航空制孔末端执行器中调姿机构的设计与实验

针对飞机装配中的机器人制孔垂直度问题,设计了一种双偏心盘调姿机构.首先采用4个激光传感器测量工件制孔点处的法向量,求出钻头中心线与调姿平面的交点.然后计算调姿机构需转过的角度,调姿电机驱动该调姿机构对钻头姿态进行调整.该机构的特点是在保持钻头顶点不动时,调整钻头姿态.因此,避免了二次移动钻头位置.最后,在ADAMS中对该调姿机构做了仿真,并在机器人制孔平台上做了制孔实验,验证了其原理的正确性.      

基于工业机器人的飞机柔性装配技术

研究了基于工业机器人的飞机柔性装配技术,着重讨论了机器人精度补偿、末端执行器设计、法线检测与找正、系统控制、离线编程等关键技术。通过在小翼部件加工中的应用,达到了孔位精度±0.5mm、法向精度±0.5°等关键技术指标。结果表明,对于特定应用对象采用机器人技术进行飞机部件自动装配为一个理想、低成本的解决方案,随着当今工业机器人性能不断增强,配以末端执行器和相关的补偿系统,在航空工业作为装配平台是可行的。     

面向飞机自动化装配的制孔末端执行器的设计

末端执行器是飞机装配的关键部件之一,其性能直接影响到制孔和铆接的质量,突破面向飞机自动化装配的末端执行器结构设计关键技术具有迫切的实际需求。首先,根据行业需求提出了末端执行器的总体结构,并分析了工作原理,在此基础上对末端执行器的主要功能部件进行了设计,最后研制出一套具备制孔、压紧和法向找正的试验样机,试验结果表明,该末端执行器的性能达到了飞机装配的要求。     

面阵CCD时序抗弥散方法研究

文章通过讨论n沟道CCD的物理结构以及两种CCD饱和弥散(弥散型饱和状态和表面型饱和状态)的差异,介绍了面阵CCD抗弥散技术,它通过改变垂直转移时序使普通CCD具有抗弥散功能。对采用该技术前后相机抗弥散的实际效果进行了对比,进一步研究了面阵CCD时序抗弥散所必需的表面型饱和高电平偏置电压测定方法、低电平电压偏置测定方法以及时序工作频率标定方法,给出了工程实现的具体途径。总结了时序抗弥散技术的优缺点,列出了该技术的使用范围和限制条件。     

MIMO变结构飞行重构控制系统设计

基于滑模变结构控制,提出一种MIMO(multiple input multiple output)的飞行重构控制系统的频域设计方法.将滑模变结构控制与飞行重构控制相结合,解决了飞行重构控制技术中故障检测和系统参数辨识的问题.引入渐近观测器和hedge模型增加重构控制系统对衍生未建模动态的鲁棒性;引入作动器模型、输出饱和限制和驾驶员模型,使变结构重构控制系统设计方法变得更为有效和实用;以某型飞机的横航向飞行控制系统为例,进行设计模拟.结果表明:在飞机气动参数大幅突变和操纵面严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能.      

利用人工势函数法的卫星电磁编队控制

卫星电磁编队是指利用卫星之间相互作用的电磁力进行卫星相对运动控制,对控制律的要求主要是计算量小和能避免碰撞.以目标星对参考星的相对运动矢量作为控制对象,分析了使用电磁力控制卫星编队的可行性,结果是如果编队卫星磁矩能够任意控制,那么卫星相对运动也能完全控制.设计了人工势函数,以相对位置和相对速度矢量作为变量,人工势函数在达到控制目标时为最小值,在碰撞的位置具有局部最大值.设计的控制律能够实时调整控制参数,能够保证电磁线圈控制电流不至于饱和,以及人工势函数导数在控制过程中小于零.仿真表明,所设计的控制律能生成编队构型并避免碰撞,而且具有一定的抗干扰性.     

一种具有饱和积分项的卫星姿态控制律

为消除常值干扰的影响,提出了一种具有饱和积分项的类PID姿态控制律.所提出的控制律不仅可以消除常值干扰带来的影响,并且由于积分项具有饱和约束,该控制律可以防止控制量由于积分项的持续积分而变得过大.利用前向系统的相关理论,严格证明了闭环系统的全局渐近稳定性质,并给出了相应的充分条件.仿真验证了该方法的有效性.     

具有饱和补偿的碟形飞行器神经滑模控制

针对执行机构饱和非线性未知的碟形飞行器,在考虑执行机构动态的基础上,设计了基于神经网络的滑模控制器,给出了相应的控制律和参数选择方法.神经网络用来估计执行机构的饱和量,从而在设计控制器时,可以对执行机构的饱和进行相应补偿.仿真结果表明了该方法的正确性和有效性     

航天器空间自主交会故障诊断与容错控制的集成设计

提出了一种航天器圆轨道自主交会故障诊断与容错控制的集成设计方法。在考虑推力器输出约束的情况下,完成了故障诊断与容错控制的集成设计,该集成设计包括鲁棒容错控制器设计和鲁棒故障观测器设计两大部分。为了提高交会过程中的过渡性能,对该控制器完成了鲁棒D稳定性分析。仿真表明该设计具有良好的动态性能和对推力器故障的容错性,并且能够快速准确地诊断出推力器和交会敏感器的故障。     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。