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。     

基于退步法的敏捷航天器姿态控制方法

主要研究敏捷航天器大角度姿态机动问题。首先,以SGCMG(Single Gimbal Control Momentum Gyroscope,单框架控制力矩陀螺)为执行机构,建立了基于四元数的航天器姿态机动数学模型;然后,针对SGCMG的奇异问题,研究了基于力矩输出和回避奇异能力最优的联合操纵律;最后,基于敏捷航天器姿态误差模型和李雅普诺夫稳定理论设计了一种退步控制律。仿真结果表明,该控制方法能够很好地实现大角度机动目标并有效避免了SGCMG的奇异状态,满足姿态机动任务的控制精度和稳定度要求。     

惯导平台误差快速自标定方法研究

针对惯导平台误差系数标定问题提出了一种平台连续旋转条件下的误差系数自主标定方法.建立了基于框架角动力学方程的平台连续翻滚模型,平台旋转时,系统的框架角和加速度计输出包含了陀螺仪、加速度计的全部误差.利用李导数及输出灵敏度理论全面分析了连续翻滚路径下惯导系统的可观测性.提出了一种结合传统多位置试验的平台连续翻滚自标定方案.仿真结果表明该方案可以在较短的时间内完成平台系统误差系数的高精度标定.     

指数分布可靠性增长分析的Bayesian整体推断方法

本文引入服从广义逆Gamma分布的折合因子,得到一种指数可靠性增长下失效率的Bayes整体推断技术,并采用Laguerre-Gauss积分方法得到了折合因子分布参数的精确数值解,通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

线性模型参数估计的容许性及其在定轨中的应用

本文从统计决策角度重新认识估计问题,并由此引出容许估计的定义。对于线性模型(Y,Xβ,σ~2I),证明了在MSE准则下,可估函数Cβ的最佳线性无偏估计(BLUE)是线性估计类中的容许估计。因此,线性估计类中优于BLUE的估计不存在,或者说,优于BLUE的估计只能从非线性估计类中去寻找。目前,线性模型参数估计方法的改进;主要是基于最小二乘方(LS)的压缩估计,如James-Stein估计、岭估计、主成份估计等,本文将其统一到如下广义压缩LS估计b_(GS)(A)模式中: b_(GS)(A)=PAP’b_(LS) 其中,A=diag(a_1,…,a_P),0≤a_1≤1,i=1,…,p;P为单位正交矩阵使 P’X’XP=diag(λ_1,…,λ_P)=Λ且λ_1≥λ_2≥…≥p>0 本文还从理论上证明了对适当的对角阵A,广义压缩LS估计b_(GS)(A)具有优干LS估计的性能(MSE准则下),并导出最佳A的表达式(最佳的A与未知参数β有关)。作为实例,本文将Jame-Stein(JS)估计用于飞行试验轨道的估计,引入“累积平方误差”后,将JS估计与LS估计作了比较,表明JS估计优于LS估计。     

线性模型的可估性分析

本文导出了可估性的若干充要条件,其中某些充要条件可作为参数线性函数的可估性判据。     

载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。     

高精度惯性平台误差自标定方法

在考虑框架轴、陀螺和加速度表安装误差的备件下，推导了惯性平台陀螺仪和加速度表的通用输出误差模型。为分离陀螺仪误差系数、加速度表误差系数、陀螺仪安装误差、加速度表安装误差，设计了一个16位置的标定方案，以完整地分离出惯性平台的42项误差系数。算例表明，采用该方法标定，陀螺误差系数的精度可优于5％，加速度表则更高。     

Weibull分布串并联系统的Bayes可靠性评估

基于工程实践中的可靠性验前信息,给出了Weibull分布下Bayes可靠性分析方法。进而针对Weibull分布的串并联系统,由单元的验后矩导出准确的系统可靠性验前矩,并在此基础上,运用最大熵准则给出了系统可靠性验前分布的估计。最后根据试验数据得出系统的验后分布,并用该分布对系统可靠性进行了评估。