航天器模块划分数值优化方法

对航天器模块划分主要依靠经验和定性方法的问题,构建了一种通用的模块划分数值优化方法。利用功能分解方法、相关性评价准则、设计矩阵与设计结构矩阵（DesignStructureMatrix,DSM）同步演化的机制获得了基于功能元的数值DSM;基于DSM构建了遵循公理化设计原理的通用优化模型;利用遗传 模拟退火算法获得了可对模块划分方式及数目进行同步优化的模块划分方法;给出了不同于优化目标的评价方法。仿真结果表明,该方法可将航天器划分为一系列内聚度高、耦合度低的模块。     

基于键合图模型的SHA/EMA余度系统的故障诊断

针对液压伺服作动器（SHA）和机电作动器（EMA）组合的余度系统中故障模式复杂的问题,采用基于键合图模型的故障诊断方法,可以诊断出系统中多种参数故障。首先建立SHA/EMA余度系统的行为模型,然后根据因果关系倒置法转换成诊断键合图模型,进而推导出计算残差的解析冗余关系式（ARR）,并创建故障特征矩阵（FSM）作为故障隔离的依据。联立行为模型和诊断模型对可隔离故障进行诊断,并通过ARR估计故障参数以诊断不可隔离故障。选取典型故障进行仿真验证,结果表明可隔离故障和不可隔离故障均被成功隔离,验证了所提方法对SHA/EMA余度系统的故障诊断是有效可行的。      

基于LMI的鲁棒H∞状态估计

给出了基于线性矩阵不等式（ＬＭＩ）鲁棒Ｈ∞状态估计器的设计过程,该方法克服了基于代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程（ＡＲＥ）中处理不确定性的限制,整个设计过程完全通过求解三个ＬＭＩ很到,简化了设计过程,在惯性导航系统（ＩＮＳ）地面自对准中的应用表明,其于ＬＭＩ的鲁棒Ｌ∞状态估计器在系统具有不稳定性时,仍然能估计误差保持收敛,优于传统的性能状态估计。     

基于Stewart平台的6-SS并联天平结构优化设计

良态的雅可比矩阵决定并联机构的性能，并决定了其结构参数是否合理。本文利用矩阵的F-范数研究一种新颖的并联天平力雅可比矩阵，以力雅可比矩阵的条件数为目标函数进行并联天平结构优化设计，推导出优化目标函数以5个基本结构参数表达的解析式。利用数值解法求出目标函数关于过渡变量的最小值，并用矩阵2-范数加以验证，找到8种保证并联天平精度的优化结构。该法同时也为六维力／力矩传感器的性能指标评价及其结构优化提供很好的借鉴。     

一类时滞系统的鲁棒稳定性分析

通过构造适当的Ｌｙｓｐｕｎｏｖ函数和利用矩阵范数，对时滞扰动多变量系统的鲁棒稳定性进行了较为详细的分析，得出了几个较有意义的充分条件．     

基于控制分配器的可重构飞行控制系统研究

今天的飞机，使用硬件余度方法无法恢复关键舵面缺损所造成的严重故障。可重构技术利用多舵面的空气动力余度，可以将失效舵面的控制效果分配给别的舵面，消除了故障舵面的影响。本文针对飞机控制舵面／作动器故障，推导出了基于控制分配器概念的可重构飞行控制系统算法，并分析了飞行控制系统结构对飞机气动力余度大小的影响，讨论了重构算法的重构特性。理论分析和仿真验证表明，在控制舵面／作动器产生一定水平故障时，这种方法可以保证飞机满足一定飞行品质的安全飞行。     

基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究

视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理，而不是对整个特体的图像进行处理，这样可以减少图像处理的区域，提高伺服系统实时性，为了达到这一目标，文中利用推导出的方程作为约束条件，建立约束卡尔曼滤波器，该滤波器在系统中作为预测器使用，利用它跟踪的特征点下一位置进行预测，与普通卡尔曼滤波器相比，这一预测精度有了很大的提高，这样就可以缩小图像处理的窗口，文中还利用视觉雅可比映射矩阵，求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程，利用这一方程可以控制机器人的运动，完成特征点的跟踪，从仿真结果来看，使用这些方法减小了图像处理的区域，提高了图像处理的速度和系统的实时性。     

不确定时滞系统的模糊鲁棒H∞控制

讨论了一类具有时滞的不确定非线性系统的模糊H∞状态反馈控制问题。采用具有时滞和不确定项的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模，提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，并给出了模糊H∞状态反馈控制器存在的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到输出控制输出的H∞范数界约束。示例仿真表明了该方法的有效性。     

非线性不确定系统的时滞相关鲁棒H∞控制

针对一类带有输入时滞的非线性不确定时滞系统,基于适当形式的Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequation,LMI)方法,讨论了时滞相关型鲁棒H∞状态反馈控制器设计问题,其中非线性不确定性满足增益有界条件,且控制器存在的充分条件由线性矩阵不等式的形式给出.最后给出一个具体算例说明了该方法的有效性.     

一种新的多维随机振动试验控制算法——矩阵微分法

介绍了多维随机振动试验的应用必要性和前景,就多维随机振动试验控制算法问题进行了讨论,提出了一种新的多维振动控制算法--矩阵微分法,在国内现有的公开发表的文献中该方法首次实现了对自功率谱密度、互谱密度、互谱相位和相干系数的同时控制,用双台振动试验模型进行了数值仿真,证明了该方法的有效性.