基于转折点维纳过程退化模型的电动转台RUL预测方法

    公开(公告)号:CN113515846A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110512423.1

    申请日:2021-05-11

    Abstract: 基于转折点维纳过程退化模型的电动转台RUL预测方法,涉及可靠性工程的剩余使用寿命预测领域。本发明是为了解决现有电动转台RUL预测方法还存在对电动转台转折点前进行RUL预测时出现健康因子突变的走势且对转折点后RUL预测时无法对新数据更新导致预测精准度低的问题。本发明包括:获取电动转台数据;用Symlets小波对健康因子数据进行降噪,并使用Haar小波对降噪后的数据进行转折点检测;未检测到转折点,进行曲线相似度监测与匹配,并返回相似度最高的曲线的转折点及剩余使用寿命;若检测到转折点,执行卡尔曼滤波算法返回对健康因子的最优估计值,并求解电动转台RUL概率密度分布函数的未知参数的极大似然估计值,并得到电动转台RUL的预测值。本发明用于RUL预测。

    基于拦截几何的高超声速目标拦截弹交接班条件分析方法

    公开(公告)号:CN106529073B

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201611049726.X

    申请日:2016-11-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于拦截几何的高超声速目标拦截弹交接班条件分析方法,属于飞行器制导技术领域。本发明的技术要点为:通过考虑目标所有可能的速度方向,并根据拦截弹和目标之间的相对运动关系,推导得到所有可能的命中点的位置,建立拦截几何;根据拦截几何的研究结果以及中末制导交接班时刻拦截弹、目标和拦截几何的位置关系,给出拦截高超声速目标所要满足的拦截条件;在满足拦截条件的基础上给出拦截弹中末制导交接班时刻位置条件的计算方法以及角度条件的求解过程,并分析目标机动对于求解拦截弹角度条件的影响。本发明解决了现有的拦截方法无法实现对高超声速目标拦截的问题。

    直接侧向力气动力复合控制导弹直接侧向力开启时刻的确定方法

    公开(公告)号:CN103940304A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410143245.X

    申请日:2014-04-10

    Abstract: 直接侧向力气动力复合控制导弹直接侧向力开启时刻的确定方法,属于飞行器制导领域。解决了现有的直接侧向力开启时刻确定方法计算量巨大,从而影响末制导过程中确定直接侧向力开启时刻的实时性、造成直接侧向力开启时刻的延迟,并且适用范围十分有限的问题。本发明的技术要点为:建立不同目标机动形式的数学模型以及导弹和目标的相对运动模型,并将二者结合得到末制导系统性能评估模型;构造基于有限时间广义H2范数的末制导系统性能评价指标,并给出末制导系统性能评估标准;基于末制导系统性能评估方法,确定不同噪声和目标机动情况下的直接侧向力开启时刻。本发明方法适用于制导控制领域。

    航天器姿态控制系统的执行器故障重构方法

    公开(公告)号:CN115857529B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202211550334.7

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 航天器姿态控制系统的执行器故障重构方法,属于航空航天飞行控制及故障诊断领域。解决了现有航天器姿态控制系统执行器故障诊断、辨识准确率低的问题。本发明建立航天器姿态控制系统的运动学模型和带有模型不确定性、空间环境扰动、执行机构故障、传感器故障的航天器姿态控制系统动力学模型;设计滑模控制器,获取航天器姿态的控制力矩;对扰动和故障参数进行状态增广和估计,获取满足卡尔曼滤波理论的状态空间方程模型;采用双重自适应强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法和LSTM神经网络,构建FDIR框架;将航天器姿态的控制力矩和测量的航天器的角速度输入至FDIR框架,对故障参数进行估计。本发明适用于航天器故障估计。

    航天器姿态控制系统的执行器故障重构方法

    公开(公告)号:CN115857529A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211550334.7

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 航天器姿态控制系统的执行器故障重构方法,属于航空航天飞行控制及故障诊断领域。解决了现有航天器姿态控制系统执行器故障诊断、辨识准确率低的问题。本发明建立航天器姿态控制系统的运动学模型和带有模型不确定性、空间环境扰动、执行机构故障、传感器故障的航天器姿态控制系统动力学模型;设计滑模控制器,获取航天器姿态的控制力矩;对扰动和故障参数进行状态增广和估计,获取满足卡尔曼滤波理论的状态空间方程模型;采用双重自适应强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法和LSTM神经网络,构建FDIR框架;将航天器姿态的控制力矩和测量的航天器的角速度输入至FDIR框架,对故障参数进行估计。本发明适用于航天器故障估计。

    多飞行器同时协同拦截飞行器数量及空间位置散布的设计方法

    公开(公告)号:CN109165444B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN201810970984.4

    申请日:2018-08-22

    Abstract: 多飞行器同时协同拦截飞行器数量及空间位置散布的设计方法,属于飞行器制导控制领域。目前多飞行器同时协同拦截的设计方法大多未考虑飞行器的空间位置散布设计,难以应用于目标运动信息探测不准下的拦截问题。根据目标运动信息误差及加速度预报的误差特性,计算中末交班时目标预测命中区域视线坐标系的投影;建立同时协同拦截问题的数学模型;基于区域覆盖优化方法,求解飞行器的零控终端位置和相应的中末交班成功概率;求解所需飞行器的最少数量。本发明给出了目标运动信息探测不准下的同时协同拦截设计框架,将飞行器数量及空间位置散布的设计问题转化为区域覆盖优化的求解问题,本发明提出的方法还可应用于带有假目标的协同拦截设计。

    一种基于可学习扩展卡尔曼滤波的复杂机动飞行器航迹估计方法

    公开(公告)号:CN109858137A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910078778.7

    申请日:2019-01-25

    Abstract: 一种基于可学习扩展卡尔曼滤波的复杂机动飞行器航迹估计方法,本发明涉及飞行器的航迹估计方法。本发明解决了现有航迹估计方法在目标飞行器复杂机动条件下精度较低的问题。本发明的技术要点为:建立飞行器的动力学模型,并进一步建立飞行器的机动模型;构建用于飞行器航迹估计的可学习扩展卡尔曼滤波算法,并设计和训练其中的输入修饰网络和增益修饰网络。本发明中飞行器航迹估计中所使用的可学习扩展卡尔曼滤波算法是根据已有航迹数据训练获得的,更充分的利用了飞行器的运动特性先验信息,可更准确的描述飞行器的复杂机动模态,提升了航迹估计精度。本方法适用于基于知识和模式的信息推算领域。

    一种基于贝叶斯理论的试验设计方法及系统

    公开(公告)号:CN118152726A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410335189.3

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯理论的试验设计方法及系统。所述方法包括:建立序贯试验对象的数学模型,确定试验次数约束;基于贝叶斯理论,将数学模型中待辨识参数视为随机变量,其不确定性通过概率分布来表示,设置部分可观察马尔可夫决策过程的基本元素;构建强化学习算法架构;训练强化学习策略;使用经过多次迭代更新后的强化学习策略进行序贯试验。其中,试验点的选择预先不固定,而其后的试验点选取需考虑之前试验结果后再进行,这样逐步增强的方式有助于提高对被试对象的认知水平;引入信息论中信息量概念,以最大化信息量作为试验设计目标。本发明通过逐次迭代更新试验点选取策略,得到最优的试验设计策略,从而获得最优的试验设计方案。

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