空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元，建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型；介绍了模糊增量控制算法的工作原理；提出了采用模糊增量控制算法，以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示，模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点，控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

Fault mode probability factor based fault-tolerant control for dissimilar redundant actuation system

This paper presents a Fault Mode Probability Factor (FMPF) based Fault-Tolerant Control (FTC) strategy for multiple faults of Dissimilar Redundant Actuation System (DRAS) composed of Hydraulic Actuator (HA) and Electro-Hydrostatic Actuator (EHA). The long-term service and severe working conditions can result in multiple gradual faults which can ultimately degrade the system performance, resulting in the system model drift into the fault state characterized with parameter uncertainty. The paper proposes to address this problem by using the historical statistics of the multiple gradual faults and the proposed FMPF to amend the system model with parameter uncertainty. To balance the system model precision and computation time, a Moving Window (MW) method is used to determine the applied historical statistics. The FMPF based FTC strategy is developed for the amended system model where the system estimation and Linear Quadratic Regulator (LQR) are updated at the end of system sampling period. The simulations of DRAS system subjected to multiple faults have been performed and the results indicate the effectiveness of the proposed approach.     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求。该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务。首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对其跳跃方式进行了规划;接着考虑动量轮驱动机构三闭环伺服系统的非线性特性,基于Herze碰撞模型和Karnopp摩擦模型建立了MoRo在小行星表面的跳跃行为动力学模型;其次,使用机器学习算法建立环境参数和MoRo运动的函数关系,并基于环境参数规划动量轮转速实现跳跃距离和腾空高度的可控。最后,通过数值仿真校验了MoRo跳跃规划方法和控制方法的可行性。     

部署retro-GEO巡视器的月球借力飞行轨道分析

retro-GEO是指逆行（retrograde）地球静止轨道（geostationary Earth orbit, GEO），该轨道与GEO轨道高度相同或相近，但倾角为180°，安装在retro-GEO卫星上的巡视器可每12h对GEO带空间资产附近碎片环境安全预警。直接西向发射retro-GEO卫星存在地面测控和发射能耗较大的困难。基于平面四体模型，为降低设计变量敏感性，以近月点参数为设计变量，建立了部署retro-GEO巡视器的月球借力飞行轨道设计模型，利用轨道动力学模型延拓策略，得到该类轨道绕月后返回地球飞行时长只能约为114.79h，该结论可用于求解该类轨道高精度轨道动力学模型解。     

单向电永磁作动器结构优化与动态特性分析

针对电磁作动器的使用要求，设计出一种具有能耗低、吸力大及响应快等特点的新型单向电永磁作动器。结合有限元仿真软件，利用有限元法研究作动器的结构参数如铁芯齿形结构、平面结构、无永磁结构、铁芯的倾斜角度及衔铁位移（气隙厚度）等因素对作动器电磁吸力和响应速度的影响。结果表明，电磁吸力随着作动衔铁位移的增加而大幅度减小；倾角结构的铁芯设计能使作动器性能达到最佳，且铁芯的倾斜角度为50°时，电磁吸力有最大值3071N。     

不同密度弹丸对水冰的超高速撞击成坑实验

为了研究冰冻天体表面撞击坑的形成与演化，开展了水冰的超高速撞击成坑实验。使用二级轻气炮发射1.0 mm直径的球形弹丸，以3 km/s、5 km/s和7 km/s速度对圆柱状冰块进行撞击。弹丸材料包括聚碳酸酯和不锈钢两种，冰块温度为253 K。实验观察到了不同弹丸和不同速度条件下，冰块中撞击坑的形貌特征。对撞击坑直径、深度和剖面形状进行了测量，并与文献中铝弹丸对水冰的撞击坑进行了比较分析。获得了水冰撞击坑特征随撞击参数的变化规律，结果表明：撞击坑直径和深度的主导机制不同，坑深主要由弹丸侵彻作用形成，而坑径主要由冰块的剥落所致；坑深比坑径具有更强的对于弹丸密度的依赖性，高密度弹丸撞击坑直径具有比低密度弹丸更强的对于撞击速度的依赖性；撞击坑体积与撞击能量成正比，高密度弹丸形成的撞击坑直径表现出“能量缩比”行为，而低密度弹丸形成的撞击坑直径表现出“动量缩比”行为。