空间机械臂非完整运动规划的遗传算法研究

带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统。由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。现利用非完整特性研究了自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动控制问题。首先导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，根据最优控制原理和优化理论，提出基于遗传算法的最优运动规划数值算法。通过数值仿真，表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运动的非完整运动规划是有效的。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

再入制导和弹道跟踪误差分析

新一代可重复使用运载器对再入制导提出了更高地要求。目前的空间运输系统证明基于阻力加速度的制导方法是行之有效的。其基本概念是跟踪基准阻力加速度包线，在飞行过程中可根据需要更新这个包线。跟踪适当的阻力加速度包线保证了飞行器可以飞行准确的距离达到目标，同时满足弹道约束。在横向上，我们可采用类似于美国航天飞机的倾斜反转逻辑或航向角跟踪技术。本文推导出了基于反馈线性化的控制算法，并将其应用于可重复使用运载器纵向和横向的制导。最后，我们分析了阻力加速度跟踪的误差。     

待发段火箭倾倒实时监测技术研究与实现

倾倒故障作为火箭待发段的一种故障形式，严重地威胁着航天员的安全。待发段倾倒应急救生的关键在于及时获取准确可靠的箭体姿态与倾倒信息，为指挥员实时提供可靠的逃逸判决依据。本文从应用角度，综合光学与计算机图像处理技术，提出了一种简单而实用的火箭倾倒监测技术，并简要介绍了应用此技术实现的系统主要功能结构与性能特点。本文介绍的技术也可应用于其他需要定位与姿态监视测量的领域。     

小卫星的鲁棒自适应姿态控制

对于中低轨道的小卫星而言，设计能克服参数不确定性及非参数不确定性影响的鲁棒自适应控制器具有重要的工程意义和理论价值。考虑存在参数不确定性及非参数不确定性，分析了小卫星的姿态动力学及运动学方程，设计出了一种鲁棒自适应控制器，证明了该控制器可以保证控制系统全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

用遥测数据预报导弹落点的误差分析

针对利用遥测数据进行导弹落点预测这一方法 ,分析了误差源 ,在此基础上建立并编写了干扰弹道模型 ,研究讨论了这种方法在进行落点预测时所造成的预测误差。计算结果表明 ,仅仅利用遥测数据进行导弹落点预测有很大的误差 ,必须结合外测手段才能做出较为准确的落点预测     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

运载器饱和非线性姿态控制系统稳定性分析

简要介绍了用描述函数分析饱和非线性系统稳定性的方法，然后在此基础上给出了适合于工程的饱和非线性系统稳定裕度的定义，研究了舵偏角不满足近似关系时，正弦函数非线性对姿控系统稳定性的影响，最后计算了某运载器的伺服机构处于饱和状态时姿态控制系统的稳定裕度。