简介:针对现有力矩电机驱动角振动激励源频率难以超过100Hz、波形失真大、不能满足宽频高精度角振动校准需求的现状,提出采用框式结构电磁驱动方法,显著降低驱动线圈电感以实现驱动力快速响应,并采用精密轻质空心杯空气轴承实现轴系定位,以克服摩擦力、提高回转定位精度,结合有限元分析仿真,将空气轴承转子与励磁线圈骨架进行整体优化设计,使轴系固有频率提升至2800Hz以上。新的角振动激励装置的测试结果表明,工作频率范围达到600Hz,角加速度波形失真度小于2%,可实现1kg承载和1760rad/s2最大角加速度,超出德国PTB角振动标准给出的50g承载和1400rad/s2最大角加速度的技术指标,可更广泛用于高精度角振动校准及角运动传感器的动态性能评价。
简介:针对带有攻击角约束的多导弹同时攻击机动目标问题,提出了一种带有攻击角约束的协同制导律。首先基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带有攻击角约束的协同制导模型;其次,把协同制导律的设计过程分离为两个部分:一是基于图论的有关内容,运用有限时间一致性理论设计沿着视线方向上的加速度指令来保证所有导弹与目标的相对距离在有限时间内到达一致,进而保证所有的导弹同时击中机动目标;二是利用非齐次干扰观测器对机动目标的加速度进行估计,并运用滑模控制设计视线法向上的加速度指令来保证每枚导弹与目标间的视线角速率收敛到零和视线角收敛到期望的终端视线角,即每枚导弹以期望的终端视线角成功击中目标;最后,对三枚导弹同时打击同一机动目标的情况进行仿真,仿真结果表明本文设计的带有攻击角约束的协同制导律的有效性和正确性。
简介:为实现多枚导弹协同攻击机动目标,基于具有推力可控能力的导弹,提出了一种带落角约束的多导弹分布式协同制导律。将制导律的设计分离为视线方向和视线法向上两个部分:视线方向上基于多智能体协同控制理论和超螺旋控制算法,设计制导律控制导弹剩余时间在有限时间内趋于一致;视线法向上运用零化视线角速率思想和有限时间滑模控制理论,设计制导律控制导弹击中目标的同时满足落角约束。并针对两部分制导律中存在的目标机动信息,分别设计非齐次干扰观测器进行估计。仿真结果表明,提出的制导律能够有效完成协同攻击任务,脱靶量和落角误差分别控制在0.13m和0.02°以内,并且有效抑制了抖振现象,有利于提高导弹自动驾驶仪的跟踪精度。
简介:为解决舰载主惯导与机载子惯导之间大失准角问题,同时满足对准快速性的需求,提出了从舰载机进入弹射位置开始,到舰载机飞离甲板时间内,基于虚拟惯导(VINS),综合利用舰载主惯导信息、跑道航向信息以及激光多普勒测速仪(LDV)信息,利用速度匹配方法实现舰/机惯导传递对准的方法,并建立了传递对准误差模型.该模型利用舰艇坐标系与跑道坐标系之间的方向余弦矩阵,将舰载坐标系与机载坐标系之间的大失准角问题,转化为机载坐标系与跑道坐标系之间的小方位失准角问题.考虑弹射过程舰艇及舰载机的运动模型,利用数学仿真对传递对准误差模型进行了验证,并与UKF滤波方法进行了对比.仿真结果表明,该方法可以在8s内实现舰/机惯导的传递对准,对准性能与UKF滤波方法相当,且对准过程不需要舰艇进行任何机动运动.
简介:针对带有末端多约束的三维非线性制导问题,设计了一种通用模型预测静态规划制导算法。该制导算法通过向后迭代求解权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。阐述了通用模型预测静态规划制导算法的基本原理,详细给出了基于通用模型预测静态规划算法的制导律设计过程。所设计的制导律满足末端法向加速度约束,因此,间接满足末端弹体姿态角约束。仿真时考虑目标的机动方式和落角约束,仿真结果表明,末端位移偏差小于0.5m,末端落角可控制在0.01°范围内,末端法向加速度小于0.01m/s^2,该制导律能够很好地满足末端位移、落角和法向加速度约束。
简介:基于非结构/混合网格、耗散自适应2阶混合格式以及脱体涡模拟(detachededdysimulation,DES)方法开展了现代战斗机模型复杂分离流动的数值模拟,并与有限的平均气动力试验数据进行了对比,结果表明计算具有合理性,在此基础上进一步应用本征正交分解(properorthogonaldecomposition,POD)和动力学模态分解(dynamicmodedecomposition,DMD)方法对数值模拟流场的非定常特性进行了对比分析.研究表明飞行器背风区流场由一对边条涡的螺旋运动主导,旋涡破裂前在横向空间截面上流场是中性稳定的,同时主涡核的运动是多频耦合的.POD和DMD的对比分析则表明:两者模态配对的方式不同,但主要模态之间具有一定相关性;POD模态中包含多种频率的运动,而且能量较集中于主模态,流场重构效率更高;DMD则将流场的主要特征运动提取为一些单频模态的组合,同时能够给出模态的稳定性.
简介:捷联惯性导航系统静基座初始对准时一般先进行粗对准,使失准角缩小到一定范围内从而满足小失准角假设下的线性误差模型,然后再进行精对准。在不进行粗对准时失准角一般为大角度,需要采用复杂的非线性误差模型和非线性滤波方法。研究发现通过设置合理的误差协方差矩阵初值,采用反馈校正滤波结构,并引入强跟踪滤波算法可以在大失准角情况下既无需粗对准,又无需采用非线性模型来实现精对准。仿真结果表明,该方法可以实现大失准角初始对准,鲁棒性好,在任意姿态初值下都可以使航向角在300s内收敛到0.05°的理论极限精度,与小失准角精对准方法的速度和精度相当但省去了粗对准因而耗时更短,与无迹卡尔曼滤波在600s时才收敛到0.5°的速度相比大为改善。