基于工业物联网的混流车间机器人自适应调度

随着工业物联网技术与人工智能技术深度融合,物料机器人已广泛应用于物联网车间中。针对车间存在实时动态变化和状况不确定等诸多复杂因素,本文提出以组分层建树和以实时状态为根节点的SP–MCTS(Singleplayermonte-carlotreesearchalgorithm)搜索方法实现车间自适应调度决策。该方法将机器人调度问题转化为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并详细描述车间状态、动作、奖励和策略的表示方法。在实时调度过程中,该搜索方法依据工件组分层建树,搜索中只考虑相邻两组间的状态关系,从而简化计算难度。在子树搜索中,应用SP–MCTS以实时状态为根节点进行搜索,同时应用扩展方法和剪支方法进行策略探索和信息累积,使得在子树内实时状态节点越深,就越能够快速精准获取最优策略。最后,通过实际案例模拟分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

Inertial parameter estimation and control of non-cooperative target with unilateral contact constraint

In this paper, the relative sliding motion between the target and the manipulator’s end-effector is considered and characterized as a unilateral contact constraint. A new possible solution is presented to estimate the inertial parameters of a non-cooperative target while the relative sliding motion exists. First, the detailed analysis of the dynamical model is presented, and a parameter-explicit linear time-varying model is obtained. Then, an extended state observer is constructed based on the new model, which can effectively estimate the unknown inertial parameters of the target when relative sliding motion exists. As the modified reactionless controller requires the knowledge of inertial parameters, a hybrid post-capture control scheme is also established based on the switch law between different controllers. The correctness and efficiency of the proposed algorithm are validated by numerical simulation, which proves a potential framework for the non-cooperative target post-capture operation.     

基于落角约束的最优导引律

在对地精确制导武器的实际使用中,不仅要求脱靶量最小,而且希望能以一定的落角命中目标,从而可以充分发挥战斗部效能,取得最佳毁伤效果。传统的比例导引律不能满足该要求,为此本文建立了含有落角约束的最优控制模型,并依据施瓦兹不等式原理进行了推导,最终得到了含有落角约束的最优导引律的表达形式。仿真结果表明:该导引律可以使导弹以期望的落角命中目标,且具有实现简单、结果最优等特点。     

绳索断裂对二维二次太阳翼展开过程影响分析

为识别二维二次太阳翼关键环节和预示其在轨展开故障模式，开展不同位置绳索断裂失效对太阳翼展开的影响程度分析。采用考虑绳索断裂的绳索联动轮力学模型，建立了适应于不同联动轮半径的联动轮受力模型，提出角度触发约束消除方法，解决了太阳翼第2次展开过程连续仿真问题，建立了太阳翼第2次展开动力学方程，分析了不同位置绳索断裂失效对太阳翼各板展开角度、展开构型和其他绳索张力的影响。分析表明，越靠近星体的绳索联动机构失效对太阳翼展开过程的影响越大，其中连接架上绳索联动机构失效可直接导致二维二次太阳翼在轨展开失败。     

Design and analysis of a truss deployable antenna mechanism based on a 3UU-3URU unit

Space deployable structures with large calibers, high accuracy, and large folding ratios are indispensable equipment in the aerospace field. Given that the single-DOF 3RR-3RRR deployable unit cannot be fully folded, this study proposes a 3UU-3URU deployable unit with two kinds of DOF: folding movement and orientation adjustment. First, based on the G-K formula, the DOF of the 3UU-3URU unit is analyzed. Then, the 3UU-3URU unit is used to construct a deployable truss antenna with a curved surface, and the DOF of the whole deployable antenna containing multiple 3UU-3URU units is calculated. The structural design of a deployable antenna with two loops is carried out with specific parameters and geometric relations. Next, a DOF simulation of a basic combination unit composed of three 3UU-3URU units is performed. Finally, a prototype of the basic combination unit is manufactured, and the DOF of the mechanism is experimentally verified.     

三维攻击角度约束部分制导控制一体化设计

针对侧滑转弯(STT)导弹带有攻击角度约束的机动目标拦截问题，提出一种基于自适应终端滑模动态面控制的三维部分制导控制一体化(PIGC)设计方法。首先，建立了针对机动目标拦截的侧滑转弯导弹三维部分制导控制一体化设计模型，且不需要导弹速度微分体轴系分量信息。然后，使用终端滑模控制理论构建误差向量与虚拟控制量，达成精确拦截与攻击角度约束的控制目的；引入有限时间非线性收敛扩张状态观测器(ESO)来在线估计系统不确定性；设计自适应算子与自适应更新律对观测器的估计误差进行补偿，以提高方法的鲁棒性。最后，三维空间拦截仿真校验了方法在提高拦截精度与增强角度约束收敛性能的有效性。     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务，如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时，延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成，导致任务数据丢失，所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略，提高地月中继卫星的资源利用率，减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究，在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上，以最小化数据丢失量为优化目标，建立了地月中继卫星任务调度模型，并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明，基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法，是一种合理、有效的调度方法。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

退化发动机加速性能恢复控制方法

针对退化发动机加速性能下降的现象,提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点,将加速过程分为三个阶段,在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取最优控制输入,采取模型预测控制方法,并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题,实现了退化发动机加速性能的恢复。数字仿真结果表明,采用本文所提出的加速性能恢复控制方法后,相比退化发动机,加速过程中所耗费的时间缩短了35%以上。