基于滑模变结构和扩张状态观测器的电动舵机复合控制方法

为提高电动舵机伺服系统的鲁棒性,同时解决实际工作中电动舵机不确定负载引起的跟踪精度低的问题,提出了一种采用指数趋近率的滑模变结构控制率结合扩张状态观测器对负载扰动进行实时估计的电动舵机的伺服控制方法,给出了控制器设计方法和试验验证。仿真和试验结果表明,与常规的滑模控制器相比,采用扩张状态观测器的变结构控制能有效提高电动舵机的跟踪性能。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

Aiming at the challenges caused by the persistence, concurrency and energy consumption of probe actions, a plan repair method of deep space probe based on the expected state sequence is proposed. In this method, the expected state sequence is formed of the expected effect of the unfinished action and the expected precondition of the unexecuted action in the pre designed plan, according to the execution status of the action. The expected state sequence is an ordered set of states with mixed logic and energy, providing subgoals for plan repair and also transforming the plan repair problem into the state transition path searching problem. During the search, the plan repair strategy with energy supply priority is proposed, which separates the logic repair from energy repair to reduce the difficulty of solving the problem. And this method enables the probe to recover from plan failure autonomously. Finally, the effectiveness and rationality of the proposed method are verified through simulation by taking the Mars Orbiter as an example.     

一种地月转移轨道中途修正的制导算法

针对地月转移轨道中途修正问题，提出了一种求解修正速度增量的制导算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先，利用伪状态理论，通过简单迭代设计中途修正的初值，并通过Vinti预报方法修正了地球扁率的影响。然后，在求解精确解时，提出了一种基于伪状态理论的状态转移矩阵解析算法。该算法通过设计高精度的初值，降低了求解地月转移轨道中途修正问题的难度，而且避免了传统数值方法计算状态转移矩阵的复杂性。数值仿真结果表明，该算法可有效求解中途修正问题。     

基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题，提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先，基于障碍物伪距离技术，采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值，进而通过求解非线性优化问题，获得FFSR避障期望轨迹。其次，将全局轨迹规划与局部在线避障相结合，辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后，采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够实现FFSR的避障控制，有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题，提高了FFSR的环境适应性。     

Passive localization by a single moving observer using TOA only with unknown SRI: Observability analysis and algorithm

Passive localization by a single moving observer using Time of Arrival (TOA) only with an unknown Signal Repetition Interval (SRI) is investigated in this paper. Observability analysis is performed first. The observability condition for uniquely determining the emitter position and SRI is derived. The conditional Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) is also analyzed. It is found that the ambiguity of the SRI integer of the first TOA does not affect the theoretical estimation precision of the emitter position and SRI. A Reference-Fixed Differential TOA (RFDTOA)-based Iterative Maximum Likelihood Estimator (IMLE) is proposed, which only needs O(M) computational operations. Theoretical analysis and simulation results show that the Mean Square Error (MSE) of the proposed algorithm could attain the CRLB with moderate Gaussian measurement noise.     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

基于MISG算法的风力发电机液压变桨系统故障诊断

针对受状态延时影响的风机变桨系统故障诊断,提出了一种基于多新息随机梯度(MISG)的故障诊断方法。该方法将复杂系统转化为状态空间模型,并建立系统辨识模型。将新息标量扩展成新息向量改善算法精度,利用系统发生故障引起参数改变的特征,算法对风机状态延时变桨系统完成参数估计,将系统故障诊断问题转换为系统辨识问题。仿真所得结果验证该方法可以达到诊断风机状态延时变桨系统故障的目的。     

Kalman弹道滤波器的快速收敛性研究

在弹道修正过程中,需根据一段实测弹道参数,准确地估算常规弹箭的飞行弹道。工程中,常应用Kalman滤波方法,结合质点弹道模型建立六状态滤波弹道模型。速度初值估计的准确性,是对滤波过程造成影响的主要因素。为改善这一状况,采用多项式拟合用以对速度状态进行估计并以此作为滤波初始值。在此种估计下滤波,速度滤波过程可快速收敛,位置滤波过程收敛速度大幅度提高,可使最优弹道诸元参数获取时间缩短30%。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。     

考虑维修力量影响及载荷动态分配的k/n系统模糊可靠性分析

工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。