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RAE并行滤波的重力异常匹配算法

武汉大学学报（信息科学版） 2016年第12期41卷 1664-1670页

作者：王伟李姗姗邢志斌李中全黄韵颖信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 63666部队新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州841000 78138部队四川成都610000

扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方... 详细信息

扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方差(residual-based adaptive estimation,RAE)的重力异常滤波匹配算法;设计了一组并行卡尔曼滤波器,并简化了最优滤波器的选择准则。不同重力特征区域的实验表明,该算法能够有效降低惯性导航系统经纬向漂移误差,提高系统的导航定位精度。

关键词： RAE滤波重力异常并行卡尔曼滤波自适应估计观测噪声

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基于结合力模型的自适应飞机防滑刹车控制

北京航空航天大学学报 2013年第4期39卷 447-452页

作者：李丰羽焦宗夏北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

飞机在起飞和着陆过程中刹车系统工作的可靠性和效率的提高,对提升整个飞行周期的安全性有着重要的意义.针对不同的跑道状况(干、湿等)、跑道材质(沥青、软土)或温度等条件下,飞机轮胎与跑道之间的结合力会存在较大差异而直接影响刹车... 详细信息

飞机在起飞和着陆过程中刹车系统工作的可靠性和效率的提高,对提升整个飞行周期的安全性有着重要的意义.针对不同的跑道状况(干、湿等)、跑道材质(沥青、软土)或温度等条件下,飞机轮胎与跑道之间的结合力会存在较大差异而直接影响刹车效果甚至有效性的问题,采用与速度相关的动态LuGre摩擦力模型表示结合力,将未知的跑道状态映射到结合力模型参数,通过对模型参数进行估计,达到对跑道状态进行识别的目的.首先建立飞机机体和机轮动力学模型,使用状态观测器对结合力模型中不可测量的内部摩擦状态变量进行估计,并由自适应律获得当前跑道状态对应的模型参数,而后在线求解结合力模型的伪稳态模型得到结合系数最大值及相应的滑移率,将此滑移率作为控制系统的跟踪目标,利用反馈线性化思想构造前馈控制器进行防滑刹车控制,最后通过仿真验证控制效果.

关键词：飞机刹车 LuGre摩擦力模型参数不确定状态估计自适应估计

基于Hebbian规则的新型自适应广义主元分析算法

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通信学报 2020年第7期41卷 103-109页

作者：高迎彬孔祥玉崔巧花董海迪中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 海军工程大学兵器工程学院湖北武汉430033

为了从输入信号中自适应地对信号的广义主元进行估计,基于Hebbian线性神经元模型,提出了一种新型广义主元分析算法。该算法通过当前时刻的采样值来估计信号的自相关矩阵,有效地降低了算法的计算复杂度。利用Lyapunov稳定性定理进行平衡... 详细信息

为了从输入信号中自适应地对信号的广义主元进行估计,基于Hebbian线性神经元模型,提出了一种新型广义主元分析算法。该算法通过当前时刻的采样值来估计信号的自相关矩阵,有效地降低了算法的计算复杂度。利用Lyapunov稳定性定理进行平衡点分析表明:当且仅当神经元权向量收敛到信号的广义主元时,算法到达稳定状态。仿真实验表明:相比一些同类型算法,所提算法具有较快的收敛速度。

关键词： Hebbian规则广义主元平衡点自适应估计

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基于不变流形的高超声速飞行器动态面控制

北京航空航天大学学报 2014年第11期40卷 1595-1601页

作者：后德龙陈彬王青董朝阳北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室北京100191 北京宇航系统工程研究所北京100076 北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

针对存在未知气动参数的吸气式高超声速飞行器纵向运动控制问题,提出一种基于不变流形的自适应动态面控制方法.通过合理假设将高超声速飞行器纵向模型分解为弹道倾角回路和速度回路,分别实现对弹道倾角和速度参考指令的跟踪.弹道倾角回... 详细信息

针对存在未知气动参数的吸气式高超声速飞行器纵向运动控制问题,提出一种基于不变流形的自适应动态面控制方法.通过合理假设将高超声速飞行器纵向模型分解为弹道倾角回路和速度回路,分别实现对弹道倾角和速度参考指令的跟踪.弹道倾角回路被表达为严反馈形式进行控制器设计.采用基于不变流形的自适应方法实现了对未知参数的估计.所提出的自适应动态面控制方案能保证未知参数估计误差全局一致稳定和闭环系统全局有界稳定,且估计器和控制器设计不存在耦合,因此参数设计更加容易.仿真结果验证了该控制方法在参数估计方面的显著优势和良好的闭环系统性能.

关键词：高超声速飞行器跟踪控制自适应估计动态面控制不变流形

基于传感器信号重构的汽车主动悬架主动容错控制

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汽车工程 2013年第12期35卷 1084-1091页

作者：杨柳青陈无畏合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系合肥230051

为改善传感器故障时汽车主动悬架控制效果,提出一种基于传感器信号重构的主动容错控制策略。建立了主动悬架7自由度整车模型和传感器故障时故障悬架模型。基于线性矩阵不等式法设计了自适应观测器和故障估计系统,进行故障在线估计。重... 详细信息

为改善传感器故障时汽车主动悬架控制效果,提出一种基于传感器信号重构的主动容错控制策略。建立了主动悬架7自由度整车模型和传感器故障时故障悬架模型。基于线性矩阵不等式法设计了自适应观测器和故障估计系统,进行故障在线估计。重构传感器信号并以传感器重构信号代替故障输出作为控制器输入,实施故障悬架容错控制。采用Matlab/Simulink对车身垂向加速度传感器进行仿真。结果表明:基于传感器信号重构的主动容错控制策略能较为准确地估计传感器故障,经短暂时滞后使故障悬架的性能逐渐恢复至与完好无故障主动悬架性能相接近的水平,进一步提高了主动悬架控制的可靠性和品质。

关键词：汽车主动悬架传感器故障自适应估计容错控制重构

神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法

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测绘学报 2007年第1期36卷 26-30页

作者：高为广杨元喜张婷信息工程大学测绘学院西安测绘研究所 61081部队

首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助... 详细信息

首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法。最后,利用实测数据进行验证。结果表明,改进的神经网络算法明显提高网络收敛速度;两种自适应滤波算法相对标准组合导航算法都能够可靠地反映载体运动轨迹;神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法相对GPS/INS组合导航自适应滤波算法在精度和可靠性方面又有明显提高。

关键词：神经网络自适应估计自适应滤波 GPS/INS组合导航

基于当前加速度模型的抗差自适应KALMAN滤波

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测绘学报 2006年第1期35卷 15-18,29页

作者：高为广杨元喜张双成信息工程大学测绘学院河南郑州450052 西安测绘研究所陕西西安710054 长安大学地质工程与测绘工程学院陕西西安710054

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,... 详细信息

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且更能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况。

关键词： Kalman滤波抗差估计自适应估计

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干式离合器摩擦转矩两种估计模型的对比

汽车工程 2017年第3期39卷 317-322页

作者：林晓华席军强北京理工大学机械与车辆学院北京100081

根据常规量产车上可以获得的信号——发动机转速、名义发动机转矩和名义离合器压紧力,在不额外增加传感器的条件下,对干式离合器的摩擦转矩进行了估计。建立了基于梯度投影法的估计模型和自适应估计模型,通过仿真和台架试验分析了两种... 详细信息

根据常规量产车上可以获得的信号——发动机转速、名义发动机转矩和名义离合器压紧力,在不额外增加传感器的条件下,对干式离合器的摩擦转矩进行了估计。建立了基于梯度投影法的估计模型和自适应估计模型,通过仿真和台架试验分析了两种估计模型的性能,结果表明,自适应估计模型对离合器摩擦转矩的估计精度较高。

关键词：离合器摩擦转矩自适应估计梯度投影法

基于神经网络的RLV再入段有限时间自适应姿态控制

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宇航学报 2017年第3期38卷 279-286页

作者：陈辰吕跃勇马广富王润驰哈尔滨工业大学控制科学与工程系哈尔滨150001

针对可重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,提出了一种基于神经网络的有限时间自适应姿态跟踪控制方法。首先,在传统RLV建模的基础上将模型不确定性、耦合及扰动力矩分离作为复合扰动;然后,利用径向基神经网络(RBFNN)对其在线估... 详细信息

针对可重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,提出了一种基于神经网络的有限时间自适应姿态跟踪控制方法。首先,在传统RLV建模的基础上将模型不确定性、耦合及扰动力矩分离作为复合扰动;然后,利用径向基神经网络(RBFNN)对其在线估计并在标称控制器中进行动态前馈补偿;最后,利用终端吸引子改进控制器实现了对期望状态的有限时间跟踪,并通过引入鲁棒项降低了RBFNN估计误差对控制精度的影响。设计的姿态控制器无需获知精确的气动数据与扰动范围而仅需某飞行状态下的标称值。仿真结果表明提出的控制方法对RLV再入姿态跟踪具有较好的控制效果。

关键词：可重复使用运载器神经网络自适应估计有限时间稳定