一种基于模型预测控制的柔性关节空间机械臂的轨迹跟踪控制#br#

柔性关节空间机械臂在太空中的操作问题与几个因素有关,其中最重要的因素之一是关节的弹性振动.为了克服这种弹性振动带来的影响,提出了一种基于模型预测控制方法的双连杆柔性关节空间机械臂对目标跟踪的控制策略.首先,利用欧拉 拉格朗日公式进行动力学建模;然后,提出一种连续线性化模型预测控制方法,并将其应用于非线性柔性关节空间机械臂的模型中;最后,通过数值仿真来验证本文所提出方法的有效性.     

基于双频GPS观测的电离层TEC与硬件延迟反演方法

利用全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的双频观测数据反演得到电离层的总电子含量（Total Electron Content,TEC）,使得广域甚至全球范围高时空分辨率的电离层观测研究成为可能,但由于GPS卫星和接收机对信号的硬件延迟可导致TEC测量系统偏差,因此,需要探索反演TEC并估测GPS卫星与接收机硬件延迟的有效算法.本文根据电离层电波传播理论,阐述了基于双频GPS观测提取电离层TEC的方法,给出TEC与硬件延迟的基本关系.综合研究了TEC与硬件延迟的反演方法,进行分析与归纳分类,在此基础上提出了有待深入研究的问题.      

固体推进剂的着火感度

为了提供现用几种固体推进剂的安全措施和操作情况,我们对热、冲击及摩擦惑度进行了研究并做了归纳。用 HMX 或 RDX 改性的双基推进剂,一旦其含量超过百分之二十五,那么对于雷管的起爆将具有与 TNT 同等的感度,为了指出并阐明有关固体推进剂着火机理的几种理论以及推进剂的着火性能与热流束的关系,我们列举了几个实验结果。     

一种帆板驱动机构用永磁同步电机微步控制方法

根据磁场定向矢量控制原理,提出一种永磁同步电机微步驱动控制策略.通过保持定子电流矢量幅值不变并均匀改变定子电流矢量的位置,获得大小不变位置均匀变化的定子磁势,从而实现太阳帆板的对日定向.试验结果表明采用所提出的微步驱动控制方法实现了太阳帆板模拟负载的驱动性能,并得出设计过程中应综合考虑整机效率和帆板驱动速度稳定度因素来选取转矩电流给定的结论,也进一步证明了控制方法的有效性,可用于工程实际.     

一种星载计算机自稳定容错时间同步算法

提出一种新的时间同步方法,将软同步和硬同步结合,通过单机间的信息交互完成时间同步.单机之间通过初始化同步建立初始同步状态,然后进入同步保持状态.当单机由于临时故障失去同步后,可通过同步搜索算法自恢复与其他单机的同步.本算法可应用于多机热备份体系结构的星载计算机的时间同步中,用于提高系统的自恢复能力.     

基于三维原子磁强计的核磁共振陀螺仪实验优化

核磁共振陀螺仪内嵌三维原子磁强计是实现核磁共振陀螺仪小型化的一种有效途径,故介绍了一种基于三维原子磁强计的核磁共振陀螺仪.对影响三维原子磁强计性能的重要参数进行了优化,得到了较优的x轴、yy轴和z轴磁强计信号标度因子,进而实现了更灵敏的三维原子磁强计.在三维磁场闭环锁定6000 s后,测得核磁共振陀螺仪的角度随机游走和...     

扩频码分随机多址系统在低信噪比条件下的同步

该文提出在应用声表面波器件(SAW)的扩频码分随机多址系统中采用相位编码同步引导序列进行快速同步的方法,分析它在高斯加性白噪声环境下的同步性能。结果表明,在低信噪比条件下,该方法可使同步性能获得很大的改善。     

MBD公司出口Albi导弹系统

法国ＭＢＤ公司最近从阿曼获得一份合同 ,向其出口Ａｌｂｉ导弹系统。该系统是”西北风”导弹族的新发展 ,它由导弹发射车和指挥控制车组成。轮式越野车上的发射架可装两枚待发导弹 ,指挥控制车可协调 11辆发射车。发射架安装在可折叠炮塔上 ,以便在空运或公路运输时能够将其折叠。该系统除保留了“西北风”导弹“发射后不管”的特点外 ,还增加了热摄像仪 ,以便在昼夜都能够捕获目标。这种新型的“西北风“导弹系统同时具有空运和机动越野能力。另外 ,它还可以随同机械化部队或装甲部队行进 ,担负防空任务。据ＭＢＤ公司称 ,四年前停止发展…     

世界各国的气象卫星

迄今为止 ,美国、苏联 /俄罗斯、日本、欧空局、中国、印度等国家和组织共发射了 1 0 0多颗气象卫星。世界上第一颗气象卫星是美国的“泰罗斯”号。 1 960～ 1 965年间共发射了 1 0颗。该卫星系列云图分辨率不高 ,属试验型卫星。美国研制的第一代业务应用极轨气象卫星“艾萨号” ,于 1 966～ 1 969年共发射了 9颗。 1 980年起开始研制和发射第二代“诺阿”(ＮＯＡＡ)极轨气象卫星 ,至今已发展到第三代“泰罗斯Ｎ 诺阿”系列卫星。美国极轨气象卫星“诺阿”用两颗卫星组网 ,其中一颗上午发射 ,另一颗下午发射 ,这两颗卫星组网可以实现每 6小…     

基于时空注意力机制的新冠肺炎疫情预测模型

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明：所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了...