基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

疏水改性ZSM-5吸附剂吸附CO2研究

传统方法采用5A沸石分子筛控制航天器舱内CO2浓度,因沸石与水蒸气的亲和力较大,在高湿度条件下将导致CO2吸附的失效。通过ZSM-5分子筛与无机硅粘结剂、助剂和水混合成面团状后挤压成形、干燥、焙烧,制备了一种分子筛吸附剂,经水蒸气/酸洗,疏水改性处理后,通过低温N2吸脱附、H2O/CO2吸附等温线、XRD等手段进行表征和评价。结果表明,所制备的疏水分子筛吸附剂比表面积达296m2/g,CO2的吸附性能略有提高,且疏水性优良,在90%相对湿度下吸水率只有约1%。     

球铰接杆式支撑臂构型参数分析

论述了球铰接杆式支撑臂的组成和主要构型参数。利用有限元分析软件建立了球铰接杆式支撑臂有限元模型,进行了模态分析并与试验结果进行了对比,验证了模型的正确性;分析了单元段跨距、套筒半径、横向框架边数和斜拉索预紧力对支撑臂性能的影响。结果表明单元段跨距的增加有利于支撑臂总体性能的提升,而套筒半径和横向框架边数的增加能提高支撑臂刚度但同时增加了系统总质量。斜拉索预紧力应从最小允许预紧力和球铰取得最大刚度值时对应的预紧力中选取较大值。分析结果为支撑臂的工程设计提供了依据。     

基于开放式结构的航天器控制系统测试技术研究

介绍了国外先进的基于开放式结构的测试技术,总结分析了中国航天器控制系统测试技术的现状和存在的问题.提出了一个基于开放式结构的航天器控制系统的测试系统实施方案,阐述了该系统所采用的各项关键技术,并提出了后续工作的设想.     

基于操纵面故障影响估计的安全飞行轨迹优化

操纵面故障将改变飞机受到的气动力和力矩,降低机动性能和控制能力,基于传统质点模型的航迹规划方法难以解决此类飞机安全飞行轨迹优化问题.因此,引入由故障引起的侧滑和侧力,估计故障后气动力系数,建立故障飞机模型;针对故障飞机控制和机动能力下降的问题,在原故障模型的基础上引入控制量变化率,构建轨迹优化对象模型,并将控制量变化率最小作为优化指标;采用高斯伪谱法优化计算安全飞行轨迹.仿真实验以副翼和方向舵故障为例进行设计,结果满足运动方程及各控制量、状态量约束,并能实现平稳飞行.     

基于相似理论的月球车月面牵引性能预测

引入相似理论对月球车的轮土交互系统进行研究,建立了月壤-车轮交互系统的地面力学相似模型,针对原位月壤内聚力较小的特点,提出了一种无需改变车轮尺寸、以模拟月壤为土壤介质的模型试验方法,对月面重力环境下月球车轮的牵引性能进行预测.利用室内土槽试验和颗粒流仿真相结合的方法对该模型试验方法的有效性进行验证,验证结果与模型试验的理论分析结果较为接近,表明该法具有较好的可行性和有效性,可考虑用于预测月球车的月面牵引性能.     

“嫦娥二号”卫星L2点角动量管理

对“嫦娥二号”(CE-2)卫星进入环绕日地拉格朗日L2点的李萨如轨道后卫星喷气卸载所产生的影响进行了研究.提出了一种利用光压力矩辅助卫星太阳电池翼角度调整进行角动量管理的方法.在轨试验表明,太阳光压强度足够对飞行在L2点环绕轨道上的CE-2卫星进行角动量管理,可以大幅度减少动量轮在轨喷气卸载的次数,有利于CE-2卫星的轨道维持.     

月尘环境效应及地面模拟技术

介绍了月球尘的特点及其对探月活动的影响。在分析月球尘环境及其对月面探测器污染、磨损、阻塞、静电效应的基础上,对月球尘环境模拟技术、月球尘扬尘及其运动学和动力学规律、月球尘效应防护及试验评价方法等研究方向和重点提出了一些初步看法。针对研究内容的需求,梳理出一台完整的月球尘地面模拟试验设备应具备真空、温度、太阳风、太阳紫外、月球尘、月面电场、月面磁场等环境因素。在此基础上,设计了一种月球尘地面模拟试验装置方案,并对月球尘环境效应试验方法进行了初步讨论。为月球探测后期任务条件保障建设及相关研究工作提供参考。     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.