并联机器人运动性能的研究现状及发展趋势

随着并联机器人技术的发展,其运动性能的提升成为了发展需求,指出了研究工作空间和奇异位形的必要性。以研究方法为主线,详细阐述了工作空间和奇异位形的国内外研究现状及特点,进一步提炼出个体的创新思想和面临的共同难题。通过深入分析研究方法的原理,找到了解决共同难题的突破口,同时剖析了研究中的尚存难题。结合未来的发展趋势,从结构综合和理论创新两个方面进行突破,能够为并联机器人的发展提供强劲动力。得出的结论和展望给从事这一领域的研究者们提供了参考。     

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。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

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。     

基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

基于有限Fourier级数的航天器转移轨迹设计

针对航天器小推力转移轨迹的初始设计问题，利用基于三阶Fourier级数的设计方法实现了航天器小推力的多圈转移。同时，基于有限Fourier级数的形状法，对具有多个约束条件的小推力多圈转移轨迹进行了优化设计。选取了共面同轴同偏心率的初始和末端轨道位置，对所提出的方法进行了仿真验证。结果表明：与改进逆五阶多项式形状法相比，所提出的方法虽然增加了转移时间，但当转移圈数为5圈、有限Fourier级数的项数为10时，可减少将近75%的转移速度增量，同时大大减小了所需的最大推力加速度的值。     

Modeling irregular small bodies gravity field via extreme learning machines and Bayesian optimization

Close proximity operations around small bodies are extremely challenging due to their uncertain dynamical environment. Autonomous guidance and navigation around small bodies require fast and accurate modeling of the gravitational field for potential on-board computation. In this paper, we investigate a model-based, data-driven approach to compute and predict the gravitational acceleration around irregular small bodies. More specifically, we employ Extreme Learning Machine (ELM) theories to design, train and validate Single-Layer Feedforward Networks (SLFN) capable of learning the relationship between the spacecraft position and the gravitational acceleration. ELM-base neural networks are trained without iterative tuning therefore dramatically reducing the training time. Analysis of performance in constant density models for asteroid 25143 Itokawa and comet 67/P Churyumov-Gerasimenko show that ELM-based SLFN are able learn the desired functional relationship both globally and in selected localized areas near the surface. The latter results in a robust neural algorithm for on-board, real-time calculation of the gravity field needed for guidance and control in close-proximity operations near the asteroid surface.     

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.     

六自由度激励台精密高刚度铰链结构设计与试验应用

精密高刚度铰链作为六自由度并联激励平台中的关键组件,其性能高低对激励台的控制精度有直接影响。针对铰链所需满足的高刚度、高基频和无间隙等要求,文章提出了基于虎克铰结构的铰链设计方法。首先根据铰链所处的工况确定选用圆锥滚子轴承作为旋转支撑部件,并通过对轴承的配置和预紧实现无间隙振动运动的要求,从而确定了铰链结构形式。然后,利用有限元法校核了结构的刚度与基频,进而完成铰链结构方案和样机制造,并将样机集成于激励台中。最后,开展了铰链动态特性试验和激励台振动控制试验,分别获取了铰链的基频和激励台控制响应。结果表明,铰链可满足激励台工作频段内的使用要求,铰链设计合理。