三轴气浮台自动调节平衡和干扰力矩测试

三轴气浮台是在地面模拟卫星姿态运动的支撑平台. 为有效进行卫星地面模拟仿真, 模拟卫星在外层空间的小干扰力矩力学环境, 首先分析气浮台扰动力矩, 针对重心相对于回转中心存在漂移时产生静态不平衡, 及主惯性轴相对于回转轴存在漂移时会产生动态不平衡的问题, 采用先手动平衡再自动平衡的方法, 调节气浮台平衡; 然后给出三自由度气浮台自动平衡动力学方程, 在平衡调整基础上, 用有效的测试手段测试气浮台的台体水平度、静不平衡力矩、干扰力矩等, 为小卫星姿态控制系统的仿真提供一个有效的、精确的实验平台.      

航天器集群控制与规划算法仿真验证平台设计

航天器集群作为一种新兴的多航天器协同模式，已经成为分布式空间系统的一个重要研究课题。很多关于航天器集群的关键技术需要在地面进行仿真、分析和验证。针对上述需求，设计了一种仿真验证平台，在地面实现了对航天器智能集群导航、规划与控制算法的全物理分析和验证。首先，给出了仿真验证平台的几种位姿识别方案，重点分析了一种基于单目相机的全局位姿识别技术，提出了一种基于气浮技术的航天器集群控制与规划算法仿真验证平台的总体设计方案，并定义了集群的运动场行为函数，设计了基于滑模控制的路径规划算法。最后，通过仿真验证了本方法的可行性和有效性。     

星载TDI CCD相机成像仿真系统的实现

以VC++ 6.0为开发环境, 基于航天TDI (Time Delay and Integration) CCD相机地物点与像点的映射模型, 开发了TDI CCD相机成像仿真软件系统, 建立了由卫星单轴气浮姿态控制仿真台和地面星载TDI CCD相机成像仿真软件系统构成的实时航天TDI CCD相机成像仿真平台, 可动态模拟航天TDI CCD相机在进行标称偏流角调节后卫星姿态角速度误差对航天TDI CCD相机成像的影响, 仿真结果与实际成像结果基本一致.      

基于改进萤火虫算法的小卫星质量特性调整 #br#

摘要： 为了消除小卫星在轨运行过程中因燃料消耗等原因造成质量特性变化的影响，提出一种基于改进萤火虫算法的卫星在轨质心调整方法.该方法运用萤火虫算法对PID控制器的参数整定进行优化，针对收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题，引入自适应步长因子对算法进行改进.算法通过编程注入星载计算机，进而控制电机调整机构完成卫星在轨质心调整.依托于地面气浮平台进行半物理仿真实验，实验结果表明改进算法在第48次迭代完成PID参数整定，相较于其他算法具有更快的收敛速度和动态响应特性.基于改进算法的调整系统可在59 s将单轴质心偏移量减小到精度要求，验证了系统在小卫星质量特性调整上的实时性和稳定性.     

基于气浮台的微小卫星姿态控制实时仿真

针对某在研卫星项目任务需求,以单轴气浮台为仿真平台,对单刚体微小卫星的姿态控制问题进行了气浮台实时仿真研究.介绍了微小卫星仿真气浮台系统的硬件组成,论述了仿真系统软件实现的机制,分析了姿态控制系统的基本原理.根据任务要求,对微小卫星三轴正常姿态稳定控制,大角度机动姿态控制模式进行了仿真实验.实验结果表明姿态控制系统的控制精度能够满足任务要求,从而验证了姿态控制系统方案的正确性和可行性.     

单轴台的大角度姿态快速机动联合控制方法

为验证小卫星大角度姿态快速机动与高精度稳定控制能力,基于单轴气浮台硬件仿真环境,提出了一种利用推力器与飞轮组合的联合控制策略.采用相平面控制技术与有限时间控制理论设计控制器,利用推力器实现无超调的快速机动控制,利用飞轮实现有限时间内的高精度稳定控制,使单轴台在有限时间内快速高精度稳定于目标姿态.物理仿真结果表明:该方法在有限时间内完成单轴台快速稳定控制的同时,可有效避免机动过程中的超调现象,且能有效规避推力器的频繁开关与飞轮的过快饱和等问题.     

基于IFA-ELM的航空发动机自适应PID控制新方法

针对大涵道比涡扇发动机强非线性、变参数的特点,提出了一种基于优化极端学习机(ELM)对发动机参数进行预测的自适应PID控制方法.为提高ELM的预测精度和实时性,采用适用于多峰值寻优的改进萤火虫算法(IFA)优化ELM网络参数,形成优化的ELM训练方法IFA-ELM.该算法在保证预测精度的前提下,有效简化了网络规模,并提高了其泛化能力.利用该算法建立发动机风扇转速预测模型,基于该模型,采用梯度下降法在线调整PID参数,提升发动机动态性能.数字仿真验证表明,与常规PID控制相比,基于IFA-ELM的自适应PID法调节时间减少了0.2~1.4s,超调量降低了0.2%~1.5%,验证了该控制方法的有效性.      

具有载荷扰动抑制的卫星姿态控制方法及验证

针对载荷转动对星体产生的呈周期变化的干扰,开展了干扰抑制方法研究。利用干扰的周期特性,基于李亚普诺夫原理设计了参数未知的周期干扰力矩的辨识算法,实现了卫星姿态的自适应控制。最后进行了物理仿真试验,利用真实的星载计算机和控制部件,在气浮台上进行了试验验证,结果表明,算法有效地抑制了载荷转动的干扰,卫星的姿态稳定度提高了50%,且算法简单,易于星上软件实现。     

飞机飞行控制律/操纵效率器多学科优化设计

基于近似模型和遗传算法,针对多操纵面布局飞机提出一种对全包线飞行控制律和操纵效率器几何形状与位置进行多学科优化的设计方法.该方法采用力矩控制方式进行控制,应用鲁棒增益调参方法设计全包线飞行控制系统,利用试验设计方法和径向基神经网络响应面获取近似的气动学科模型和控制学科模型,在近似模型基础上由遗传算法获得优化的设计参数并最终获得优化的控制律和操纵效率器.以某多操纵面布局无尾飞机为例进行计算机飞行仿真验证,结果表明该方法具有可行性.      

基于神经网络的多卫星姿态协同控制预测模型

摘要： 针对多卫星近距离对空间目标监测中的姿态协同控制问题，研究基于神经网络的智能控制模型.首先设计了面向任意姿态控制方法的神经网络自适应控制模型，该模型不改变卫星姿态控制方法本身，而是接收由理想控制模型生成的理想控制量，理想控制量经过神经网络后直接生成适用于卫星的控制量.根据神经网络对控制系统的系统级状态预测，基于一致性控制协议，设计了多卫星姿态协同控制模型.采用等效姿态角，通过数值仿真，分别验证了预测控制方法、输出状态预测、协同控制的方法正确性和有效性.     

BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

BP-AdaBoost模型在光纤陀螺零偏温度补偿中的应用

针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost（Back Propagation neural network,Adaptive Boosting）模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐含层神经元个数的选择以及AdaBoost模型迭代次数的确定方法.运用AdaBoost算法提升单个BP神经网络的预测能力,提高了集成模型整体的预测精度.对采集的光纤陀螺输出实测数据进行了事后仿真,结果表明,BP-AdaBoost模型相比传统的线性回归模型、混合线性回归模型、单个BP神经网络模型的补偿效果更显著,验证了该模型的有效性,具有重大的工程应用参考价值.      

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

弹射座椅不利姿态控制规律设计

弹射座椅在低空不利姿态下的弹射救生性能是第四代弹射座椅的关键技术,而控制规律算法设计则是姿态轨迹控制的核心问题。提出了一种全新的控制规律设计方法,通过建立弹射全过程的轨迹姿态仿真模型、设计控制参数寻优计算模型,得到离散化的最优控制参数集。利用基于误差逆向传播(BP)算法的多层前馈神经网络模型,获得弹射状态全区间范围内的连续性控制规律算法。以单滚转不利姿态为例,进行了控制规律算法的设计验证。结果表明,采用本文控制规律算法后,弹射座椅在最低安全救生高度性能指标上远远优于多模态控制规律、美俄联合研制的K36Л-3.5型座椅,并基本满足国军际的性能要求。设计方案简单明确,结果算法逼近理论最优值,可以为第四代弹射座椅控制规律设计提供一定的参考意义。      

Mars entry fault-tolerant control via neural network and structure adaptive model inversion

The capability of autonomous fault detection and reconstruction is essential for future manned Mars exploration missions. Considering actuator failures and atmosphere uncertainties, we present a new active fault-tolerant control algorithm for Mars entry by use of neural network and structure adaptive model inversion. First, the online BP neural network is adopted to conduct the fault detection and isolation. Second, based on the structure adaptive model inversion, an adaptive neural network PID controller is developed for Mars entry fault-tolerant control. The normal PID controller will be automatically switched into neural network PID controller when an actuator fault is detected. Therefore, the error between the reference model and the output of the attitude control system would be adjusted to ensure the dynamic property of the entry vehicle. Finally, the effectiveness of the algorithm developed in this paper is confirmed by computer simulation.     

三轴转台三轴交汇中心位置对准方法的研究

在导弹仿真系统中,需要设计一个三轴导引头转台来模拟空中导弹的姿态,需要仿真转台的三轴交汇中心与模拟运动球面的球心精确对准。首先在转台地基上设3个基准点,并精确测量在某基准坐标系下3个基准点和球心的三维坐标。为了满足精确的对准要求,本文设计了一种对准方案,利用已知坐标,通过利用两个经纬仪的测量将经纬仪三轴交汇中心引入基准坐标系,再利用经纬仪引出转台三轴交汇中心,以经纬仪为桥梁将球心与转台三轴交汇中心联系起来。通过计算和调整,完成对准任务,最终实现了三轴转台的位置对准。     

A multi-satellite co-tracking method for a single space target based on adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter

A multi-satellite co-tracking method for a single non-cooperative target is proposed to extend the arc of observation as well as to improve the accuracy of tracking. Firstly, the motion of the target is considered to be affected by J2 perturbation, and the model of multi-satellite co-tracking a single space target is designed with only measured angles. Then, a multi-satellite co-tracking method for a single space target based on an adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter (ADSSICF) is proposed. The spherical simplex is used to reduce the computational cost of the information filter, and to improve the efficiency of tracking. The angle-only measurement equation is linearized by the statistical linear regression method, and linearization errors are compensated for by updating measurement noise. By designing an adaptive consensus algorithm, only a small number of iterations are needed to achieve network consensus, to improve the convergence speed of the consensus algorithm, and prove the stability of ADSSICF. Finally, a simulation of four low-orbit satellites tracking a single space target is established. The focus of this paper is on the real-time performance and tracking accuracy of the multi-satellite co-tracking a single space target with angle-only based on ADSSICF. The performance of ADSSICF is verified from three indicators: the consensus and convergence of algorithm, the accuracy of state estimation.     

基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制

针对高精度电液飞行仿真转台具有高度非线性、参数不确定和不确定非线性等特点,提出了一种基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的非线性积分滑模鲁棒控制方法.采用自适应RBF神经网络对该系统存在的参数不确定性和不确定非线性进行补偿,从而降低滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统抖振幅值.积分滑模面的设计能消除外部干扰对系统带来的稳态误差.根据积分滑模变结构控制器的特点,将控制律分为等效控制律和到达控制律.等效控制律使系统运动于滑模面附近,到达控制律可使处于状态空间内任意初始位置的系统趋近于滑模面,并进一步通过Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性.实验结果表明,所提出的非线性控制器不仅能满足电液转台的高精度跟踪性能的要求,且对参数不确定性和不确定非线性具有一定的鲁棒性.