刚体航天器姿态跟踪系统的自适应积分滑模控制

 采用自适应滑模控制(ASMC)技术进行姿态跟踪系统设计时,切换增益的整定不需要外部干扰及惯量阵不确定性的上界信息。但现有自适应滑模控制方法存在过度适应问题,产生的切换增益远大于控制所需值。为解决该问题,在自适应滑模控制框架内开展了刚体航天器姿态跟踪控制研究。首先对切换增益自适应机制进行分析,揭示了造成过度适应问题的原因。然后利用积分滑模控制的全局滑模特点,消除了初始跟踪误差对自适应过程的影响,提出了一种自适应积分滑模姿态跟踪控制方法。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效减小切换增益。     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于拟平均根数之差的航天器相对导航UKF滤波算法

针对星载雷达数据(距离及其变率、角度及其变率),推导了以相对拟平均根数为状态变量的星间相对导航UKF滤波算法.建立了包含J2一阶长期项摄动的状态转移方程.推导了无奇点的相对拟平均根数与相对位置速度之间的转换矩阵,并分析了坐标变换中被忽略的二阶项的影响,对转换矩阵的精度进行了有效补偿.提出以相对位置速度为直接观测量,设计了具有自调整功能的测量误差协方差阵,避免了建立观测方程时状态量对直接观测量的繁琐偏导计算.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于J2ME-J2EE平台的移动电子商务系统的实现

为了解决移动电子商务开发中终端设备处理能力有限的问题,实现了基于J2ME-J2EE集成平台,将访问请求转发到服务端进行处理开发移动电子商务系统的方案。在该方案中,J2ME端的MIDP程序接收用户的访问请求,通过HTTP协议把请求转发到J2EE服务器端进行处理;J2EE端采用了流行的Web应用开发框架,分离了程序逻辑,简...     

基于阻力分解策略的翼型阻力计算方法研究

研究并应用了基于翼型阻力分解策略的中场积分计算阻力的方法。中场积分方法是近年来提出的一种新的计算阻力的方法,方法将流场分为三个不同的区域：波阻区、型阻区、数值耗散区,通过对不同区域进行积分将阻力分解为波阻、型阻、数值耗散阻力。计算结果表明中场积分方法与传统的表面积分方法和远场积分方法相比,不仅可以将阻力分解成不同部分以便于进一步分析阻力产生机理,而且在计算中对网格量的要求较低,即使在网格量较小的情况下也能得到较精确的结果。     

飞机俯仰角位移控制系统积分式控制规律的改进及仿真

为使飞机以足够高的准确度保持在预定飞行轨迹上,飞机俯仰角位移(9)的控制性能及稳态精度至关重要.为改进飞机俯仰角位移控制系统的控制性能,运用根轨迹法对飞机俯仰角位移控制系统的积分式控制规律进行了分析和设计,为提高(9)的稳态精度,基于SISO Design Tool设计工具,对俯仰角位移控制系统的零极点进行校正配置,实...     

光纤陀螺探测器微弱信号I/V转换电路设计和实现

本文针对光纤陀螺光电信号检测,输出电流信号微弱、噪声大的特点,研究并设计了采用高精度开关积分器的模拟选通积分I/V转换电路.试验结果表明,在同等条件下与光电探测器组件相比,该方法有效降低了随机游走系数.     

航天器相对运动的运动学模型研究

采用运动学方法研究航天器的相对运动.通过对无摄精确相对运动模型的简化,推导了以纬度幅角和平近点角为变量的无摄相对运动方程,并以此模型为基础建立了J2摄动下的相对运动模型,进行了相对轨道的仿真以及模型分析.仿真结果表明,运动学方法能给出较精确的相对运动方程,并且考虑摄动时,采用运动学描述比较简单.     

基于预测脱靶量的远程拦截速度增益导引

 针对拦截器使用耗尽关机固体燃料发动机的情况,设计了大气层外目标拦截的速度增益导引方法。导引律中根据Lambert导引确定指令推力方向初值,利用剩余速度增量信息,计算惯性速度增益下的预测脱靶量,使用Kepler轨道摄动方程计算消除脱靶量所需的速度增益修正,根据惯性速度增益和速度增益修正之和确定指令推力方向。给出了一种计及J2项引力摄动影响的滑行段弹道预测半解析方法,减少导引律运算量,降低导引方法误差;导引律中引入了剩余速度增量测量环节,增强了导引精度对推进系统参数的鲁棒性。与传统的通用能量管理（GEM）导引相比,采用该导引律拦截远程目标时指令推力方向平稳、变化范围小,脱靶量降低了两个数量级。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.