低速风洞绳牵引并联机器人支撑系统的模型姿态与振荡控制研究

介绍了基于机器人技术的绳牵引并联机构的特点;设计并建造了适用于低速风洞试验的八绳六自由度绳牵引并联支撑机构样机(WDPSS-8),给出其具体的结构参数,分析了该机构的特点及可行性;建立了该系统的运动学位姿逆解模型和静力学模型,完成了运动学逆解的推导,得到已知缩比模型位姿求绳长变化的公式;搭建了相应的绳牵引并联机构的控制实验平台,在此基础上进行了静力学工作空间的分析,通过 Matlab 编程仿真得到了缩比模型在主位姿处3个姿态角的工作空间;并在此实验平台上进行了缩比模型的三转动自由度姿态变化运动控制,实现了缩比模型运动到指定角度的控制;在此基础上按指定振幅和频率进行了三转动单自由度振荡的运动控制;对运动控制试验结果进行了初步的误差分析.     

一种改进的激光捷联旋转矢量姿态算法

激光陀螺最适合于构成捷联惯性导航系统，是当前捷联惯性导航系统的重要应用研究方向，其航姿算法精度对激光捷联惯性导航系统的精度影响很大。本应用激光陀螺当前迭代周期内及前两个迭代周期内的角增量输出，并根据在一个迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了三种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差。仿真结果表明与传统的旋转矢量法比较，该新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

飞行器飞行姿态不确定性传播分析

飞行器的飞行状态会受到诸多不确定因素的影响。例如飞行时的外部环境参数，制造时的容许公差和加工误差等不确定性变量会使飞行中的姿态控制产生偏差，导致飞行任务失败，甚至引发灾难性的后果。为此，本文提出了一种基于最优混沌多项式展开的不确定性传播分析方法，有效突破了高维不确定性传播分析面临的变量分布任意以及大规模计算等瓶颈问题。本文提出的传播分析方法，统一度量了高维设计变量中的不确定性，量化分析复杂不确定性对马赫数、动压、轴向过载系数及合成攻角等飞行姿态参数的影响，进而为飞行姿控及后续结构优化设计提供有效依据。     

航天器姿态滑模变结构控制系统的设计

给出了航天器三轴动力学和四元数姿态运动学方程。在分析滑模变结构控制的基本原理和设计方法的基础上，通过二次型最优法解出航天器姿态角速度与姿态角之间的函数关系，进而得到滑动平面。在此基础上，应用滑模变结构控制方法对航天器姿态控制系统进行了设计和仿真，并与PID控制系统进行了分析比较。仿真结果表明，滑模控制系统具有良好的动态品质和稳态性能，体现了变结构控制的突出优点，对系统摄动和外加干扰具有极强的鲁棒性和自适应性。     

航姿系统内阻尼的模糊自适应滤波算法

平台式惯性航姿系统的内阻尼算法通过阻尼网络将自身的速度信息加到系统中,达到提高姿态精度的目的.本文将该思想引入到捷联式惯性航姿系统中,在系统加速度较小时,利用加速度计的输出估计系统姿态角,通过卡尔曼滤波的形式补偿姿态误差.由于内阻尼算法只有在系统加速度较小的情况下才能使用,本文设计了模糊自适应控制器,根据三轴加速度计的输出进行自适应判断内阻尼算法是否可用,调整内阻尼卡尔曼滤波器的量测误差方差阵,从而避免了滤波器的发散.仿真和实验表明,内阻尼的模糊自适应算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡,避免了系统姿态漂移,有效提高了捷联惯性航姿系统的精度.     

基于四元数方法的GPS航姿解算

应用ＧＰＳ载波相位双差测量来确定载体的航向和姿态需要解决两个主要问题：模糊度的确定和航姿算法。本文提出了ＧＰＳ航姿解算的四元数方法,直接利用ＧＰＳ载波相位双差 算姿态四元数,从而保证了姿态矩阵的正交性能。     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

基于多传感器组合的高转速弹体姿态测试

针对以往三轴磁传感器和加速度计组合测量高转速弹体姿态的不足,提出了一种新的姿态测量方案。该方案由两个磁传感器和两个加速度计以特定的方式安装及相应的解算方法组成。说明了传感器的布阵方式,并给出了弹体姿态解算的数学模型和解算方法。该解算方法包括Magsonde Window和最值之比的证明以及姿态角解算的理论分析,最后对此方案进行了建模与仿真。仿真结果表明,解算的姿态角与真实姿态角相符。     

基于神经网络的机器人姿态逆解

首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况。应用本文创新的自组织神经网络训练方法，结合工业机器人运动学特性，建立了工业机器人姿态逆解的神经网络方法，对PUMA560机器人的计算机仿真结果表明，该方法姿态控制精度高。     

小型无人机姿态回路的简化配置控制系统设计

提出了无人机的最简控制设计思想，并就姿态回路进行了两种最简控制结构（PI型、PID型）的设计。为了提高最简控制性能和设计效率，将输出反馈LQR控制理论进行了改进，使其能够解决飞行控制的跟踪问题。通过对某无人机姿态回路的最简控制设计表明，姿态回路的最简控制策略是成功的，控制系统的性能取决于最简控制结构，输出反馈LQR不仅具有很高的设计效率，而且能对最简控制结构进行规范描述。     

基于神经网络的机器姿态逆解

首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解，突破了文献局限于研究益逆解的状况，应用本文创新的自组织神经网络训练方法机器人运动学特性，建立了工业机器人姿态逆解的神经网络方法，对ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真结果表明，该方法姿态控制精度高。     

一种采用数学形态学方法的姿态指示器填充算法

在现代飞机座舱电子飞行仪表系统中，全姿态指示器天地区域的实时填充是个非常费时的工作，但已有算法不管是在填充速度还是硬件可实现性上都存在缺陷。本文把适于硬件实现的数学形态学方法应用于姿态指示器的实时填充中，提出了一种新的区域填充算法，在此基础上引入种子概念，发挥数学形态学的并行运算能力，提高全姿态指示器填充速度。文中进行了单粒和多粒种子的生长试验，在多粒种子并行填充的情况下，填充效果和速度性能均优于传统算法。该算法填充速度快，能并行处理，适用于姿态指示器等实时填充的场合。     

考虑轨控调姿的共面椭圆轨道寻的交会

在交会对接寻的段,为了保证自主测量导航设备的连续跟踪和追踪航天器飞行姿态的稳定,要求寻的段尽量采用水平脉冲进行控制,使对地定向的追踪航天器在寻的轨控期间尽量不调姿或调整的姿态角尽量小。本文考虑轨控前调姿的航天器两脉冲寻的交会问题,提出了轨控调姿定量指标并给出了物理解释和数学定义。根据轨控调姿位置和次数不同,将问题分为首脉冲不调姿、末脉冲不调姿、两次均不调姿和两次均调姿等4类。对于前3类问题,提出迭代求解算法;对于第4类问题,提出非线性规划求解算法。最后,将调姿指标和特征速度的等值曲线叠加,提出了"交会参数设计图",可以快速直观地筛选出满足期望指标的交会参数集,辅助交会策略的制定。仿真结果验证了本文提出方法的有效性。     

焊接位姿参数定义的讨论及典型工件的建模

讨论了弧焊机器人焊接位姿参数的定义。焊接位姿包括焊缝位置和焊枪姿态,可以用焊缝倾角、焊缝转角、焊枪工作角和焊枪行走角四个参数来表征。对这四个焊接位姿参数的内涵进一步完善和修改,使其更适合于弧焊机器人焊接的实际需要,更通俗易懂。针对典型的马鞍形焊缝进行数学建模,并利用MATLAB软件计算焊接位姿参数。     

单片微机在控制模型姿态角中的应用

用廉价单片微机８０９８装置（包括单片机外围芯片、辅助电路、角度显示器、控制程序等），控制多台大功率步进电机，实现模型姿态角的控制，并对如何利用软件来提高步进电机的运行频率，模型姿态角β、α和下转盘进行跟踪显示等有关技术进行了探讨。     

多波束勘测中航向姿态系统研究

由于风、水流等因素的影响，使得用多波束测得的水深及水下地形存在误差，为此需要进行船姿补偿。文中介绍了利用GPS进行姿态求解的方法，阐述了利用GPS姿态、位置以及速度作为观测量进行GPS／SINS全状态组合的原理。叙述了基于MEMS IMU的GPS／SINS组合系统的工程实现。实验结果表明，GPS／SINS全状态组合能够提供较高精度的船体航偏角、横摇角、纵摇角以及位置、速度信息，满足了多波束勘测中进行船姿补偿的要求。     

电磁式跟踪器磁场畸变的姿态校正技术

电磁式跟踪器可以测量物体的位置和姿态,但其测量精度也容易受金属环境干扰。本文根据电磁跟踪器的工作原理,给出了电磁式跟踪器姿态校正的模型,讨论了两种不同的姿态校正实现方法:插值法和拟合法,比较了两种方法的优缺点。最后,对某一金属环境进行了畸变姿态校正的试验,给出了3个不同的姿态实际值和在此金属环境下的畸变和校正结果。试验结果表明本文提出的姿态校正算法能很好地补偿金属环境引起的电磁式跟踪器姿态的畸变。     

小型无人直升机稳定杆建模与姿态系统设计

x对某小型无人直升机的稳定杆单独进行了建模,并着重分析了稳定杆在整个飞行控制系统中所起的作用以及它对姿态系统的影响。针对稳定杆所引起的姿态系统动态响应的峰值和弱阻尼,采取在控制策略中加入陷波器的方法进行补偿。仿真结果表明：陷波器消除了稳定杆所引起的峰值,提高了姿态系统的动态阻尼,姿态系统的性能得到了明显的优化,最后实现了姿态系统的自行稳定和按设定值变化,为小型无人直升机的姿态系统设计提供了工程设计方法。     

INVERSE KINEMATICS FOR A 6 DOF MANIPULATOR BASED ON NEURAL NETWORK

运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况，首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解。通过深入分析基于Ｋｏｈｏｎｅｎ网络原理和Ｖｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆ误差修正的Ｍ．Ｒ．Ｓ．自组织神经网络及机器人运动学特性，创新了自组织神经网络训练算法并建立了一类工业机器人位姿逆解的神经网络方法。对ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真结果表明，本算法在自组织能力和定位控制精度方面大幅度提高。     

MEMS微惯性姿态系统的环境适应性优化设计技术

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环境适应性优化设计方法和结果的有效性,全程飞行条件下姿态误差优于2.5°,稳定飞行阶段姿态误差优于1°,该系统可满足姿态备份和微小型无人飞行器的应用需求。