系统参数对电动力绳系动力学的影响

将电动力绳系(EDT)的主星质量、子星质量、绳系质量以及绳系中的电流视为系统参数，研究这些参数对系统的摆动动力学和轨道动力学的影响。哑铃模型下的电动力绳系摆动动力学方程存在不稳定的周期解，通过Floquet理论来衡量周期解的不稳定程度，从而研究各系统参数对摆动动力学的影响。建立了用春分点轨道元素的形式描述的电动力绳系轨道动力学方程，并以降轨时间来衡量电动力绳系的降轨效率，从而研究系统参数对轨道动力学的影响。运用算例对周期解迁移矩阵的特征值、降轨时间随各系统参数的变化关系进行了仿真，分别得出了各系统参数对系统摆动动力学和轨道动力学的影响。综合本文的仿真结果，并考虑实际发射及空间运行中的其它因素，对电动力绳系的设计和降轨策略提出了建议。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点，借助深度学习在多参数寻优上的优势，提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法，满足航天工程低硬件需求，实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态，然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练，训练完成后，用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制，从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数，相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍，在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制，控制精度在10 -4 量级。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

椭圆轨道卫星对地全球覆盖电推进控制

针对椭圆轨道卫星近/远地点的星下点对全球或特定纬度区域的访问问题，提出一种连续小推力下的对地覆盖控制策略。首先，推导了自然摄动对卫星拱线变化的影响，并探讨了进行小推力覆盖控制的必要性。然后，针对燃料消耗的优化问题，将控制方程展开成含傅里叶级数的形式，用以获得便于星上计算的解析形式的次优解，同时探讨了截取阶数与优化程度的关系。在进行拱线控制的同时，通过合理设置约束，对椭圆轨道的近地点高度进行保护，确保卫星安全运行。仿真结果表明，提出的方法能够以适当的燃料消耗代价实现椭圆轨道的近/远地点的全球覆盖控制或特定纬度区域的反复推扫，且控制力在可接受的范围内。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。      

强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法

摘要： 研究强不确定系统“全系数之和等于1”的实现方法，强不确定系统指的是系统的静态增益及其界不完全确知且范围较大.“全系数之和等于1”是吴宏鑫院士20世纪80年代发现的，该原理表明，对于未知连续系统，其离散化系统的系数的和在一定条件下是1.该原理的发现对于解决闭环辨识和自适应控制的瓶颈问题具有关键作用.“全系数之和等于1”是在一定条件下成立的.为了实现系统的“全系数之和等于1”，需要对系统进行一定的变换，以满足所需条件.其中，采用静态增益的标称值的倒数进行输入变换的方法在实际中得到了广泛应用.但是，当系统的不确定性较大时，该变换将带来较大偏差.针对该问题开展了深入研究，明确给出了系统静态增益的不确定性与标称值的比值的关系对于实现“全系数之和等于1”的影响.当不确定性与标称值的比值较小时，可以近似实现“全系数之和等于1”；当比值较大时，进一步给出了通过选取合适的采样周期，近似实现“全系数之和等于1”的方法.本文的研究对于特征模型理论在实际中的应用提供了一定的基础.     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

永磁同步电机最优滑模控制

为了减少永磁同步电机调速中的动态误差,提出了一种积分性能最优的滑模控制方法。该方法以滑模控制中的动态误差为性能指标,在此基础上建立最优切换函数,并采用最优控制理论对滑模控制器进行设计。用该方法设计的滑模控制系统,通过滑模面斜率的连续变化,能够加速系统状态变量到达滑模面的过程,极大地提高对参数摄动和外部干扰的鲁棒性。仿真结果表明,该时变滑模面控制方法使系统具有无超调、快速、稳定等优点,提高了系统的鲁棒性。     

截面形式对复合材料杆件固化变形的影响

热固性复合材料构件应用广泛，但其在加热固化成型过程中易产生变形。通过优化铺层设计，可以减小碳纤维增强环氧树脂细长杆件固化过程的变形，但是忽略了截面形式对固化变形的影响程度。本文提出在复合材料大长径比构件设计时应采用有限元分析(Finite element analysis, FEA)方法进行热变形分析，充分考虑截面对称性对产品固化变形的影响，有效降低该类产品固化过程中的变形。     

无刷双馈电机静止坐标系数学模型的研究

由于没有电刷和滑环,提高了运行的可靠性,降低了维护成本,因此无刷双馈电机(BDFM)在变速恒频发电领域有着广阔的应用前景。由于特殊的结构和工作原理,BDFM数学模型十分复杂。从BDFM多回路空间矢量数学模型出发,推导出了两个静止坐标系之间的坐标变换关系以及功率绕组静止坐标系数学模型和控制绕组静止坐标系数学模型,推导过程简洁明了。所得结果为BDFM理论分析和不同控制策略的研究提供了理论基础。MATLAB/Simulink环境下的仿真结果验证了数学模型及坐标变换关系的正确性。