基于连续螺旋滑模的无人机分布式编队控制

为了解决复杂环境中无人机分布式编队控制问题,考虑外界干扰影响和状态信息不完全反馈情况,对无人机设计分布式编队控制器。无人机利用自身位置反馈,基于二阶精确微分器设计状态观测器,得到无人机速度和干扰的估计值;结合自身估计信息和邻机位置、速度的估计,基于连续螺旋滑模控制方法设计编队控制器和姿态跟踪控制器;稳定性分析保证了无人机闭环系统稳定性。基于Matlab/Simulink数值仿真和软件在环实时仿真平台,验证了所设计控制算法的有效性,并演示了三维可视化仿真结果。     

充气型紫外光敏管降噪研究

充气型紫外光敏管噪声过大是紫外火警探测系统最难克服的问题。本文从器件制造和使用的角度分析了影响紫外光敏管噪声的重要因素,探讨了降噪措施:制造工艺方面,采用高纯度金属镍基阴极材料和保持阴极表面质量良好,充分老化器件,选择高纯度氢气为主充气体并控制充入氦气比例不高于15%;使用方面,降低器件工作电流和工作电压可进一步减小器件噪声。最后采用锁相放大进行噪声测试,在120ms内,测得紫外光敏管噪声电压均值为0.0065V,测试不确定度为7.4%;在无外界紫外照射下,经脉冲计数,测得单位时间内紫外光敏管累积输出噪声脉冲为10cpm,显著降低器件噪声。     

煤油/空气两相脉冲爆震发动机探索性试验研究

分别在内径为30mm和50mm的脉冲爆震发动机模型上,以煤油为燃料,以空气为氧化剂,成功地进行了两相爆震试验。试验中尝试了各种促进起爆的方法,获得了充分发展的脉冲爆震波。研究发现,在内径小于混合物胞格尺寸的爆震管内,可以形成充分发展的两相脉冲爆震波。通过采用提高煤油温度及对爆震管壁面加热的方法,对于点火及爆震起爆过程起着十分重要的促进作用。      

机身侧挂点接头结构设计方案分析

介绍了3种机身侧挂架接头的结构设计方案，即盒梁形式、交点框形式以及盒梁和框综合形式。论述了侧挂架接头的6种连接形式，通过分析对比，认为交点框传力形式和机身内锥体斜挂式挂架接头连接方案为最佳设计方案。     

六管吸气式脉冲爆震发动机试验

设计了单管内径为68mm的六管吸气式脉冲爆震发动机试验系统,以汽油为燃料,空气为氧化剂,成功地进行了多循环爆震试验.结果表明:六管均能形成多次可重复的爆震波;各管之间的相互影响小;共同工作的同步性好;长时间工作起爆稳定.研究结果对多管脉冲爆震发动机的工程应用具有较大的参考价值.      

基于图像分析的显微视觉自动聚焦系统

开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空域分析的聚焦方式.首先通过对比,选择计算量最小的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口,优化了聚焦效果;最后提出一种不同于通常爬山法的自动聚焦策略,实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系,本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.     

柔性调平机构概念设计

芯片之间的调平是保证对准精度的一个重要手段.针对目前微制造领域中常用调平机构的缺点,提出了一种实用的柔性调平机构.该机构具有精度高、速度快、结构紧凑、控制简单等优点.重点对机构的调平原理及其概念设计进行了详细论述.在概念设计中,对机构的总体结构及其关键元件--柔性柱的结构进行了设计与分析;为确定调平机构主要的设计参数,建立了原始尺寸、变形尺寸和应力三个方面的约束条件.利用能量法对柔性柱的柔度进行了理论分析,通过商用有限元软件ANSYS8.0对其进行了仿真,从而验证了柔度公式的正确性.指出了在设计实现中需要解决的若干关键问题.     

正弦振动条件下原子钟的频率稳定度分析

振动对原子钟(原子频标)的影响可分为对原子谐振的影响、对伺服环路的影响和对晶体振荡器(晶振)的影响.在振动频率范围内,晶振的输出相位噪声只与晶振的加速度灵敏度、峰值加速度和振动频率有关,与静态相位噪声没有关系,但在振动频率范围之外,晶振的输出相位噪声就是其静态相位噪声. 由原子钟的稳定性传递到输出晶振的频率稳定度公式,就可通过伺服环路把晶振的振动分析融入到原子钟的振动分析之中.利用相位噪声转换为阿仑方差的积分公式,根据留数定理推导出直接计算阿仑方差的解析表达式, 得到增加伺服环路带宽可以有效抑制振动对原子钟频率稳定度影响的结论;分析了通过减振和选择加速度灵敏度较小的晶振这2种方法改善原子钟振动性能的问题.      

一种基于相对钟差估计的星座自主时间同步方法

针对区域星座自主导航的任务需求,提出了一种基于相对钟差估计的星座自主时间同步方法.介绍了该方法的实现原理,建立了系统状态模型和系统测量方程,并设计了适用于星座时间同步的Kalman滤波算法.仿真结果表明,该方法能够实现星座卫星的时间同步.     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.