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基于UKF的水下航行器IMU故障检测与诊断方法研究被引量：4: 2019年; 惯性测量单元(IMU)作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能;为了提高IMU的容错能力,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的IMU故障诊断技术;首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断;最后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。; 郭鑫刘小雄何启志高彦钊; 关键词：无迹卡尔曼滤波惯性测量单元

基于OTSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断被引量：3: 2018年; 线性系统存在随机偏差情况下,最优二步卡尔曼滤波(OTSKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计。无迹卡尔曼滤波(UKF)利用Sigma点采样和UT变换技术经非线性系统传播状态的均值和方差,是一种典型的非线性滤波方法。飞行器是一种典型复杂非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,建立了包含IMU故障的滤波模型。将UKF算法和二步滤波思想应用到飞行器之中,提出了一种适用于飞行器IMU故障诊断的最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)算法。针对于飞行器,提出了一种滤波模型设计的方法。基于该模型,应用所提出的OTSUKF算法实现了飞行器状态的最优估计和IMU故障的辨识,该算法经过了实际飞行数据验证其对风扰动具有鲁棒性并且与已经被提出的迭代最优二步扩展卡尔曼滤波(IOTSEKF)方法进行了对比验证其最优性。; 何启志章卫国黄得刚陈华坤刘璟龙; 关键词：惯性测量单元状态估计故障诊断

高超声速飞行器非线性巡航控制器设计被引量：3: 2018年; 飞行器高超声速定速巡航时,面临着严重的气动热弹性问题,同时系统伴有匹配不确定性、非匹配不确定性以及外界扰动的问题,为了应对上述问题,提出了一种指令滤波积分动态面Backstepping滑模控制方法,首先该方法采用指令滤波处理Backstepping的计算膨胀问题,然后引入滑模控制来解决外界扰动和匹配不确定性问题;考虑到降低滑模控制引起的抖动,同时处理非匹配不确定性问题,利用高阶滑模的思想,在每一个控制回路中增加一个附加虚拟控制状态方程,并将控制的输出作用在一个积分器上,这样不仅可以降低滑模控制器的抖动,还可以利用自适应Backstepping方法处理不匹配不确定性问题;然而引入附加控制状态方程会增加系统的阶次,这使得利用Backstepping方法设计控制器时的复杂性有所增加,为此采用动态面的方法来解决这一复杂性增加的问题。最后从整体上证明了所提方法的全局稳定性,并通过仿真实验验证了该方法的鲁棒性和有效性。; 赵宏宇黄得刚何启志章卫国; 关键词：高超声速飞行器反步控制滑模控制

无动力无人机跟踪下滑直线自适应非线性制导律设计被引量：3: 2017年; 以无人机失去推力后,如何使其跟踪一条给定下滑直线为研究背景,提出了一种跟踪下滑直线的自适应非线性制导方法。首先根据几何关系推导得到跟踪下滑直线的横纵向制导律,并证明了所得制导律的稳定性;然后考虑到无动力状态下横纵向制导之间的影响较为明显,为了提高系统的跟踪精度以及抗风扰动能力,将所得制导律转化为一个二阶黏滞阻尼振荡系统,从改善该振荡系统收敛速率的角度出发,设计了制导律的自适应方案。仿真结果表明,在无风和有风扰动的条件下,所提出的方法均可提高系统的跟踪精度。; 黄得刚赵宏宇何启志章卫国; 关键词：无动力自适应

基于改进的分段常数自适应动态逆控制方法研究被引量：4: 2021年; 针对非线性动态逆控制在扰动影响下鲁棒性不足的问题,提出一种适用于工程的基于改进分段常数自适应动态逆控制方法,用于增强控制系统对干扰的鲁棒性以及提高控制响应的准确性。在扰动影响下对模型做出合理的分析;提出了适用于飞行控制系统的改进的分段常数自适应动态逆控制方法;证明了设计的控制器在扰动影响下的稳定性和动态特性,以及改进后的分段常数自适应的误差收敛范围;对飞机模型进行描述给出了符合实际战斗机控制需求的自适应动态逆角速度控制策略,并且基于改进后的方法设计控制律并在执行机构故障和重心突变扰动下进行仿真,对比验证了基于改进的分段常数自适应动态逆方法设计的控制器的鲁棒性和动态性能。结果表明基于改进的分段常数自适应动态逆控制具有鲁棒性强、控制精度高的特点。; 李煜刘小雄何启志何启志黄天鹏; 关键词：鲁棒性

基于ATSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断被引量：3: 2020年; 非线性系统存在随机偏差情况下,最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计,但是它要求随机偏差被准确地建模,而这在实际情况下很难做到。飞行器是一种典型的非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,并且采用随机游走模型去描述故障。随机游走模型对故障进行建模的准确程度取决于随机游走模型的协方差与实际情况的匹配程度。基于OTSUKF的IMU故障诊断方法中,随机游走模型的协方差取的是一个常值矩阵,该矩阵的值是根据经验初始化的,但是在实际应用中较难初始化为一个与真实故障相匹配的矩阵。根据新息协方差匹配技术,在线自适应调整随机游走模型的协方差矩阵,提出了自适应二步无迹卡尔曼滤波(ATSUKF),并将该方法应用于飞行器IMU的故障诊断。仿真实验对比了OTSUKF和ATSUKF方法对飞行器IMU的故障诊断的效果,验证了所提出的自适应方法的有效性。; 何启志章卫国章卫国李伟楠; 关键词：自适应卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波惯性测量单元故障诊断随机游走模型

基于模型预测及控制分配的阵风缓和研究被引量：3: 2017年; 用改进的模型预测控制(model predictive control,MPC)和控制分配(control allocation,CA)相结合的方法解决了大型民机在遭遇不同阵风干扰下仍能够跟踪不同指令目标的问题。首先分别计算静态和动态可达指令集,然后针对最终实际可达的指令集,分别设计相应的稳态向量计算器和MPC控制器,而控制分配器将MPC输出的虚拟控制信号最终分配给各个舵面。该方法通过投影算法将原有指令信号进行两步过滤,将可达指令集不断缩小,从而减轻了原有在线优化计算的工作量。仿真结果表明用文中方法设计的闭环方案具有良好的响应特性,在阵风干扰下仍可以实现对指令信号的良好跟踪,并具有一定的鲁棒性。; 刘璟龙胡陟章卫国许李伟何启志; 关键词：模型预测控制阵风缓和

基于改进自适应反步和动态控制分配的指令跟踪方法研究被引量：2: 2018年; 用改进的反步控制(backstepping)和动态控制分配(dynamic control allocation,DCA)相结合的方法使某战斗机在不同的飞行条件下能够自适应地跟踪不同的指令。首先介绍了经典的李雅普诺夫方法以及经典的反步控制方法,然后提出了适用于一般飞控系统模型的改进反步控制方法,最后针对一般控制分配方法无法补偿忽略舵机动态的问题,介绍了一种动态控制分配方法,并将其成功应用于整个闭环系统的设计中。通过反步法保留了系统中稳定的非线性项,将不稳定的非线性项消去,又通过动态分配使忽略舵机惯性造成的影响最小。仿真结果表明所设计的闭环方案具有良好的响应特性,在不同的飞行条件下均可以实现对指令信号的良好跟踪,并具有一定的鲁棒性。; 刘璟龙文婧刘小雄何启志; 关键词：李雅普诺夫方法反步控制

航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究被引量：13: 2017年; 故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互混叠并且数量比较大会严重影响故障预测精度及速度,因此如何从众多故障信息中提取故障特征是一个难题。文章提出基于极大似然和降噪自编码神经网络方法从大量故障信息中提取故障特征。首先,使用极大似然法分析由多个测试点提取的故障信息和历史退化过程的故障信息组成的高维数据集,估计需要提取故障特征的维数;然后使用降噪自编码神经网络方法将高维故障信息映射到指定维数的数据空间,从中提取关键的故障特征,去除冗余信息;最后,以航空电子系统电源模块为例,采用新方法提取故障特征,分别通过将故障特征可视化和使用故障特征进行健康评估来验证其有效性。; 陈华坤章卫国史静平何启志占正勇; 关键词：维数估计

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何启志

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