基于DeviceNet总线的双CPU冗余实现

介绍了一种基于DeviceNet现场总线的双CPU冗余实现,双CPU冗余设计对提高分布式计算系统(DCS,Distributed Computer System)可靠性有重要意义.两个CPU处理单元与多个数据I/O单元通过一个现场总线连接,CPU处理单元中运行的DeviceNet客户机和服务器程序实现两个处理器单元之间的数据同步及对各个数据I/O单元的冗余控制.当主CPU单元发生严重故障停止运行时,从CPU单元中运行的伪组2客户机程序帮助从CPU单元快速完成主从切换,在不到8 ms的时间内接管整个系统.该研究应用于某专用DCS系统过程控制站的设计中,提高了系统的可靠性.     

大型客机飞行员操作程序综合评价

机组对飞机的成功操作很大程度上依赖于一套精心编制的飞行员操作程序,不合理或不合逻辑的操作程序可能导致飞行员的违规操作,进而引发飞行事故.参考波音737NG飞行机组操作手册,分析进近和着陆阶段的任务功能流程后确定了评价指标体系的层次结构;采用德尔菲法对现役飞行员进行两轮咨询,建立了基于安全性的进近和着陆阶段飞行员操作程序综合评价指标体系;对飞行员进行咨询,采用序关系分析法确定了各指标的权重系数;应用模糊综合评价法对飞行员操作程序进行综合评价,得到了飞行员操作程序的评价等级和评价值.提出了一种将功能流程图法、德尔菲法、序关系分析法和模糊综合评价法相结合的飞行员操作程序综合评价方法,并应用于波音737NG飞机进近和着陆阶段的操作程序评价.评价结果说明了该综合评价方法的合理性.     

基于模糊逻辑的预测再入制导方法

在研究再入飞行器预测制导基础上,针对实时性要求,提出了一种基于模糊逻辑系统的模糊预测制导方法.首先研究分析了再入飞行器落点纵程与飞行高度、弹道倾角三者之间的联系;设计了以再入飞行器落点偏差和飞行高度为输入,弹道倾角角速度为输出的模糊逻辑系统;并在此基础上根据专家经验制定模糊规则,设计模糊预测制导算法.该方法避免了一般预测制导在形成弹道倾角修正指令时所需要的大量迭代运算,有效减小了预测制导指令的解算时间,为再入飞行器在再入过程中全程使用预测制导提供了可能.仿真结果表明:该方法实时性好,落点精度高,抗干扰能力强,且具有一定的工程实用价值.      

输入受限的编队卫星分布式姿态协同控制

研究了跟踪时变参考姿态情况下的编队飞行卫星协同控制问题,提出了一种非线性饱和的分布式协同控制器。在控制器中引入了一个双曲正切函数向量,保证了连续控制输入的有界性。采用Barbalat引理对姿态跟踪情况下闭环协同控制系统的稳定性进行了分析,得出了系统渐近稳定的结论。通过对各种条件下的仿真,验证了算法的有效性,并确立了编队卫星信息流图的拓扑结构和控制器增益等因素与暂态过程中相对姿态保持性能的关系。     

基于增量模型的BTT导弹新型解耦补偿控制

详细分析了倾斜转弯(BTT, Bank-To-Turn)导弹传统动态逆控制的特点及其存在的问题,在此基础上提出了一种基于增量模型的BTT导弹解耦补偿控制方法.该方法通过建立一种描述从当前动态转移至期望动态的BTT导弹增量模型,消除了难以测量或不确定较大的模型部分;在此基础上结合动态逆控制思想设计了BTT导弹的增量式解耦跟踪控制律,与传统动态逆相比,该控制律对模型的依赖程度大幅降低;为进一步提高控制系统对干扰的适应性,提出了一种简单的干扰估计/补偿策略;最后通过数学仿真验证了该方法的有效性.     

单轴台的大角度姿态快速机动联合控制方法

为验证小卫星大角度姿态快速机动与高精度稳定控制能力,基于单轴气浮台硬件仿真环境,提出了一种利用推力器与飞轮组合的联合控制策略.采用相平面控制技术与有限时间控制理论设计控制器,利用推力器实现无超调的快速机动控制,利用飞轮实现有限时间内的高精度稳定控制,使单轴台在有限时间内快速高精度稳定于目标姿态.物理仿真结果表明:该方法在有限时间内完成单轴台快速稳定控制的同时,可有效避免机动过程中的超调现象,且能有效规避推力器的频繁开关与飞轮的过快饱和等问题.     

《空间控制技术与应用》征稿简则

《空间控制技术与应用》(原名《控制工程》)由中国空间技术研究院北京控制工程研究所主办,国内外公开发行(刊号:ISSN1674-1579//CN11-5664/V).主要报道空间控制领域先进水平的科研成果,刊登创新性学术见解的研究论文.其内容涵盖空间飞行器、空间活动、空间试验的控制技术,先进的控制理论和方法及其研究成果在空间飞行器、空间活动、空间试验中的应用,上述控制系统的关键部件的研究、试验与应用,系统     

多变量模型参考自适应控制及在飞行控制中的应用

讨论了多变量模型参考自适应控制及其在飞行控制中的应用问题.针对相对阶任意的多输入多输出线性时不变系统,提出了一种模型参考自适应控制方案.基于SDU分解,仅要求高频增益矩阵的顺序主子式的符号已知,从而放宽了对高频增益矩阵的限制.通过构造合适的Lyapunov函数,证明了闭环系统的全局稳定性和跟踪误差的渐进收敛性.将所提方案应用到了飞行控制系统,仿真结果验证了所提方案的有效性.     

基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制

针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性.     

智能控制策略在屠宰场废水处理中的应用

针对传统控制策略在屠宰场废水处理过程中难以实现优化控制而设计了一种智能控制器.分析了过程特性,建立了控制模型,讨论了控制算法,在MATLAB环境下对所设计的控制算法与最优PID控制算法作了仿真比较研究.结果表明：该算法抗干扰性较好和鲁棒性强,验证了其合理性和可行性,可有效保证屠宰场废水处理的出水水质.