一类不确定切换互联大系统的分散保性能控制

研究了一类具有范数有界不确定性的切换互联大系统的分散状态反馈保性能控制问题。对于给定的二次型性能指标,基于完备性和凸组合方法导出了不确定切换互联大系统存在分散状态反馈保性能控制器的充分条件。进一步,利用线性矩阵不等式方法给出了分散状态反馈保性能控制器和切换策略的设计方法。数值仿真结果表明了所提设计方法的有效性。     

安全约束下的空间翻滚目标涡流消旋稳定控制

针对空间翻滚目标涡流消旋任务执行效率低和抵近安全无保证的问题，首先基于椭球包络法给出了服务星机动轨迹的直接线性凸化安全约束，以确保机动过程的安全性和最优轨迹跟踪问题的有限时间可解性；设计了垂直构型下空间消旋任务的抵近期望轨迹以增强服务星消旋力矩的作用强度，缩短任务周期。在此基础上，提出了一种反馈线性化的收缩模型预测控制(FLC MPC)算法，有效跟踪所提出的期望轨迹，并严格保证安全约束及控制输入约束下受控系统的稳定性。最后，利用所提出的控制方法对阿丽亚娜 4火箭上面级进行消旋仿真，结果表明该方法能有效提高消旋效率，并保证服务星的安全稳定。     

远地点发动机热防护模型

针对多参数、强热耦合发动机热防护模型修正的难题,通过分析系统的传热特点,提出热环境分级、热参数分类的单参数调试方法.通过分析传热关系,将系统分为两级热环境;在每级热环境中仅调节几个参数,减少了调试工作量.通过分析热阻网络,确定了待定参数;通过分析参数的影响程度,确定参数的修正顺序.以具有代表性的两颗导航卫星为研究对象,...     

基于迭代反馈调参的伞翼飞行器无模型自适应控制方法研究

针对伞翼飞行器强非线性特点，本文使用基于数据驱动的控制方法——基于迭代反馈调参的无模型自适应控制方法（IFT-MFAC）设计伞翼飞行器控制系统，该方法在构建过程中仅利用系统的输入和输出数据，不需要构建动力学模型。本文首先介绍了无模型自适应控制方法（MFAC）的构建过程，并进行了简洁的稳定性分析，然后采用迭代反馈调参方法对无模型自适应控制方法的两个步长因子进行迭代调参。为验证该方法的控制效果，对IFT-MFAC与PID控制、主动抗干扰控制（ADRC）和MFAC进行了一系列仿真对比，结果显示，IFT-MFAC控制器在复杂环境下的控制效果更好，尤其是在随机扰动环境下对折线轨迹的跟踪效果。     

不同气量分配下声激励对中心分级旋流火焰动力学的影响

采用高速摄像拍摄火焰化学自发光和本征正交分解（POD）法研究了多激励频率下中心分级旋流分层火焰的宏观结构和动力学特性。结果表明：随着气量分配比的增加，火焰宏观结构逐渐沿径向方向扩张，火焰分层现象变得更加明显。激励频率的变化对火焰宏观结构的影响较小。POD分析结果表明：外激频率为200 Hz时火焰脉动最明显。随着主燃级气量占比的增加，释热脉动在激励的作用下沿轴向方向减弱，在径向上出现极值交替且振荡变强。     

机翼部段静力试验优化设计方法

飞机结构部段结构静力试验是验证结构承载能力、有限元模型等设计指标的重要手段。部段试验相比全机试验规模较小，但需要解决边界分离面刚度匹配、支持模拟、加载模拟等技术难题，保证结构考核精度不受影响。某型飞机机翼为联翼式桁架布局，取中间一段机翼进行静力试验，需要解决多分离面优化设计，气动惯性载荷优化设计及施加等问题。采用分级解耦的设计思想，将试验设计的各个影响因素逐级剥离并建立相应的分析对比模型，依据结构响应误差进行优化设计，评估每一级简化模拟带来的误差。以结构有限元数值仿真为基础，提出了多铰支接头位移+主动载荷混合边界模拟，分离面加载假件刚度解耦设计与优化，桁架式机翼载荷优化设计及载荷施加等试验技术，使部段试验设计精度达到较高水平。     

基于Backstepping的严格反馈极值搜索系统控制器设计

针对一类含不确定参数的严格反馈型极值搜索系统的控制问题,将极值搜索方法和反演(Backstepping)控制方法相结合,设计出系统状态的极值参考轨迹,利用 Backstepping控制方法逐步递推选取适当的 Lyapunov函数设计控制器和不确定参数自适应估计律,实现目标函数的极值搜索。仿真表明所提出控制器设计方法的有效性。     

一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则(Max-Min准则),提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。     

机器人运动规划方法综述

随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。