飞片参数与玻璃撞击损伤特征关系的研究

为考察空间碎片对航天器光学材料的影响,将光学材料撞击损伤与具体撞击碎片相对应,采用激光驱动飞片技术进行空间碎片地面模拟。设计了能形成速度可控的具体撞击碎片的激光驱动飞片装置,针对空间碎片不同速度和形态,通过改变激光能量和光束直径获得具有不同速度和长径比的飞片。研究了石英玻璃撞击损伤特征与飞片速度、长径比等参数的对应关系。结果发现:随着激光能量的增加,飞片速度的增加,撞击坑的损伤面积和坑深表现为先增大后减小;随着飞片长径比的减小,主要撞击损伤特征逐渐由侵彻成坑转变为溅射污染。通过碎片群平均参数改进为具体碎片参数,提高了地面模拟的有效性,利于高通量空间碎片环境中材料服役行为评价的研究,对空间碎片地面模拟技术和撞击损伤效应有一定的参考价值。     

探测微小空间碎片的MOS电容传感器设计研究

获得在轨微小碎片环境数据,是建立、检验和完善微小碎片环境模型不可缺少的手段。国内空间碎片研究工作的深入开展,须要研制适合搭载到航天器上的微小碎片探测器,以完成轨道空间的微小碎片的质量、尺寸、速度及飞行方向等参数的测量。微小碎片撞击到金属-氧化物-半导体(MOS)电容传感器,会导致传感器放电和充电,通过检测充电过程的电脉冲信号,记录微小空间碎片撞击事件,从而获得微小空间碎片通量。文章就探测微小碎片的MOS电容传感器设计及其地面高速粒子撞击模拟试验进行了研究,并验证其探测微小空间碎片的可行性。     

基于聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜的密封舱壁穿孔损伤识别技术

日益恶化的空间碎片环境将严重威胁空间站及航天员的在轨安全。文章基于聚偏二氟乙烯（polyvinylidene fluoride,PVDF）压电薄膜设计了一种密封舱壁穿孔损伤识别技术方案,用于识别空间碎片超高速撞击对航天器密封舱壁造成的损伤模式,可为航天员合理选择应急措施提供依据。首先,发射超高速弹丸穿透铝合金靶板以模拟密封舱壁被击穿损伤的情况,形成的碎片云撞击PVDF压电薄膜探头,利用信号采集设备获取高速撞击引起的去极化效应信号,识别该信号的频率特征;其次,对PVDF压电薄膜探头及其支撑结构进行敲击试验,模拟在轨运行时因碰撞产生的干扰信号,掌握此类干扰信号的频率特征。试验结果表明,当系统采样频率为20 MHz时：1）所获得的探头去极化效应信号具有极为陡峭的上升沿,且上升沿的时长为亚μs量级;2）去极化效应信号主要由1 MHz以下的信号组成,但也包含少量的3～10 MHz高频成分;3）敲击探头及其支撑结构所产生的干扰信号频率在20 kHz以下。可根据频率差异进行两种信号的识别。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.     

基于声发射的单层铝板高速撞击损伤类型识别

针对基于声发射技术的在轨航天器遭受空间碎片撞击损伤的评估问题,采用AUTODYN软件进行了弹丸超高速正撞击铝板所产生声发射波动信号的数值模拟,给出了二维模拟结果;对所得到的声发射信号进行小波重构,得到低频和高频部分的信号。通过研究低频和高频信号的峰值变化,发现第一和第二峰值幅度与撞击速度的变化具有一定的规律性,通过低频第二峰值幅度与第一峰值幅度比值将高速撞击损伤模式分为成坑、锥形穿孔和圆柱形穿孔三种类型。
     

SDEEM2015空间碎片环境工程模型

文章介绍了哈尔滨工业大学空间碎片高速撞击研究中心"十二五"期间发布的空间碎片环境工程模型(SDEEM 2015)。该模型可实现LEO空间碎片环境描述,空间碎片撞击风险评估以及地基探测结果仿真,还可输出LEO航天器不同轨道位置处空间碎片撞击通量随撞击方位角、撞击速度及碎片尺寸的分布规律,地基探测设备探测区域内空间碎片空间密度及通量的分布情况等信息。SDEEM 2015适用轨道高度范围为200~2000 km,时间范围为1959年—2050年,所考虑的空间碎片来源包括解体碎片、Na K液滴、固体火箭发动机喷射物、溅射物和剥落物。     

超高速撞击损伤的声发射波特征研究

利用二级轻气炮发射铝弹丸撞击铝板来模拟空间碎片对航天器舱壁结构的撞击,通过声发射传感器得到结构中的应力波动信号.对声发射信号进行小波时频分析和重构,得到信号的低频和高频部分,将重构信号的峰值作为特征值,分析了速度、成坑深度、损伤直径与声发射特征之间的关系.结果表明声发射低频信号的第一与第二峰值幅度比值可以作为撞击损伤的特征参数,并得到了成坑深度、损伤直径与声发射特征之间的经验公式.     

高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究

针对输入受限和参数不确定时的高超声速飞行器控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的自适应反演控制方法。建立了飞行器纵向运动模型,分析了由控制系统执行机构、弹性振动和避免发动机燃烧室热雍塞导致的燃料-空气比和升降舵偏角受限,通过设计辅助系统以保证受限时闭环系统的稳定性。分别采用动态逆和反演方法设计速度与高度子系统控制器,利用RBF神经网络逼近控制律的饱和特性,设计了一种非线性干扰观测器对模型不确定参数进行自适应估计,并在控制律中引入不依赖扰动上界的鲁棒项,对未观测的扰动部分进行自适应补偿,以保证控制律的强鲁棒性。引入跟踪微分器估计虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制中"微分膨胀"问题。Lyapunov函数分析证明了闭环系统所有信号最终一致有界,闭环系统稳定。仿真结果表明:所提的控制策略能有效处理控制输入饱和问题,在受限情况下实现速度和高度对参考输入的高精度稳定跟踪,并对模型不确定性具较强的鲁棒性。     

单层板超高速撞击声发射波的频谱特征分析

空间碎片撞击航天器的威胁对发展在轨感知系统提出需求，为研制基于声发射技术的感知系统，有必要研究超高速撞击产生的声发射信号波形特征。进行了铝弹丸超高速撞击单层板的实验，利用超声传感器采集到声发射波形，并使用小波变换对波形进行频谱分析。结果表明：在1～4km／s的撞击速度范围内，超高速撞击在单层板内引起的声发射波主要是AO模式、S0模式及S2模式的弹性板波；A0模式波形随撞击速度增大而减弱，其余2种模式则随之增强；成坑撞击波形具有较强的A0模式，击穿撞击波形具有较强的S0模式和S2模式。引入超高速撞击过程中的法向冲击作用和径向扩孔作用的概念，分析了上述规律。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

多孔铝板高速撞击声发射定位方法

目前,声发射定位技术在空间碎片撞击航天器事件中的撞击源定位问题中得到了广泛研究。在定位算法上,声发射信号传播机理的复杂性表现为输入量的随机性;多次撞击的复杂性则表现为声发射信号传播的弯曲路径。文章针对多孔铝板声发射定位问题进行研究,采用伽马分布对声发射信号传播的弯曲效应进行建模,采用相对时间差方法对声源进行定位,最后通过仿真分析对所提供的模型与算法性能进行了数值演示。该方法可应用于空间碎片撞击航天器的撞击源定位与损伤评估。     

基于神经网络的不确定性空间机器人自适应控制方法研究

提出了一种针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性的神经网络自适应控制 方法。通过RBF神经网络逼近模型的非线性函数和不确定性上界,无需预先估计系统的不 确 定性程度和外部干扰,提出的自适应控制律保证了权值的有界性,解决了神经网络权值的UU B（Unknown Upper Bound）问题,即未知上界有界问题,完成了笛卡尔空间内空间机器人轨 迹规划任务。证明了所提出的控制方法的稳定性,仿真结果表明控制方法避免了对空间 机器人动力学模型的参数线性化要求降低了计算量,能够满足实际任务中的实时性要求。
     

空间碎片撞击在轨感知技术研究综述

随着航天发射活动的日益频繁,空间碎片环境随之恶化。为了应对空间碎片的撞击威胁,人们提出了用空间碎片撞击在轨感知系统实时监测航天器在轨遭受空间碎片撞击的情况。文章在对国内外相关研究机构研究成果的调研基础上,介绍了国内外在空间碎片撞击在轨感知技术领域的研究现状,对各国基于超高速撞击声发射技术的空间碎片撞击在轨感知技术的发展状况进行了全面评述,重点介绍了国内的研究进展。最后基于国内航天事业需要,探讨了未来发展方向。     

基于LabVIEW的空间碎片高速撞击数据采集系统设计与实现

利用声发射传感器对空间碎片的撞击数据进行实时采集监测,用以对航天器在轨安全防护提供预警。该系统基于LabVIEW虚拟仪器技术,采用图形化编程语言实现了高速数据的采集。具有数据采集、实时波形显示、数据存储等功能,编程简捷、精度高、稳定性好,且人机界面友好。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

超高速撞击声发射信号在Whipple结构中的传播时序特性研究

为研究屏/舱声发射信号传播时序特性,以典型Whipple防护结构为例,利用二级轻气炮对其进行超高速撞击实验。首先,利用独立于靶件的“遮挡板”阻挡弹丸击穿前板形成的二次碎片云撞击后板,利用布置在前、后板特定位置的超声换能器采集单纯的前板声发射信号,分析信号模态特征,结果表明：前板信号主要包括S0、A0和S2等三种模态板波,经圆柱支撑构件传播进入后板之后,全部转换为A0模态板波。在此基础上,建立了屏/舱声发射信号到达时序预测公式。其次,撤除遮挡板,利用布置在后板特定位置的超声换能器采集前、后板信号的混叠信号,分析两种信号的到达时序并与预测结果进行对比,结果验证了达时序预测公式的有效性。     

空间超高速撞击碎片云前端速度的预测模型

文章利用一组二级轻气炮发射2017-T4 铝质球形弹丸撞击6061-T6单层铝板的地面试验数据,通过选择适当的函数模型,采用多元函数拟合的方法,得到了碎片云前端速度与靶板厚度、弹丸直径和弹丸速度关系的三元二阶多项式模型。再用另外一组数据对该模型进行检验,验证了其对碎片云前端速度具有较好的预测效果。将以上两组数据同样用于建立“无量纲化”模型进行碎片云前端速度预测,并与前述多项式模型的预测结果进行比较发现,该多项式模型预测的方均根误差及平均相对误差均明显优于“无量纲化”模型。该多项式模型可用于预测空间碎片撞击航天器产生的碎片云的前端速度,有助于航天器的空间碎片防护设计。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。