和尺寸的同时测量,得到了较满意的结果。     

高超声速风洞短时气动力智能辨识算法研究

风洞测力试验是高超声速飞行器研发的重要环节,随着这项技术的发展,试验模型的大尺度化成为高超声速风洞试验的趋势.在几百毫秒的有效测试时间内,大尺度测力系统刚度减弱等问题会严重导致气动力辨识精度变差,试验模型大尺度化对短时脉冲燃烧风洞精确气动力辨识带来了挑战.对此本文提出了一种新的基于传统信号处理结合深度学习的智能气动力辨...     

燃烧室两相流场亚网格燃烧模型的研究

在三维任意曲线坐标系下采用不同的亚网格燃烧模型对环形燃烧室火焰筒气液两相湍流瞬态反应流进行大涡模拟．计算中所采用的数学度模型有：k方程亚网格尺度模型估算亚网格湍流黏性；热通量辐射模型估算辐射换热，分别采用亚网格EBU燃烧模型（E-A model）、亚网格二阶矩输运方程模型（SOM）和亚网格二阶矩代数模型（SOM-A）估算化学反应速率．并在非交错网格系统下气相采用SIMPLE算法和混合差分格式求解，液相采用Lagrange处理，并用PSIC算法对其进行求解．通过实验结果和计算结果的比较，表明在三维任意曲线坐标系下对燃烧室火焰简两相湍流油雾燃烧流场进行大涡模拟，3种不同的亚网格燃烧模型都能真实反映两相湍流化学反应流流动及实际燃烧过程，而采用亚网格二阶矩输运方程模型稍优于其他两种亚网格燃烧模型．     

A parallel monolithic algorithm for the numerical simulation of large‐scale fluid structure interaction problems

A novel parallel monolithic algorithm has been developed for the numerical simulation of large‐scale fluid structure interaction problems. The governing incompressible Navier–Stokes equations for the fluid domain are discretized using the arbitrary Lagrangian–Eulerian formulation‐based side‐centered unstructured finite volume method. The deformation of the solid domain is governed by the constitutive laws for the nonlinear Saint Venant–Kirchhoff material, and the classical Galerkin finite element method is used to discretize the governing equations in a Lagrangian frame. A special attention is given to construct an algorithm with exact total fluid volume conservation while obeying both the global and the local discrete geometric conservation law. The resulting large‐scale algebraic nonlinear equations are multiplied with an upper triangular right preconditioner that results in a scaled discrete Laplacian instead of a zero block in the original system. Then, a one‐level restricted additive Schwarz preconditioner with a block‐incomplete factorization within each partitioned sub‐domains is utilized for the modified system. The accuracy and performance of the proposed algorithm are verified for the several benchmark problems including a pressure pulse in a flexible circular tube, a flag interacting with an incompressible viscous flow, and so on. John Wiley & Sons, Ltd.     

基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法

针对自主移动机器人在GPS拒止环境下准确实时定位的问题,提出一种单目视觉/惯性组合导航算法。为解决视觉/惯导工作频率不一致问题,利用预积分技术预先处理惯性测量值;引入了一种快速高精度线性初始化方法,分步估计初始系统尺度、重力方向、速度及零偏;结合全局地图三维点约束削弱累积误差,基于是否更新地图点,构建了两种基于非线性优化的单目视觉/惯性紧耦合模型,以保证导航的局部精度及全局一致性。实验结果表明:初始化方法可快速(15 s内)实现高精度状态初始化;与单目视觉导航算法相比,提出的算法不仅可获取绝对尺度信息,且导航精度更高;与传统滑动窗口非线性优化方法相比,提出的算法在窗口优化过程中加入全局地图三维点约束,可有效削弱累积误差,验证了算法的正确性和可行性。     

部分输入未知条件下结构动力复合反演的分解算法

在充分利用部分输入已确知而部分输入未知的激励特性的基础上，提出了结构动力复合反演的分解算法，该算法从源头上消除了迭代过程中参数识别与荷载反演的相互影响，降低了问题的计算规模。对于线性参数系统，该算法不经过任何迭代计算即可一次性完成结构参数识别及荷载反演。将其与松弛法结合，可解决非线性参数系统的识别问题，与文献[4]的方法比较，其收敛速度有显著提高。     

全弹性平面运动机器人的高精度运动控制和振动抑制算法研究

为实现对基座、关节和臂均存在弹性的空间机器人运动高精度控制及多重振动抑制,建立了基座、关节和臂全弹性空间机器人动力学模型,并采用运动有限维PD重复学习控制及振动同步抑制方案进行研究.首先,利用线性弹簧、扭转弹簧和欧拉-伯努力梁理论,假设模态法和动量守恒定律,采用拉格朗日方程建立了弹性基座、柔性关节和柔性臂空间机器人动力学模型,之后,选取反映柔性臂振动的前两阶模态及基座和关节刚性运动变量为慢变子变量,选取基座和关节弹性振动变量为快变子变量,根据奇异摄动理论将系统降维分解成慢、快变子系统.最后设计了慢变子系统的运动有限维PD重复学习控制及快变子系统的线性最优双重减振控制构成的总控制器.数值仿真结果验证了算法的有效性.     

大型结构特征值问题的混合粒度并行算法

本文提出一种求解大形结构特征值问题的粗细粒度混合并行算法：在子结构模态综合粗粒度并行算基础上,综合系统的特性值问题采用细粒度并行方式求解。细粒度并行包括子空间迭代法的子结构并行算法、雅可比分块并行计算的方法和一种Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｏｎ迭代法在多处理器上任力均衡分配的有效策略。子空间迭代法的子结构并行计算的实施是利用子结构的刚度阵和质量阵而不必完全组集系统刚度阵和国求综合系统的特征值问题。利用雅     

基于双边Lanczos算法的声子晶体复模态重分析

针对声子晶体拓扑结构修改时模态计算效率低的问题,提出基于双边Lanczos算法的复模态重分析。与全分析不同,本方法利用声子晶体原始结构的模态分析结果,通过双边Lanczos算法构建投影向量矩阵,将广义特征值方程映射进子空间来压缩矩阵规模,求解方程后再利用近似模态关系得到最终解。通过对尺寸和形状发生修改的声子晶体进行分析,验证了方法所求结果具有高精度,与全分析相比缩减了约35%的计算时间,在处理拓扑修改变化量大和计算规模大的声子晶体模态分析问题上有很大潜力。     

动态系统降维的直接迭代(DI)方法

针对计算结构动力学和大系统理论所要处理的动态系统提出了一种模型降维直接迭代法,这种方法运算操作简单,不必计算系统的特征对,所以对系统矩阵的性能要求不高,有适用范围广,逼近精度高的特点。