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1.
空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。 相似文献
2.
针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题,提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型,将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题,将目标的状态视作扰动,设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态,并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计,实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致,并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性,给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明,在通信拓扑变换的情况下,设计的观测器能够有效估计目标状态,且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求,进而实现协同拦截。 相似文献
3.
针对火星车在非结构化环境下行驶存在的稳定性不足而导致倾覆的风险,提出针对一种六轮主动悬架式火星车的稳定裕度优化控制方法。首先,考虑了火星车悬架机构调整过程中车轮与接触地面滑移和侧倾等运动关系,建立和完善了六轮主动悬架式火星车行驶的运动学模型。然后,以火星车夹角调整机构角度为变量,推导火星车在非结构环境下的稳定裕度模型。之后,使用内点法求解火星车稳定裕度的最优解,并获得期望的夹角调整机构关节角度。在此基础上,对夹角调整机构的关节角度进行规划和控制,实现火星车悬架机构构型的调整,从而提高火星车在非结构化环境下行驶的稳定裕度。最后,对火星车稳定裕度优化控制策略的有效性进行仿真验证,结果表明,所提出的控制方法可有效提高火星车在非结构化环境下行驶的稳定裕度。 相似文献
4.
自主式惯性制导系统是战略导弹"威慑可信、反击可靠"的保障,针对我国已装备的战略导弹惯性系统在高精度、高可靠、实战化等方面存在的不足,系统阐述了位置捷联、位置平台和速率捷联的工作特点和局限性,首次提出了一种可同时满足高精度、全姿态、小型化的新一代惯性系统——速率平台.该惯性系统既具备速率捷联系统小型化、全姿态的特点,又兼顾了位置平台系统隔离角运动的功能.针对战略级惯性系统冗余不足引起的可靠性问题,在速率平台的基础上从智能化的角度提出了具备导航级故障诊断和自主重构的新体制惯性系统,该惯性系统将首次具备了自主导航、自主控制与自主重构的能力. 相似文献
5.
本文首次将新型丝状暴露电极DBD等离子激励器应用于大迎角下细长体非对称涡控制。丝状暴露电极的材料的选择对DBD推力以及推力效率至关重要,通过地面精细推力测量对丝状暴露电极等离子体激励器进行了优化,结果表明,本文研究材料中采用钨丝作为暴露电极,其推力效率最优;且随着电极直径从d=0.3 mm减小到d=0.08 mm,DBD推力效率显著提升。基于优化后的DBD激励器,将其应用于前体非对称涡控制:未施加等离子体控制时,压力测量以及PIV结果均表明细长体背风区流场为明显的非对称涡结构;在等离子体激励下,该非对称涡结构可变为对称甚至反向非对称,且非稳态激励控制能力明显优于稳态激励。研究发现,大迎角下细长体非对称涡控制与背风区原始涡系结构有关,其中包含对称涡系和非对称涡系。本文研究为大迎角下细长体非对称涡控制提供了一种新思路,同时也为丝状暴露电极DBD等离子体激励器的应用提供参考。 相似文献
6.
7.
9.
针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题,提出马尔科夫决策过程(MDP)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限,容易陷入局部最优,导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势,建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线,在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真,其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中,改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法,其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。 相似文献
10.
基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 相似文献