北京卫星环境工程研究所近五年的技术进展回顾

1真空热环境(1)载人舱试验技术取得突破,并应用于载人航天试验;(2)并行试验技术取得进展,掌握了活动冷板和并行控制技术,一个容器可同时进行3个太阳电池板或2个整星的真空热试验;(3)真空热试验卫星水平度动态测量与调节技术取得进展;     

光纤应变传感器在大型可展开天线中的应用研究

随着外界应力的变化,光纤应变传感器中干涉光发生相应移动。利用此特性,通过对干涉光光程移动量(Δs)的解调,就可以测出应变的大小。实验结果与理论分析证明,该测试系统具有结构简单、测量范围大、稳定性好、灵敏度和信噪比高等特点,其测试精度达0.1με。可满足大型可展开天线在轨应变实时监测的要求,为大型可展开天线的应变监测提供了新方法。     

GTD散射模型参数解耦估计技术

在步进频率雷达体制下,利用最大似然方法估计GTD模型参数存在着几个问题,对此文章提出了一种新的GTD模型参数解耦估计方法。此算法将模型中的距离参数、幅度参数和几何类型参数分三步独立求解,然后再用最大似然方法对估计结果做进一步修正。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

TDE-85环氧树脂固化动力学的DSC和DMA研究

根据DSC和DMA测试曲线,分别用Kissinger、Flynn-Wall-Ozawa、Friedman-Reich-Levi模型计算了TDE-85/THPA环氧树脂体系的固化动力学参数。Kissering法所得活化能较低,其他几种计算方法所得活化能比较一致,相对误差在10%之内。将Gaussian分布应用于分峰法,计算了每个反应的动力学参数,模拟结果与DSC曲线具有很好的一致性。双峰表明,固化过程包含2个化学反应,缩水甘油脂基的反应活性比脂环基高。利用外推法确定了固化工艺为100℃/6 h 130℃/4 h 160℃/2 h。     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

调温热沉设备的状态空间法仿真设计

调温热沉设备日益成为部组件热真空试验的首选,它具有经济性好、使用方便、对试件无遮挡等优点。文章通过状态空间描述的分布参数模型,对调温热沉设备进行仿真设计,得出氮气、热沉、试件三者温度的动态关系,对于进口氮气温度、流量的选择和控制方案的制定都进行了深入的分析。所获取的数据可为采用热沉调温方式的热真空试验提供参考。     

基于自适应动态逆的自主飞艇速度控制系统设计

针对无人自主飞艇上升或下降的速度控制问题,提出了一种基于神经网络自适应动态 逆控制的飞行速度控制设计方法。基于自主飞艇浮力控制系统的配置状况,建立了飞艇飞行 速度的数学模型。引入速度控制系统的参考模型,并利用神经网络学习功能,获得非线性控 制系统的动态逆;通过引入速度误差的非线性补偿项,自适应补偿整个控制系统由于动态特 性变化引起的误差,克服包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响,实现飞 艇对期望速度的稳定跟踪。最后仿真结果表明,所提出的控制方案对无人自主飞艇的飞行速 度具有良好的控制效果,从而验证了控制系统设计的有效性。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律：首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。