基于插入式重复控制的摆动扫描控制系统研究

文章分析了重复控制器的基本原理和稳定条件,针对摆动扫描控制系统,在不改变原来控制系统设计的基础上,采用一种插入式重复控制器,极大地提高了摆动扫描系统的位置跟踪精度,提高了摆动扫描的控制性能.     

摆动扫描地球敏感器数学模型及飞行试验结果

描述了东方红三号卫星(DFH-3)控制系统设计和数学仿真中采用的摆动扫描地球敏感器IRES-01的数学模型，东方红三号卫星近三年飞行试验结果与数学仿真结果基本一致，证明数学模型是正确的。     

基于迭代学习的液压角振动台控制策略研究

液压角振动台是十分复杂的非线性系统,应用传统的控制系统设计方法很难满足其控制 要求。引入迭代学习控制算法的非线性控制策略,针对控制系统的稳定性以及迭代学习的收 敛性,提出复合迭代学习控制算法,并从频域角度给出其收敛性条件。将仿真结果与实验数 据进行对比分析,结果表明：系统压力12 MPa条件下,采用该方法角振动台内框具有20 Hz （峰—峰值0.4°）的正弦响应能力,且其相位滞后不超过10°,幅值误差不大于±10％, 验证了此控制策略的有效性。该复合迭代学习控制策略不仅拓宽了系统频带,而且改善了系 统输出对期望信号输入的跟踪精度,为液压角振动台的高性能实时控制开辟了新途径。
     

结合面阵成像的摆镜扫描系统设计研究

为实现低轨卫星对地面热点区域快速、大范围的成像侦查,对面阵成像摆镜扫描系统的设计进行了研究。基于反射镜摆动扫描展宽相机视场的原理,根据卫星轨道高度、地面分辨率,确定扫描系统采用阶梯式的步进扫描,要求摆镜快速摆动快速稳定。给出了摆镜扫描系统的组成、技术指标和构型,采用TRUM-60旋转行波超声电机作为驱动电机。对设计的摆镜系统建立虚拟样机模型进行仿真,设计的摆镜模态满足系统使用要求。用ADAMS软件对摆镜系统进行动力学仿真分析,摆镜单步运动满足50ms快速摆动、50ms快速停止稳定成像的要求;1个运动周期内摆镜的运动状况与设计要求一致,前1 000 ms内完成10次快摆快稳的步进扫描,回程用时少于200ms,完成1行扫描的时间充裕。设计的摆镜扫描系统能完成面阵扫描,实现宽幅成像。     

红外地球敏感器摆动扫描机构长寿命试验方法

针对摆动扫描式红外地球敏感器,文章提出了一种长寿命试验测试方法。设计摆动频率为55～60 Hz的加速摆动扫描机构模拟件,在正弦驱动信号的激励下产生本征频率附近的摆动,实现红外地球敏感器摆动扫描机构的加速寿命试验;并研制了试验平台,实时记录和分析试验参数。试验结果表明:长寿命试验摆动扫描机构模拟件在窄扫模式时,摆动次数累计1.4×109次,摆动频率和电压峰-峰值的标准差分别小于0.002 0 Hz、0.030 9 V。     

系统试验用红外地球敏感器电信号源的实现

介绍一种摆动扫描式红外地球敏感器电信号源的设计方法,满足卫星控制系统试验中不同轨道高度、地球敏感器不同扫描方式对地球信号激励源的需求,以辅助完成不同环境条件下的开环、闭环测试。经与光学地球模拟器对比,该电信号源能够满足红外地球敏感器在卫星控制系统地面测试时的使用精度需求。     

空间扫描机构控制系统的研究与实现

文章描述了空间扫描机构控制系统的原理,详细分析了控制系统各部分的组成,通过PMSM建模给出了仿真结果。对系统的几个重要参数进行了多次测量并进行了全面分析,从分析结果可以看出系统稳速精度高于0.05%。     

电子控制器PCB板电磁兼容性仿真与试验研究

随着航空发动机全权限数字控制系统的发展,电子控制器中PCB板电磁兼容性设计的重要性日益凸显.本文以某控制器PCB板为对象,在10MHz至1GHz频率范围内,对其电磁干扰使用Ansys公司的SIwave进行近场远场仿真研究,并使用容向公司EMSCAN电磁干扰扫描仅进行测试.通过测试与仿真结果的对比,验证了仿真的准确性.本文提出了一种基于仿真预测PCB板电磁干扰的实现途径,对于电子控制器PCB板的电磁兼容性设计具有参考价值.     

人工智能技术在“会学习”运载火箭的应用现状和发展展望

正智能技术被引入我国航天控制系统制导和姿控环节后,降低运载火箭制导控制技术对模型的依赖,增强了运载火箭适应本体不确定和复杂飞行环境及应对突发事件的能力。我国完成的历次航天发射任务积累了大量的设计与试验(飞行、仿真、测试等)数据,但由于对积累数据利用效率低,仍然存在飞行试验结果优化程度不高、数据挖掘不够、持续迭代升级不高的问题。后续亟需不断挖掘累积数据,利用经验知识和智能控制技术使运载火箭具备自学习能力,不断自我学习和改进,保证运载火箭控制系统具备一次设计便能覆盖整个生命周期的能力。     

自适应学习率的增量强化学习飞行控制

针对预先设定学习率的增量强化学习(IRL)飞行控制律失败率较高,并且无法适应飞行器大范围动力学特性变化下的稳定控制问题,提出一种自适应学习率的增量强化学习(ALRIRL)控制方法.首先,基于小波分析方法构造控制系统稳定度评价函数,用于评估控制器稳定度.然后,基于梯度下降法设计学习率在线迭代计算方法,以提升强化学习控制器...