板和型材均含有裂纹的加筋板应力强度因子计算

本文应用复变应力函数和分区广义变分原理,提出了确定型材和板有裂纹的加筋板应力强度因子的计算方法。采用复变应力函数使裂纹的边界条件精确地得到满足,应用分区广义变分原理使其它边界条件近似地得到满足。本文应用加筋条为角材,其中一根角材含有边缘裂纹,板含有中心裂纹的加筋板,在垂直裂纹平面的远处受均匀拉伸载荷为例,给出了应力强度因子的计算公式。对一特定的结构参数,给出了应力强度因子随裂纹长度变化曲线。     

PCM/PPK遥测系统性能分析

PCM/PPK遥测系统是一种结构简单的多元系统。本文利用PCM码是群码的特性,分析计算了它在不同传输状态下的误码性能。当发送先验概率为均匀分布时,分析了它的误差。结果表明PCM/PPK是一种非常有效的系统。     

重复使用运载火箭精确回收滑模动态面控制

针对可重复使用运载火箭一子级再入垂直着陆阶段,利用滑模动态面控制(SMDSC)技术设计了一个精确垂直回收控制策略。首先考虑运载火箭的燃料消耗、质心变化及转动惯量摄动等特点,建立运载火箭一子级返回段动力学模型。然后针对范数有界的不确定性和有界连续的未知干扰,设计一个滑模状态观测器和一个自适应参数估计器用于获得其估计值;随后,基于获得的状态估计值和未知参数估计值,设计了一个基于自适应动态面技术的跟踪控制律。最后,通过数值仿真,对比两种不同控制策略下的运载火箭垂直返回姿态角跟踪能力。结果表明,采用本文提出的自适应滑模动态面控制策略具有更好的跟踪效果.     

采用观测器的偏置动量小卫星姿态容错控制

针对偏置动量小卫星的自主飞行问题,提出一种基于不确定项观测器的滑模容错控制方法。应用欧拉-拉格朗日系统的干扰观测方法设计不确定项观测器,对动量轮输出力矩变小、磁力矩器线圈电阻漂移等执行器故障以及小卫星外部环境力矩等不确定项进行估计,理论推导证明该观测器的观测误差一致最终有界(UUB)。基于不确定项观测器的估计值,设计补偿控制项,并与滑模控制器的控制力矩合成实现姿态容错控制。从理论上证明该容错控制方法能够使小卫星姿态快速收敛至滑模面。该容错方法无需做小角度假设,对执行器运行状态信息依赖性低。仿真结果表明,本文建议的容错控制方法具备可行性,实现了对小卫星姿控系统中不确定项的观测估计和容错控制。     

一种星间相对状态估计方法

编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定,提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题,并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明,该方法具有可行性和实用性,估计精度满足分布式遥感任务需求,能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。     

速度信息缺失的平动点轨道交会预设性能控制

以平动点轨道的交会对接为研究背景,基于高阶积分链微分器和预设性能控制理论提出了一种仅需相对位置信息的平动点轨道近程交会控制律。首先利用高阶积分链微分器估计两航天器的相对速度状态,并设计预设性能控制器使得两航天器的相对运动状态在预设的边界内渐近收敛到期望状态。然后利用李雅普诺夫函数证明相对运动状态存在扰动时控制器的稳定性。该方法为闭环控制,且与模型无关,容易在线操作。仿真结果表明,在平动点轨道航天器存在未知扰动以及导航制导等不确定的情况下,利用所提交会控制律能够实现追踪航天器与目标航天器交会任务的高精度实时控制,具有较强鲁棒性。     

空间站对日定向装置半物理试验台关键技术

为有效模拟空间站对日定向装置驱动性能受柔性太阳翼的扰动,验证对日定向装置驱动控制性能,采用半物理试验技术对对日定向装置进行地面试验考核。设计超高刚度及运动误差无附加力自适应的半物理试验台,对支撑连接机构和加载单元进行有限元分析与刚度测试;建立大尺度柔性太阳翼的动力学模型,并采用Wilson θ法进行动力学模型的实时数值求解;运用跟踪微分法对对日定向装置低速运行下的角速度和角加速度进行估计;最后通过对半物理试验台的响应精度、加载有效性进行仿真和试验考核,结果表明试验台加载力矩幅值为 0~ 85 Nm、频率为0.01~3 Hz时,绝对精度优于0.85 Nm,相对精度优于1%,从而验证了半物理试验台对太阳翼扰动载荷模拟的真实有效性,可实现对日定向装置的性能测试。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况,研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型,设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰,设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合,采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律,通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性,同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

复杂不确定性下多无人机的抗扰时变编队控制

针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性,基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律,并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后,通过分析得到基于该控制律下,多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件,并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下,多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。     

基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法研究

故障预测技术在保障仪表着陆系统的可靠运行、提高空管效能等方面具有重要应用价值。结合仪表着陆系统运行特征和实际运行维护工作,提出一种基于GRU 的仪表着陆系统故障预测方法。以航向信标为研究对象,在分析其监控参数与设备运行状态之间的关系后,将监控参数作为故障特征参数;根据监控参数时间步长、时变性特征显著的特点,采用GRU 预测监控参数的未来变化趋势;根据监控参数的隶属函数计算出参数未来时刻可能发生“故障”的概率,实现对航向信标故障的预测。结果表明：基于GRU 的预测方法的相对预测精度在95% 以上。