基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

Operational modal parameter identification with colored noise excitation

Operational Modal Analysis (OMA) refers to the modal analysis of a structure in its operating state. The advantage of OMA is that only the output vibration signal of a system is used in the analysis process. Classic OMA is based on the white noise excitation assumption and many identification methods have been developed in both time domain and frequency domain. But in reality, many environmental excitations are not compliance with the white noise assumption. In this paper, a method of half power bandwidth analysis is applied to power spectrum analysis to deal with the colored noise and trapezoidal spectral excitation. The modal frequencies and modal damping ratios are derived and the error caused by trapezoidal spectral and colored noise excitation are analyzed. It is proved that the OMA algorithm based on the white noise assumption can be extended to the colored noise environments under certain conditions. Finally, a simulation example with a cantilever beam and a vibration test with four kinds of colored noise and trapezoidal spectrum base excitation are carried out and the results support the proposed method.     

结构修理手册结构识别模块编制方法

结构识别是结构修理手册中的基础信息部分,可帮助维修人员了解修理对象.本文介绍了结构修理手册飞机机体结构识别模块的基本内容、数据需求、编制方法和流程,可为金属结构部件和复合材料结构部件的结构识别模块编制工作提供指导.     

控制力矩陀螺磁悬浮转子的指数趋近积分滑模控制研究

针对微重力、动框架等多源扰动下磁悬浮控制力矩陀螺磁轴承转子系统的强非线性、参数摄动及未建模动态等问题,开展控制力矩陀螺的磁轴承转子鲁棒控制研究。建立了磁轴承转子轴向通道动力学模型与电磁力工作点线性化模型,分析了系统参数摄动及未建模动态,并在此基础上提出了一种非线性系统指数趋近积分滑模控制方法,设计了含有电流及位移的积分滑模平面,采用指数趋近律与饱和函数抑制抖振实现到达阶段滑模控制律。实验结果表明：采用该方法可有效抑制滑模的抖振现象,参数摄动时系统具有较佳动态性能,同时在转子转动、框架工作时保证系统良好鲁棒性。     

螺栓连接结构接触面刚度识别方法

针对线性范围内的螺栓连接结构开展研究。在薄层单元理论基础上,提出了一种螺栓连接结构接触面刚度识别方法。采用正交各向异性本构关系的薄层单元模拟接触面,忽略螺栓和螺孔的影响,建立单个螺栓和多个螺栓搭接2种结构的初始有限元模型;根据试验模态参数,识别连接部位薄层单元材料参数。识别后,2种连接结构前四阶模态频率的计算结果最大误差不超过3.5%,表明识别后的薄层单元能准确反映接触界面的力学特征;文中方法适用于单个螺栓搭接和螺栓较密集工况的准确模拟。     

航空发动机叶片高频模态阻尼的实验测试方法

以NASA Rotor37叶片为对象,研究了航空发动机叶片的高频模态阻尼比的实验测试方法.实验分析和数值计算均说明:在随机声激励下获得频响曲线将包含由支撑结构振动造成的峰值.基于此提出在支撑结构上布置多个传感器的实验方案,并以支撑结构的振动峰值位置和能量相对大小来判定叶片振动主导的振动峰值.用小波阈值收缩法和曲线拟合法对这些振动峰值进行了降噪和模态阻尼比识别,给出了实测模型在10kHz内“叶片主导振动”的模态阻尼比.结果表明:一般的结构金属材料条件下,叶片结构的高频模态阻尼比的数量级小于1%,且随频率增加呈下降趋势.      

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

利用导弹制导误差补偿规律修正不完全弹道测量的数据融合技术

论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明：利用该方法计算的落点接近实际落点。     

导弹出水过程动力学参数辨识方法研究

导弹出水过程时间短,边界也随时间变化,对短时非平稳信号的模态参数识别技术进行研究,最后利用特征系统实现法对其出水过程进行模态参数辨识。