基于机器人的飞机大型结构三维自动化检测方法

外形数据测量是飞机装配中至关重要的一环。传统模拟量检测无法满足飞机大型结构点的外形测量需求,而单独的数字化测量设备和方法又难以实现大尺寸和复杂结构的测量。构建了由工业机器人和激光跟踪仪组成的自动化扫描系统,研究了飞机大型结构自动化检测方法。根据轨迹规划和仿真的结果,实现机器人扫描系统对大型结构测量,将测量结果与理论数模比较就可以分析大型结构的误差信息,实现对大型结构的检测。     

攻击角约束的拦截弹制导控制一体化设计

针对拦截弹的攻击角约束制导问题,提出了一种基于反演滑模和扩张状态观测器(ESO)的制导控制一体化(IGC)设计方法。首先,基于弹目相对运动方程和拦截弹的非线性动力学方程,建立了拦截弹IGC模型,设计了ESO估计目标加速度和自动驾驶仪回路的干扰;在此基础上,基于干扰估计值和反演滑模方法,设计了IGC算法获取虚拟控制力矩,同时基于李雅普诺夫理论分析了闭环系统的稳定性;然后,利用动态控制分配技术将所获取的期望控制力矩分配到实际执行机构;最后,通过仿真结果验证了所设计的IGC+ESO算法的有效性。     

航空机电作动器神经网络快速终端滑模控制

目前机电作动器由于具有干净、维护方便等优点,越来越受到航空业的青睐。航空机电作动器的特点是控制精度、稳定性和响应速度要求高,针对以上特点,提出了一种基于多层神经网络的快速终端滑模控制策略。为了提高航空作动器响应速度和跟踪精度,设计了快速终端滑模控制策略,不仅可以加快系统响应而且可以在无扰动情况下实现系统的有限时间稳定。针对系统参数不确定性和外部扰动,设计多层神经网络进行估计并通过前馈方法加以补偿。针对神经网络的重构误差,设计了非线性鲁棒项加以克服。利用李亚普洛夫稳定性定理证明了控制系统在有扰动情况下可以实现有界稳定。实验结果表明：所设计的控制器具有良好的参数自适应和抗干扰能力,同时具有更高的跟踪精度和更快的响应速度。