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521.
基于区间算法的微小卫星微推力器阵列规模估计 《空间控制技术与应用》2017,43(5):22-30
摘要: 针对以固体微推力器阵列为执行机构的微小卫星初入轨姿态控制需求,研究固体微推力器阵列规模的估计方法.在设计了微推力器阵列单元调用规则和姿态控制律后,考虑微推力器阵列各单元冲量输出的不确定性,使用区间数表示微推力器单元的力矩输出,引入区间算法对初入轨的消旋和姿态捕获两个主要过程中微推力器单元的消耗情况进行计算.利用区间数的不相关性,改善区间计算过程,减小了由区间积分导致的区间扩张.仿真分析表明,提出的固体微推力器阵列规模估计方法可以给出预定入轨条件下的阵列规模需求,且其结果不依赖于微推力器单元力矩输出的概率特性. 相似文献
522.
基于拜占庭容错体系构架的航天器控制系统测试性设计与分析 《空间控制技术与应用》2017,43(5):55-60
摘要: 飞行控制系统作为航天飞行器的关键机载系统,其运行情况直接关系到飞行任务的成败.通过良好的测试性设计,可以提高系统的可靠性和安全性,减少维修人力及其他保障资源,降低寿命周期费用.对拜占庭容错体系结构的航天器控制系统和分层多信号流图模型的测试性设计和建模方法进行了详细的叙述,并对基于拜占庭容错体系结构的航天器控制系统进行了测试性建模,通过测试性建模和分析系统(TMAS软件)验证控制系统测试性设计的正确性和有效性. 相似文献
523.
基于FPGA的激光成像质心提取算法的硬件实现 《空间控制技术与应用》2017,43(4):63-67
针对一款激光成像测距系统设计激光成像自适应质心提取算法模块,该模块包含自适应积分时间调整、多波峰毛刺平滑处理及基于灰度加权的质心提取3个子模块,该模块已在FPGA上实现,处理延迟小,占用资源少,可稳定提取目标在线阵探测器上成像的质心位置,提高三维激光测距的精度. 相似文献
524.
二维三维信息融合的空间非合作 《空间控制技术与应用》2017,43(4):47-51
为实现位置和姿态的测量,常用敏感器包括激光类敏感器和双目立体视觉类敏感器.激光类敏感器的测量结果受目标反射特性的影响较大,而双目立体视觉敏感器的测量精度又受杂光和自身基线长度的限制.针对这两类敏感器在各自应用中存在的问题,提出一种融合二维三维信息进行位置和姿态求解的方法,综合利用二维和三维测量敏感器各自的优势来获取目标信息和进行相对位置姿态测量.通过算法仿真和试验验证了方法的可行性. 相似文献
525.
为准确掌握大通风量条件下高空通风活门工作特性,以高空通风活门为研究对象开展流场特性数值仿真分析技术研
究,对不同膜盒间隙的高空通风活门内部流场进行对比分析,获得了不同入口质量流量条件下高空通风活门的压降特性曲线。结
合滑油系统附件试验器改造,利用小量程与大量程体积流量计组合形式实现纯空气体积流量的测量,开展了高空通风活门压降试
验,并将试验结果与数值仿真分析结果进行对比验证。结果表明:仿真分析结果与试验结果吻合较好,流场特性仿真分析方法可
用于高空通风活门压降特性预测,现有高空通风活门在不同膜盒间隙下内流场特性相似,其压降主要集中于膜盒间隙处,改善膜
盒间隙处结构,可有效降低压降。 相似文献
526.
汇中 《民用飞机设计与研究》2001,(3)
图-134是在图-124基础上发展起来的由前苏联图波列夫集团设计的双发涡扇短/中程运输机.该机有两种型别:图-134和图-134A.后者较前者机身加长2.10米;载客68~84名(图-134为64~72名);行李容积增加2米,座位较宽;机翼局部伸长;主起落架伸长并装有伊尔-18机轮刹车;在Д-30 Ⅱ型索洛维也夫涡扇发动机上装有反推力装置;无线电和导航设备均符合国际标准,保证了飞机的全天候使用APU用于发动机起动和驾驶舱地面空调,向机上系统供电;增加了载油量. 相似文献
527.
为准确辨识负载力矩并提高主动加载负载模拟的真实度,使用了一种基于遗传算法优化的神经网络辨识方法。使用小波分析方法对测试信号进行预处理,将消噪与分解后得到的信息作为神经网络训练的扩充样本,提高了辨识精度。使用遗传算法选择最优输入信息、网络结构和隐含层规模,加快网络收敛速度并简化计算过程,实现对柔性喷管力矩的快速准确辨识。仿真结果表明该辨识方法可以准确地描述柔性喷管在典型测试信号激励下的力矩特性,平均辨识误差为2%,对于实现精确主动加载控制和验证伺服控制性能具有重要意义。 相似文献
528.
汇中 《民用飞机设计与研究》2006,(1)
霍克"地平线"是美国霍克公司研制的一架双发涡扇商业运输机.载客8人,航程6000余公里.整架飞机由跨国公司共同参与.取得FAA合格证. 相似文献
529.
航空发动机的健康稳定对于保障飞行器的安全运行具有重要的作用,针对各台发动机建立具备高准确率的智能诊断模型是飞行器稳定运行的关键。现有故障诊断方法在具备故障数据的条件下能取得较好效果,但实际应用中往往因仅含正常数据,无法实现诊断模型的构建。针对该问题,提出一种故障机理与领域自适应混合驱动的机械故障智能迁移诊断方法,该方法首先依据故障机理和源域数据建立旋转机械故障虚拟样本生成模型,再采用目标域正常数据实现生成模型对目标域的自适应,最后通过虚拟样本训练得到目标域故障诊断模型。采用标准数据集和实验室轴承数据对提出方法进行验证,结果表明,提出方法对不同型号轴承诊断时取得88.61%的平均准确率,相比对比方法高41.22%。 相似文献
530.