函数列一致收敛的一个判定方法及其性质

给出了一个定理用于判定函数列的一致收敛,通过此判定定理,又得出了由一致收敛函数列构造新的一致收敛函数列的几个性质。     

一类级联系统的单控制器设计

本文研究了由３个子系统构成的级联系统的单控制的设计方法,并给出了用单控制器保证级联系统终极一致有界的条件。     

基于分层模糊系统的间接自适应控制

为解决模糊控制器中规则数目随系统变量的个数呈指数增长的问题,利用分层模糊系统设计了一类非线性系统的间接自适应控制器,并证明了所提出的设计方法不但能够保证闭环系统的一致有界性,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.通过对倒立摆控制的仿真研究验证了方法的有效性.      

SO(3)上航天器自适应反步姿态跟踪控制

针对刚体航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种自适应反步控制方法。首先,考虑模型不确定性和外部干扰影响,通过引入一个非负定的势函数来描述姿态跟踪误差,在特殊正交李群SO(3)上建立描述航天器姿态运动的相对动力学方程,所建立的动力学模型有效地避免了用修正罗德里格参数或四元数描述航天器姿态时引起的奇异和退绕等问题;其次,设计的自适应反步控制器可保证闭环控制系统最终一致有界收敛,并用李亚普诺夫理论严格证明了闭环系统的稳定性;此外,设计的自适应控制律可以有效地处理系统总干扰;最后,针对航天器姿态跟踪控制场景进行数值仿真分析。结果表明:与传统PD控制器相比,所设计的控制器可以有效地提高控制性能。     

基于粒子群优化核极限学习机的北斗超快速钟差预报

针对卫星钟差序列中非线性特性较为复杂和超快速钟差预报精度较低的问题，将核极限学习机算法引入到北斗超快速钟差预报中。首先，将极限学习机进行优化，引入粒子群优化算法来选择核极限学习机所需的核参数和正则化参数；然后，将优化后的方法应用到超快速钟差预报中，并给出了利用该方法进行超快速钟差预报的步骤；最后，在分析iGMAS提供的实测北斗超快速钟差数据的基础上，选用单天和多天数据进行短期预报。结果表明：在短期预报6h范围内，利用本文提供的优化方法解算得到的超快速钟差预报精度明显优于二次多项式模型和周期项模型，并且采用此方法得到的超快速钟差预报产品与iGMAS提供的超快速钟差预报产品(ISU-P)相比，GEO、IGSO和MEO卫星的预报精度分别提升了50.51%、46.98%、40.67%，其与最终精密钟差的符合程度显著 增强 。     

基于观测器的漂浮基空间机器人模糊神经网络控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及外部干扰,并考虑到通常其关节电机运行于低速工况下,测速机难以满足要求,提出了一种速度重构的空间机器人模糊基函数网络控制策略。首先建立空间机器人动力学模型,而后借助观测器来重构速度信息,利用模糊基函数网络的学习能力来同时逼近控制器和观测器中的非线性,动态抵消模型不确定性及系统偏差对速度重构的影响。网络的权值及参数的调整算法在线实时自适应调整,不需要离线学习阶段。仿真结果表明该控制策略能够达到较高的控制精度,对于通常工作在低速工况下的空间机器人具有重要工程应用价值。     

输出跟踪问题中内部动态有界解的存在性

由于系统的内部动态不稳定，非最小相位系统的输出跟踪问题是一个具有挑战性的非常困难的问题，非最小相位系统在跟踪期望的输出轨这时，内部动态的不稳定变量可能发散。研究表明，不稳定内部动态有界解的存在性是非最小相位系统能够稳定跟踪期望输出轨迹的关键。对于系统内部动态具有双曲型形式的情形，Ｄｅｖａｓｉａ，Ｐａｄｅｎ和Ｃｈｅｎ利用对于不稳内部动态变量反时间方向积分的方法，证明了系统的内部地部存在有界解。文中讨     

叶果罗夫定理推广及其应用

叶果罗夫定理是对函数序列而言的，证明了叶果罗夫定理对于满足Caratheodory条件的连续指标函数族也成立，并且给出了一个应用例子。     

某型航空发动机风扇一级叶片振动特性分析研究

针对某型航空发动机转速在7000r/min时出现的低压转子振动值超标问题,以风扇一级叶片为研究对象,在UG平台下建立一级叶片的真实三维模型,转化为实体模型,采用有限元方法(FEA)计算叶片的六阶频率,叶尖加模拟不平衡力载荷,分析其振动响应;搭建实验平台,测某台发动机28片叶片的频率;采用相关函数和频率差分析仿真结果的置信性;相关性为0.9471,不平衡响应仿真结果与试车频谱图一致,研究成果对排除故障具有一定的指导意义.     

多云天气条件下的大气偏振光定向方法

针对多云天气情况下传统的偏振光定向算法精度下降的问题,提出了一种用于多云天气条件下的大气偏振光定向方法。首先,根据已知信息建立任意一个像素点的偏振光定向模型;然后,基于上一步得到的定向模型,利用随机抽样一致算法筛选出符合要求的内点,并根据筛选出的这些内点得出最符合要求的定向模型;最后,利用选取出的最优的定向模型解算出航向角,实现了基于大气偏振光的定向。通过实际数据证明了该方法的有效性,解算出的航向角误差在少云情况下小于0.5°、多云情况下小于1°。