基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

包装箱正压环境下航天器总漏率检测技术

在总装测试中,多采用氦质谱非真空累积检漏技术在常压环境下对航天器的密封性能进行检测。检漏过程中由于自然环境大气压的变化,作为收集氦气的检漏容器——包装箱箱体可能需要承载负压,因此设计包装箱时须增强包装箱结构,会导致箱体自重过大。文章对正压环境下氦质谱非真空累积检漏技术进行研究,对该方法的可行性、测量精度和误差进行理论分析和试验验证,意在证明正压法检漏的可行性,进而优化航天器包装箱结构。结果表明：该方法适用于航天器总漏率检测,能避免泄漏检测过程中航天器包装箱因承载负压而发生损坏,可为航天器包装箱的减重设计提供参考。     

基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。     

科研生产交叉条件下如何做好技术状态管理工作

论述了科研与生产交叉并行成因和现状,分析了科研生产交叉条件下技术状态管理存在的难点,针对性地出了解决问题的对策建议,确保降低科研生产交叉带来的质量风险,高武器装备科研、生产水平。     

中美技术状态管理军用标准发展史和对比

为了借鉴美国技术状态管理军用标准先进经验,回顾了美国技术状态管理军用标准从无到有、从杂乱无序到协调一致、从单一军标到军民融合的发展历史,我国标准从《质量管理条例》到建立技术状态管理国军标的发展历史,以及国内技术状态管理标准的应用现状。通过对中美技术状态管理军用标准体系的对比,发现我国的标准体系的范围、深度、数量和质量相对美标还存在较大差距:国内标准以原则要求为主,缺少详细要求内容及实践指南类标准文件,未能适应数字化技术的发展,制定数据交换和互操作性标准。提出编写技术状态管理指南和手册文件,完善技术状态管理标准体系,并统一技术状态管理系统平台,建立符合我国国情的技术状态管理数字化环境的建议。     

基于ACME系统的历史型号技术状态管理

在协同设计平台,基于单一数据源进行模块化定义设计的飞机技术状态管理,更改与数据是关联的,而 历史型号的技术状态管理大年代不同,数据分散在不同的管理系统中,存在状态管控与数字化技术文档脱节、纸质审签周期长,效率低,且容易造成单据的丢失等问题。文中借鉴了模块化设计的技术状态管理方法,通过更改请求、更改建议和更改指令定义技术状态管理对象,将更改业务流程转移到ACME系统上,通过在飞机上的应用,验证了运用ACME系统进行历史机型技术状态管理的可行性,此方法操作简单,通用性强,效率高,能够满足型号要求。     

集团化实验室信息管理系统中台建设实践

中台通过重新构建企业级的服务能力,消除企业内部各业务部门、各分子公司间的壁垒,可更好的适应企业发展。描述了当前中台发展现状,结合集团化计量检测机构特点,提出了实验室信息管理系统中台的一种划分方法,为集团化实验室信息管理系统建设提供一种解决方案。实现企业业务、资源、财务的综合管理,提升企业管理能力。     

一种地月转移轨道中途修正的制导算法

针对地月转移轨道中途修正问题,提出了一种求解修正速度增量的制导算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先,利用伪状态理论,通过简单迭代设计中途修正的初值,并通过Vinti预报方法修正了地球扁率的影响。然后,在求解精确解时,提出了一种基于伪状态理论的状态转移矩阵解析算法。该算法通过设计高精度的初值,降低了求解地月转移轨道中途修正问题的难度,而且避免了传统数值方法计算状态转移矩阵的复杂性。数值仿真结果表明,该算法可有效求解中途修正问题。     

高阶微分反馈控制及在四旋翼飞行器中的应用

高阶微分反馈控制是不依赖系统精确模型的控制策略,采用控制滤波器间接补偿系统的未知模型。但其中的高阶微分器没有用来估计系统的未知模型函数,采用的是间接补偿未知模型函数方案。改进了高阶微分器,将控制输入引入其中,既能实时估计非线性模型中的未知函数,也能估计系统输出及参考输入的微分信息。对比分析了改进的高阶微分器和扩张状态观测器所估计的未知函数的收敛性,证明前者的型别比后者高一个类型。应用估计的微分和模型函数设计了新的高阶微分反馈控制算法,该方案能够抑制未知扰动,并成功地应用于四旋翼飞行器(QUAV)姿态系统的控制。应用Lyapunov函数从理论上证明了闭环系统的稳定性。在基于Pixhawk的控制测试平台实验中,分别采用改进的高阶微分反馈控制、PID控制、自抗扰控制和传统的高阶微分反馈控制方案,测试四旋翼飞行器对不同参考姿态的跟踪性能和抗扰性能。结果表明,所提出的改进高阶微分反馈控制方案,在暂态性能,稳态跟踪精度和抗干扰鲁棒性方面,大幅度优越于其他方案。