一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点,在时间线描述框架的基础上,引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系,设计了转移图代价计算方法,并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝,削减了搜索空间,加速了搜索过程。数值仿真结果表明,该算法能够有效减少不必要的规划步数,提高任务规划的效率。     

基于动态贝叶斯网络的可修GO法模型算法

GO法是评价复杂系统可靠性和安全性的有效方法,除了能描述多状态时序特性外,还能表达系统的复杂动态维修行为.针对这种带有动态可修特性的系统GO法模型,提出一种基于动态贝叶斯网络的新算法.首先将GO法模型中的可修操作符和不可修操作符转换成动态贝叶斯网络,然后将整体模型通过贝叶斯软件进行模型求解.新方法结合贝叶斯网络理论的成熟算法和软件,可得到系统可用度随时间变化的曲线和给定时间点的瞬时可靠性指标,并且无需考虑共有信号问题.基于动态贝叶斯网络理论的新算法规则简单统一,便于工程应用.      

网络瞄准中的异步传感器空间配准算法

针对现有异步空间配准算法在目标机动时无法准确估计传感器系统误差的问题,研究了一种基于内插外推时间配准的异步传感器空间配准算法.该算法首先采用内插外推时间配准算法实现两传感器的数据同步,随后根据时间配准结果构建伪量测方程.不同于其他文献根据目标状态向量和时间差求解加权系数,从而构造与目标运动状态无关的伪量测方程的方法,该算法的伪量测方程构建过程与目标状态向量无关,且可以证明由时间配准结果构造的伪量测也与目标状态无关.因此该算法可有效解决目标机动条件下的异步传感器空间配准问题.仿真实验验证了该算法在目标作蛇形机动的条件下仍然可准确地对传感器的系统误差进行估计.     

基于粒子群算法的阻抗控制在机械臂柔顺控制中的应用

阻抗控制策略是实现机械臂的末端力柔顺控制的一种重要方法.然而,针对阻抗控制参数的确定,目前尚缺乏通用算法.粒子群算法具有概念简单、易行、鲁棒性好等特点,适用于阻抗控制参数的确定与优化.通过分析基于力反馈的笛卡尔空间阻抗控制结构,采用粒子群算法整定阻抗控制参数.结合阻抗控制自身特点对粒子群算法做了相应改进,并通过仿真验证了优化后的阻抗控制算法可实现对七自由度机械臂的柔顺控制且具有较好的鲁棒性.     

多状态系统中不交化运算的实现

该文研究多状态系统不交化运算的实现算法。通常在多状态系统中进行可靠性计算时,需要对集合进行不交化运算。由于多状态系统元件状态的多态性,不交化运算很难实现。首先介绍了集合的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在此基础上,提出多状态系统不交化运算的实现算法;通过实例分析,说明了这种方法的可行性。     

基于改进神经网络的空间机械臂阻抗控制方法

针对环境信息不确定和碰撞模型未知情况下的空间机械臂柔顺控制问题,提出了一种基于改进型神经网络的阻抗控制方法.以空间机械臂阻抗控制系统闭环方程为基础,分析了环境信息不确定和碰撞模型未知情况下不能实现精准力控制的原因.利用粒子群优化算法调整神经网络中的权值矩阵,以提高神经网络的收敛速度和寻优性能.基于改进后的神经网络设计阻...     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

具有外部扰动及不确定系统参数的漂浮基空间机器人关节运动的增广鲁棒控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基空间机器人系统的鲁棒控制问题. 利用拉格朗日方法及系统动量守恒关系导出了漂浮基空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程, 以确保得到的系统动力学方程关于一组适当选择的组合惯性参数呈线性函数关系. 在此基础上, 借助增广变量法针对末端爪手所持载荷参数存在不确定的情况, 提出了对外部扰动具有鲁棒性的漂浮基空间机器人关节空间轨迹跟踪的拟增广鲁棒控制方案. 所提控制方案由于充分利用空间机器人系统动量守恒关系, 消除了动力学方程中载体位置相关量, 因此具有不需要测量、反馈载体的位置、移动速度和移动加速度的显著优点; 且由于对系统不确定参数及外部扰动始终采用保持鲁棒性的方式而非在线估计的方式, 有效减少了计算量, 因此更适用于机载计算机运算能力有限的空间机器人控制系统实时在线应用. 一个平面两杆空间机器人系统的数值模拟仿真, 证实了方法的有效性.      

复杂系统的选择性维修模型和求解算法

考虑不修、最小维修、换件维修和多中间维修水平，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和多员维修的复杂系统选择性维修模型，将组件维修前状态、组件有效役龄和维修费用等因素引入不完全维修模型，更符合工程实际。提出了一种基于多员维修的系统组件维修分配算法，解决了如何将多维修任务分配给多维修人员，使得系统维修时间最小的问题，并将所提算法引入到PSO算法中，求解考虑多维修人员和不完全维修条件的复杂系统选择性维修模型。案例表明:所提模型和求解算法有效，能够为复杂系统提供切实有效的维修决策方案。      

不同厚度翼型动态失速涡运动数值研究

在低马赫数下, 对三种不同相对厚度的NACA系列基本厚度翼型在俯仰振荡运动中的动态失速现象进行了数值研究.数值模拟时采用双时间法和LU-SGS隐式解法相结合的模式求解了非惯性坐标系下的非定常纳维-司托克斯(NS)方程组, 空间离散采用Roe格式,并结合刚性动网格生成技术.采用全湍流计算,通过引入BL(Baldwin-Lomax)模型计入湍流影响.计算出的气动力迟滞曲线与实验结果变化趋势符合较好,表明了数值方法的有效性,同时通过比较和分析不同厚度翼型在轻失速和深失速下的流场结构,发现绕翼型的失速旋涡产生和发展规律是明显不同的.      

基于参数矩阵计算全体极小碰集的方法

极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法.     

Estimation of flexible space tether state based on end measurement by finite element Kalman filter state estimator

This paper proposes a novel finite element Kalman filter to estimate the unmeasurable state of space tether systems based on the measured state at its ends only. The finite element method calculates the unmeasurable internal state as the virtual measurement based on the dynamic model of the system by imposing the input of measured state at the boundary to the model using the Lagrange multiplier method in the spatial space. Combining the real and virtual measurement into a hybrid measurement model of the system, the full state is reconstructed and propagated in the temporal space by the extended Kalman filter. Two state-space system models, the dynamics-based and kinematics-based state models, in the Kalman filter are explored. The observability and stability of the newly proposed finite element Kalman filter are examined and proved. The advantages of the proposed state estimator are (i) the singularity in the virtual measurement of state caused by the number of internal state greater than the number of state measured at the boundary is eliminated in the statistic meaning by the Kalman filter, and (ii) the effects of noises of the observation data and the uncertainties of model discretization are considered and minimized. The correctness and effectiveness of the proposed state estimator is demonstrated by the numerical analysis of a space tether system orbiting around the Earth. The results show the proposed state estimator with only measured state at the ends of the tether successfully provides an accurate time history estimation of geometric configuration and motion of the entire tether. Moreover, the results also show the difference caused by the dynamics-based and kinematics-based system models in the state estimator is negligible. The kinematics-based system model should be used in the state estimator due to its significantly low computational load. Finally, the proposed method can be easily applied for the state estimation process for other space tethered spacecraft systems.     

形式验证中ROBDD变量排序算法的研究

不良的ROBDD变量排序会引发状态空间爆炸的危机,从而影响形式验证方法的推广和使用。通过对CUDD数据包中ROBDD遗传变量排序算法的研究,利用变异操作和保留最优个体的时代繁殖操作对原算法进行了改进。实验数据表明,改进后的算法在可以容忍的运行时间内减少了ROBDD的节点数目,在一定程度上缓解了形式验证中状态空间爆炸的危机。     

非合作失效航天器绳系拖曳系统研究

空间碎片的不断增加给人类航天活动的开展和在轨资产的安全造成严重威胁。在已经提出的多种空间碎片主动清除方式中，绳系拖曳（tethered space tug，TST）系统因有较好的应用前景而受到广泛关注。部分失效航天器因星上器件损坏且姿态控制系统异常，始终将姿态维持在某一特定指向，针对此类具有典型的非合作特征的大型空间碎片，开展绳系拖曳动力学与控制研究。将拖船和目标均视作刚体，用牛顿法建立了TST系统的动力学模型；根据目标姿态稳定方式分为自旋稳定和三轴稳定两种情况，开展了绳系拖曳动力学分析与控制设计，并考察了系绳在失效航天器表面连接点位置对系统稳定状态的影响。仿真结果表明，拖船和失效航天器会在系绳连接下表现出抗衡特点，最终系统会稳定在不同的均衡状态附近。此研究为安全清除尚有残余姿态控制能力的失效航天器中相关拖曳动力学与控制问题提供了参考。     

柔性空间机械臂捕获卫星过程的碰撞动力学、镇定控制和柔性振动线性二次最优抑制

研究空间机械臂系统捕获卫星过程的碰撞动力学及受碰撞后不稳定系统的控制问题. 利用第二类拉格朗日方程推导得到空间机械臂系统的动力学模型. 在空间机械臂捕获卫星而受碰撞冲击过程中,利用动量冲量法评估碰撞冲击对空间机械臂系统运动状态变化的影响效应. 为使受碰撞冲击后不稳定的空间机械臂与被捕获卫星组合体系统恢复稳定,设计了线性反馈和线性二次最优复合控制算法对受碰撞冲击后空间机械臂系统进行镇定控制和柔性杆振动抑制,所提出的控制算法无需控制漂浮基的位置,从而可以节省漂浮基位置控制推进器燃料消耗. 通过数值算例模拟了碰撞冲击对空间机械臂系统运动状态的影响效应并验证上述控制算法的效果.      

微重力效应的物理解释及其应用

讨论了微重力效应及其分子物理学解释，万有引力的单极性决定了它的累积性和宏观性，重力对自由分子的影响是微科其微的，然而在流钵，特别是在液体内部的具体条件下，重力对流体内部分子集团产生明显影响，以宏观的静压强形式表现出来。而当重力变小，变微，流体内部的静压强也就趋于消失，由静压强产生的二级现象，如异相沉降或浮泛。同相的浮泛对流，液体自约束成球形，也就消失，这些就是微重力的一，二级物理效应，本文认为，Bossinesq近似对于流体而言实质上是线性热力学假设或近平衡态假设，可以用初始平衡态的物性参量表征临界点时的无量纳数，提出一种重力消失诱发非平衡态向平衡态蜕变的猜想，从文中导出的瑞利数Rα的表达式可以看出，重力加速度的消失，可以使瑞利数的值从远离平衡态的湍流蜕变到稳定流动的瑞利－贝纳对流胞，甚至是没有宏观流动的平衡态，最后，将本文给出的理论解释模型应用到空间材料加工所需微重力水平的估算、窨材料加工工艺的微重力利用准则和空间装置中气体自然对流传热状态模拟的低真空和微重力的互换性方面。     

基于强化学习的航空兵认知行为模型

航空兵的认知行为模型为仿真航空兵的空战决策提供支持,通过强化学习积累战术决策经验.在虚拟战场环境中,作战态势通过多个属性进行描述,这使得强化学习过程将面临一个高维度的问题空间.传统的空间离散化方法处理高维空间时将对计算资源和存储资源产生极大需求,因此不可用.通过构造一个基于高斯径向基函数的拟合网络解决了这个问题,大大减少了对资源的需求以及强化学习周期,并最终产生了合理的机动策略.模型的有效性和自适应性通过一对一的空战仿真进行了验证,产生的交战轨迹与人类飞行员产生的交战轨迹类似.     

Activity of the sympathetic-adrenomedullary system in rats after space flight on the COSMOS biosatellites

The indicators of adrenomedullary activity (catecholamine content (CA) and the activity of the catecholamine-synthesizing enzymes tyrosine hydroxylase (TH) and dopamine-β-hydroxylase (DBH)) were measured in the adrenal glands of rats living in a state of weightlessness for 18.5–19.5 days on board the biosatellites COSMOS 936 and COSMOS 1129. None of these indicators was significantly changed by space flight, neither in the group living in a state of weightlessness nor in the group living in a centrifuge on board the spacecraft and exposed to artificial gravity of 1 g (COSMOS 936). Animals exposed after space flight to repeated immobilization stress on Earth showed a significant decrease of adrenal adrenaline and an appreciable increase in adrenal TH activity compared to stressed animals which were not in space. These results suggest that a prolonged state of weightlessness during space flight does not by itself represent an intensive stressful stimulus for the adrenomedullary system but potentiates the response of cosmonauts to stress after return to Earth.     

An optimization approach for observation association with systemic uncertainty applied to electro-optical systems

The observation to observation measurement association problem for dynamical systems can be addressed by determining if the uncertain admissible regions produced from each observation have one or more points of intersection in state space. An observation association method is developed which uses an optimization based approach to identify local Mahalanobis distance minima in state space between two uncertain admissible regions. A binary hypothesis test with a selected false alarm rate is used to assess the probability that an intersection exists at the point(s) of minimum distance. The systemic uncertainties, such as measurement uncertainties, timing errors, and other parameter errors, define a distribution about a state estimate located at the local Mahalanobis distance minima. If local minima do not exist, then the observations are not associated. The proposed method utilizes an optimization approach defined on a reduced dimension state space to reduce the computational load of the algorithm. The efficacy and efficiency of the proposed method is demonstrated on observation data collected from the Georgia Tech Space Object Research Telescope.