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311.
针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。 相似文献
312.
为了分析空间机构在不同重力环境中的驱动力差异,以单关节机械臂为研究对象,进行不同重力环境下直流电机驱动力差异分析。首先基于拉格朗日方程推导出单关节机械臂的动力学模型,为分析不同重力环境下,负载、摩擦和转速的变化对电机驱动力的影响,通过设计一套基于单关节驱动的机械臂试验装置,进行地面重力环境、地面模拟微重力环境和落塔微重力环境试验。然后基于试验数据详细分析了不同重力环境下空间机构电机驱动电流的差异,并基于试验数据对电机动力学方程中的摩擦参数进行辨识,从而获得基于试验数据修正的机械臂动力学仿真模型,为空间机构动力学设计与应用提供理论与试验依据。 相似文献
313.
能源系统是飞行器的关键技术之一,能源系统性能的优劣对飞行器能否正常飞行及实现预定任务有重要影响。本文针对大功率飞行器对分布式循环能源系统的管理需求,开展高效能源系统管理与控制技术研究,提出一种集逐级调压控制、限流充电控制、恒流输出控制以及最大功率点跟踪(MPPT)控制为一体的层级梯次控制策略,实现分布式系统的全局优化控制和飞行器能源的功率优化调度。研制的能源管理系统(PCU)配备1条234~328 V高压母线,额定功率15 kW,电路效率大于97%,功率密度大于750 W/kg。PCU依托分布式架构,采用层级梯次控制策略,验证了高效能源系统管理与控制技术的正确性和有效性。 相似文献
314.
传统的化学推进和电推进拥有不同的特点及适用范围.化学推进可以产生毫牛级至牛级推力,相比于电推进,推力大,推力范围宽;电推进比冲高达上千秒,最小可以产生微牛级推力.但两种模式单独执行任务有一定的局限性,难以完成较为复杂的航天任务.化学推进与电推进相结合的双模推进系统,同时拥有高比冲和较宽的推力范围,为航天器提供了更高的任... 相似文献
315.
低轨卫星的轨道寿命主要取决于大气的耗散作用,其轨道在不断变小(即高度降低)变圆的状态下进入地球稠密大气层中陨落。但地球转移轨道(GTO)碎片的运行轨道是一个近地点高度为200km,远地点高度达36000km的大偏心率(e=0.73)椭圆轨道,其轨道寿命主要由第三体(日、月)引力摄动所决定,而且还与其轨道的初始状态有密切关系。本文将根据地球卫星轨道变化规律进行理论分析,阐明力学机制,并给出相应的数值验证。 相似文献
316.
虚拟现实是发展迅速的技术,有很大的应用潜力。网络虚拟现实已引起越来越多的关注。本文概述了目前典型的网络虚拟现实系统以及设计和实现网络虚拟现实系统的关键技术。最后指出,网络虚拟现实作为一个具有吸引力又富于挑战的领域,仍有许多有待研究和突破的问题。 相似文献
317.
超宽带天线技术是实现射频孔径综合的关键技术之一,适用于解决大型电子信息系统中采用多个天线带来的布局困难、互相干扰等问题。本文设计了一款具有端射特性的小型化超宽带H面脊喇叭天线。天线通过加载指数型脊结构,降低了矩形波导的截止频率,从而大幅展宽了天线工作带宽。同时,通过在喇叭口加载单曲面形介质透镜,改善了辐射口面上相位不均匀的问题,进而显著提高了天线的端射增益。该天线结构紧凑,其尺寸仅为0.57λL×0.45λL×0.11λL,可覆盖0.8 GHz~18 GHz的超宽频带,且交叉极化优于30 dB。该天线剖面低、结构稳定、易于加工,可直接安装于金属结构上,易于与载体集成。通过与同类型端射天线相比可知,该天线在小型化和电性能两方面都具有优越性。 相似文献
318.
高超音速气动热仿真技术是提高天线热防护能力的重要支撑之一,为了进一步缩短研制周期和节约成本,本文提出了一种以冷壁热流和壁面恢复焓为输入条件,以MATLAB和CFD联合迭代快速求解高速气流中天线温度场的工程化算法。在利用气动热试验证明仿真结果与实验数据的高一致性后,以该仿真方法对一个高速气动加热时长为500 s的天线实施了防隔热优化设计,根据仿真评估出的导致核心器件温升的主、次要因素,针对性地提出改进措施,最终目标印制板由过往的320℃下降到了142℃,热控效果显著。 相似文献
319.
320.
惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。 相似文献