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当航天器执行高动态敏捷机动或者姿态动态跟踪控制等任务时,常使用控制力矩陀螺(control moment gyroscope,简称CMG)和飞轮(reaction wheel,简称RW)构成的混合执行机构来提供大力矩。提出了基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律,从几何角度出发,给出了力矩输出能力最优的CMG框架角速度和RW角加速度,通过引入参数,并讨论参数的设置的最优,使得框架转速误差和输出力矩误差的混合二次型达到最小,保证了混合执行机构在输出力矩误差最小的情况下,力矩输出能力最优。以金字塔构型的CMG集群和正交的RW集群构成的混合执行机构为例,对基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律进行合理化分析,证明了引入参数的作用,并且证明了混合执行机构不存在CMG奇异情况。仿真结果表明,基于力矩输出能力最优化的混合执行机构操纵律解决了CMG奇异的问题并使得RW不陷入饱和,输出力矩误差较小,输出力矩能力强,能够应用于航天器大角度机动任务。 相似文献
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物联网(IoT)恶意样本发展迅猛,在网络中大量攻击各类物联网设备,但由于开源问题导致其家族特征并不明显,需要一种更细粒度的样本分类方法,以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题,对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析,并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法,通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征,利用图表示学习和文本表示学习的特征,在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。 相似文献
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