卫星能源约束检查模型改进及仿真

卫星能源约束检查模型对卫星任务规划有重要参考作用,可防止因能源不足而导致卫星故障或任务不能顺利完成。现有的能源约束检查模型存在部分问题:人为设定计算初始值,导致计算不准确;能源约束检查不通过时未给出符合能源约束的任务调整建议,导致任务不能快速调整;未对计算误差进行校正,导致误差积累。对此,提出了一种改进的能源约束检查模型,在原有模型中加入能源数据库对卫星运行的能源数据进行记录,从而准确获取初始值,并在模型中加入任务调整和遥测校正功能。该模型可实现能源约束计算自动管理及任务自动调整功能,缩短任务规划周期,提升紧急任务的执行效率。对改进的模型进行仿真,结果表明:模型预测结果与预期值相符,任务调整和能源校正功能实现良好,能实际应用到运控系统中进行规划任务能源约束检查和能源管理。     

基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。     

改进型滑模变结构电机控制的脉振电流注入法研究

为了提高永磁同步电机无位置传感器技术的控制性能,在电机动态品质优化的研究中,以滑模变结构控制器替代传统的PI控制器,采用新型趋近律函数改进滑模控制器的输出模型,削弱了传统滑模控制存在的抖振,提高了控制系统的抗干扰能力。在分析无位置传感器技术时,引入高通谐振滤波器,采用具备以高信噪比为特点的两相静止坐标系下高频脉振电流注入法。仿真结果表明,在带高通谐振滤波器的高频脉振电流注入法中运用滑模变结构控制器,提高了转子位置估计的精度,增强了控制系统的鲁棒性。     

智能制造环境下的数控系统发展需求

"智能"是"中国制造2025"的核心要素,数控系统是制造装备实现智能化的关键要素。论文首先提出机床的信息互通和开放式标准数据接口是实现机床智能化的前提,举例说明了STEP-NC在通用数据接口方面的优越性,概述了适用于数控系统的通讯总线特征;在此基础上,介绍了工艺大数据对生产加工的重要性和其对新一代数控系统的要求,针对制造业数据平台的需求,对大数据信息挖掘技术做了相关介绍。依托于以上两点,总结了智能化数控系统可具备的功能,依托于工艺大数据平台,重点分析了智能工艺规划和加工参数自整定的实现方案,以及智能数控对高速高精加工所提供的便利。     

基于服务水平约束的值机柜台动态分配

为了满足排队时间服务标准并节约成本,对值机设备动态分配进行了研究。利用机场离港系统的历史数据,分析了旅客到达分布。在此基础上,基于M/M/C排队系统,以开放的值机柜台总数最少为目标,考虑服务质量的约束,构建了值机柜台动态分配模型。应用整数递归方法求解该模型。实际算例表明,本分配方法可以减少值机人员冗余,为机场控制成本和提高服务质量提供可行的方案。     

基于MPSP的固体运载器能量耗尽管理方法

针对固体运载器耗尽关机能量管理问题,提出一种基于模型预测静态规划的快速能量耗散规划方法。为降低了能量耗散末段的姿态剧烈抖动现象,除末端速度和倾角外将控制量一并作为终端约束,最终形成多约束控制序列优化问题。利用模型预测静态规划算法在求解该类的最优控制问题方面的高效性,实现在飞行过程根据当前飞行状态在线能量耗散指令的快速计算。仿真结果表明,该能量耗尽管理方法有效可行,且具有很高的精确性和实时性。     

基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。     

基于双变换核范数最小化的张量补全（英文）

非凸方法在低秩张张量补全中发挥着重要的作用,相比于凸方法,非凸方法是对张量秩的更紧估计。但是这类方法因为需要计算大张量的奇异值而非常耗时。本文提出了一种双变换核范数（Double transformed tubal neclear norm,DTTNN）作为秩范数的非凸松弛用于求解低秩张量补全（Low rank tensor completion,LRTC）问题。DTTNN将对大张量的非凸惩罚等价地转化为对两个小张量的凸惩罚。因此,DTTNN可以有效节省非凸方法的求解时间。彩色图像修复和视频修复的实验结果验证了DTTNN方法的有效性。