情景模拟教学法在营销类课程教学中的应用

将情景模拟教学法应用于营销类课程,从学习情景设计、情景模拟任务布置、情景模拟教学活动的引导和情景模拟过程的总结评价四个步骤对情景模拟教学法进行了探讨和实践,证明了情景模拟教学法是目前职业教育条件下强化实践教学环节,低成本培养出复合型、应用型和创新型管理人才的有效途径.     

Flash视频技术在网络教学中的应用

针对网络视频技术在网络教学中逐渐得到了广泛的应用,然而视频的质量和视频的大小,以及在客户端支持的程度成为了视频在网络教学应用中的几大障碍.采用Flash视频技术,很好地解决了视频质量和视频大小之间的矛盾,以及客户端支持程度的问题,逐渐成为网络视频发布的良好解决方案.     

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

实时精确跟踪瞄准中振动抑制的研究

分析了卫星平台振动,建立了实时精确跟踪瞄准系统的数学模型.采用基于模糊规则的免疫PID控制器,包括决定应答速度的激活环节和决定稳定效果的抑制环节,抑制环节由模糊规则来逼近,通过遗传算法的寻优特性对控制器的参数进行设定,协调控制偏转镜的位置,从而改变视轴方向.最后,对系统扰动抑制性能进行仿真,仿真结果表明该控制律有效地实现了视轴的方向调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

不同过载自动驾驶仪的对比研究

针对三种不同结构的过载自动驾驶仪进行了对比研究,推导了驾驶仪控制回路的闭环传递函数,并对闭环稳态误差进行了分析.基于极点配置方法,设计了自动驾驶仪控制参数.在此基础上,研究了各驾驶仪控制回路对执行机构动力学延迟、非线性环节以及测量噪声的响应特性,并进行了对比分析,为飞行器过载自动驾驶仪的选型和设计提供了依据.     

伺服反馈位移传感器的现状及发展趋势

反馈位移传感器是伺服机构系统的重要组成部分,在航天型号的研制中发挥着重要作用。对目前伺服机构系统配套反馈位移传感器的功能原理、特点及应用情况进行了介绍,并对其它类型的位移传感器的性能特点进行了分析,探讨了其用于航天伺服机构系统的可行性。同时,对伺服反馈位移传感器的发展趋势进行了展望。     

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

大温升速率加热器的全补偿复合控制

开发了接触式电加热器,用于对高温材料同时加热和加压的性能实验,重点研究大温升速率加热工况下的温度控制问题.分析了该工况下加热器数学模型的特殊性,据此开发了基于给定值的近似全补偿顺馈-反馈复合控制方法（简称全补偿复合控制）.通过相应的实验验证了数学模型的正确性,进而对这种全补偿复合控制与经典PID方法进行了温控性能对比实验,结果表明全补偿复合控制具有更好的温度曲线跟踪性能和加热平稳性,并且能有效地抑制加热电源的死区效应.由于所推导的数学模型适用于一般加热器,因而这种全补偿复合控制方法对一般加热器的大温升速率工况具有通用性.     

全柔性空间机器人基于虚拟力的输出反馈有限维重复学习控制及振动抑制

探讨了基座、关节、臂均存在柔性情况下,空间机器人关节轨迹运动及多重柔性振动的主动控制和主动抑制问题.结合线性弹簧、扭转弹簧、简支梁及假设模态法,利用拉格朗日方程建立了基座、关节、臂全柔性影响下的空间机器人系统动力学模型,利用奇异摄动法,将模型分解为关节运动慢变子系统与关节柔性振动快变子系统.为控制慢变子系统中载体姿态、关节刚性运动并且抑制臂的柔性振动,依据虚拟控制力的概念,设计了基于有限维傅里叶级数解析周期信号的输出反馈重复学习算法.李雅普诺夫直接法证实了上述控制器的稳定性.为了抑制快变子系统中基座和关节的柔性振动,分别采用线性二次最优控制方法以及引入关节柔性补偿器间接增大关节等效刚度的方式,使控制算法不局限于求解弱非线性问题.系统数值仿真结果表明,所提出的控制器能够有效抑制机器人多重柔性构件的振动,实现对期望信号的高品质追踪.