让“太空之吻”完美再现——航天二院25所交会对接微波雷达再立新功

2012年6月,在我国首次载人交会对接任务中,中国航天科工集团公司二院25所的交会对接微波雷达为天宫与神九精准导引,圆满完成了"首先捕获、稳定跟踪、精确测量"的神圣使命。这是继2011年11月我国首次交会对接任务后,微波雷达不负众望,再让"太空之吻"画面完美定格。25所自主研发的交会对接微波雷达是实施此次交会对接任务的关键单机,为交会对接提供距离、速度、角度、角速度等信息。在首次载人交会对接中,微波雷达在神舟九号飞船和天宫一号目标飞行器相距224公里时,迅速发现并锁定目标,直至两航天器成功实现对接,始终工作正常,性能稳定、状态良好,为交会对接任务的圆满完成做出了突出贡献。     

基于状态观测器的高超音速飞行器动态面反步控制

针对高超音速飞行器严格反馈不确定非线性MIMO系统,考虑系统状态不可完全测量的问题,提出一种基于状态观测器的反步控制方法.该方法在系统具有不确定项的情况下,充分利用角速率信号和系统建模信息设计滑模观测器,实现对高超音速飞行器气流角的估计,并通过理论推导出了观测器的收敛条件和观测器增益矩阵的计算方法;基于反步法设计气流角跟踪控制律,分别采用指令滤波和动态面方法得到气流角指令和虚拟控制量的一阶导数,以Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差最终有界收敛.仿真结果表明,在系统存在不确定项且气流角不可测的条件下,所设计方法依然可以实现气流角的稳定跟踪.     

基于滑模反演控制方法的纵向制导控制一体化设计

针对高速机动目标的末端拦截问题,研究了拦截弹的制导控制一体化设计算法。首先建立了纵向通道的制导控制一体化模型,利用非线性状态变换将其转换为易于控制算法设计的标准形式,并将目标机动干扰从不确定项中分离出来。然后考虑系统的非匹配不确定性,将滑模控制与反演控制相结合,设计了拦截弹的一体化控制算法。仿真结果验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。     

批产航天器设备布局研究

分析了批产航天器小批量、多状态的特点,描述了这些特点给航天器研制带来的设备布局设计难题;提出了以舱板布局作为基本配置单元进行设备布局的方案,通过特殊设备识别、配置矩阵制定、配置状态转化、配置状态编码和配置组合等步骤,实现批产航天器设备布局状态控制;最后,结合产品数据管理系统,说明了导航卫星设备布局方案。     

基于Markov链的FSM容软错误设计

随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机（FSM）的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链模型的基础上,计算出各状态概率,从而为状态冗余提供依据。与未经选择状态冗余的电路相比,以平均增加14.9%的面积开销为代价,这种电路可屏蔽87.6%的时序逻辑单翻转（SEU）。
     

基于四元数的航天器间相对姿态光学测量方法研究

提出了一种微型航天器间基于四元数的相对状态光学测量方法.首先介绍了测量系统结构,然后分析了利用四元数法解算航天器相对姿态的解算过程,最后通过仿真实验和实测试验验证了方法的正确性、实用性及可行性.该测量方法可直接用于航天器编队飞行及空间站交会对接过程、空间监视、目标拦截等应用领域中航天器间相对姿态测量.     

基于鲁棒状态观测器的运载火箭姿态控制系统设计

考虑弹性振动和液体晃动,采用鲁棒观测器设计了运载火箭的姿态控制系统。将姿态角测量结果中弹性振动的影响视为外界干扰,利用状态观测器的低通滤波特性实现对高频弹性信号的衰减,同时状态观测器替代速率陀螺估计得到姿态角速度,以姿态角和角速度信号为输入,采用扭曲二阶滑模控制方法设计了姿态控制律,并从理论上对该控制律稳定液体晃动和弹性振动的原理进行了证明,对观测器变换矩阵的选择进行分析。数值仿真表明,在参数摄动和干扰的影响下,所提出的变结构控制律能够有效的跟踪控制指令,稳定系统姿态,具有较强的鲁棒性,同时鲁棒状态观测器能够准确的估计出角速度信息。     

技术状态基线概念及其建立

介绍了技术状态管理中有关基线概念、构成,阐明了基线的建立及其控制,并结合大型产品研制,介绍了基线的确立方法。     

一种适于硬件实现的简化的无列表SPIHT

文中提出简化的无列表SPIHT,它采用状态标识符来记录集合分割信息,而不采用动态的链表操作。它将 精练过程提至不重要像素处理过程之前,从而省略状态标识MNP和MCP,减少状态操作的时间,易于硬件实现和实时 图像处理。     

基于Fuzzy ART的航天器状态监测方法及应用研究

为解决信号空间法在航天器状态监测中存在的参数阈值难以设定问题,提出一种基于Fuzzy ART神经网络的状态监测方法．该方法利用Fuzzy ART的聚类特性及网络的自主扩展性,对系统正常状态向量在多维空间进行聚类,并以网络的输出节点编号代表正常状态向量的类别．监测时,网络通过判定输入的状态向量与正常状态向量的匹配度是否满足要求而给出监测结果．该方法克服了信号空间方法各单项参数阈值难以设定问题,并且能有效地消除因噪声干扰产生的虚警．