一种柔性空间双臂机器人的协同控制和避障方法

针对柔性空间机械臂在轨服务应用需求，提出一种基于刚体运动与柔性振动相耦合的空间双臂机器人协同控制方法.首先引入空间位姿变量的概念，构造出面向协同控制目标的Jacobian矩阵，建立柔性空间机器人系统的刚柔耦合动力学模型，基于指定的最小距离得到其运动学逆解，并根据系统动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵，并根据机械臂末端的运动速度,然后采用阻尼最小二乘法得出关节角度，使柔性空间机器人能够有效完成协同控制和空间避障任务，并基于RecurDyn V7R5软件环境验证算法的正确性.最后，基于SolidWorks和ADAMS虚拟样机建立柔性空间机器人系统的立体CAD模型，并结合空间在轨搬运任务进行模拟仿真，柔性空间机器人关节操作和运动轨迹的仿真结果图验证了本文算法的有效性.     

基于微型涡喷发动机热喷流的无源流体推力矢量喷管的控制规律

流体推力矢量喷管型面固定、活动部件少、结构重量轻，能够为高机动飞行器提供有效的飞行控制手段，但无源流体推力矢量喷管热喷流的偏转控制规律尚未完全掌握。为了推进无源流体推力矢量技术的实用化，本文设计研制了适用于微型涡喷发动机的耐高温喷管模型，对该喷管在微型涡喷发动机热喷流状态下的控制规律进行研究。利用非接触光学显示和测量手段——红外热成像拍摄和粒子图像测速（PIV）技术对主射流流动特性进行研究，获得流动矢量角随二次流控制阀门闭合度变化的控制规律；利用六分量盒式天平测力实验研究无源流体推力矢量喷管的力学特性，获得推力矢量角随二次流控制阀门闭合度变化的控制规律。研究结果表明：该构型喷管在微型涡喷发动机热喷流下主射流连续可控偏转，最大流动矢量角为-12.3°/12.3°，最大推力矢量角为-12.9°/12.8°，控制规律接近线性，不存在主射流偏转突跳问题。     

基于130nm 工艺嵌入式SRAM 单粒子软错误加固技术研究

在空间环境中,嵌入式SRAM 易受高能粒子的作用发生单粒子软错误,针对这一现象,文章研究了深亚微米工艺下嵌入式SRAM 的单粒子软错误加固技术,提出了版图级、电路级与系统级加固技术相结合的SRAM 加固方法以实现减小硬件开销、提高抗单粒子软错误的能力。并基于该方法设计了电路级与TMR(三模冗余)系统级加固相结合、电路级与EDAC(纠检错码)系统级加固相结合和只做电路级加固的3 种测试芯片。在兰州近物所使用Kr 粒子对所设计的测试芯片进行单粒子软错误实验,实验结果表明,系统级加固的SRAM 抗单粒子软错误能力与写入频率有关,其中当SRAM 的写入频率小于0. 1s 时,较只做电路级加固的芯片,系统级和电路级加固相结合的SRAM 可实现翻转bit 数降低2 个数量级,从而大大优化了SRAM 抗单粒子软错误的性能。并根据实验数据量化了加固措施、写频率和SRAM 单粒子翻转截面之间的关系,以指导在抗辐照ASIC(专用集成电路)设计中同时兼顾资源开销和可靠性的SRAM 加固方案的选择。     

高分七号卫星控制分系统设计及在轨验证

针对高分七号(GF-7)卫星控制分系统高精度姿态确定、姿态控制和快速机动的需求,文章采用星敏感器相对基准标定,将甚高精度星敏感器与前后视相机进行一体化安装的布局方式,并采用了数传天线轨迹平滑和干扰力矩补偿算法控制天线,采用高刚度高稳定度太阳翼驱动机构(SADA)控制太阳翼,从而实现了卫星的高精度姿态确定和高稳定度姿态控制。经在轨验证,结果表明:姿态稳定度小于0.000 06(°)/s,优于姿态控制分系统的指标要求,可为遥感卫星姿态控制分系统设计提供参考。     

基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题，提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界，避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题，并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先，通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统，其中一个子系统只受故障的影响，另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器，并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明，同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后，基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后，通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。