基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

失真仪误差分析和检定问题

本文通过大量的实验数据,详细分析了失真仪的各种误差,指出了影响失真仪质量的原因,提出了合理判定仪器质量的方法和建议,为厂家提供了改进设计的思路。     

飞行模拟器飞行指引系统控制器的设计

在现代飞机中，飞行指引系统对飞机的起飞，着陆，预选飞行高度和航向、保持飞行状态和航线飞行等方面起着十分重要的作用，它能向驾驶员提供飞机的姿态指令信号，从而确保了飞机的安全，提出了飞行效率和减轻了驾驶员飞行中的负担。本文主要讨论民机飞行模拟器中的飞行指引系统控制器的设计。     

橡胶变形响应的非线性有限元分析

由于材料及几何两方面的原因，橡胶有限元分析中具有很强的非线性性质。此外，又因为问题中含有不可压约束条件，使得分析变得更加复杂，其结果，不恰当的单元列式将导致“锁闭”现象，从而得出错误的解答；使用低阶单元会造成压力的不稳定；等。本文将讨论并比较不同的能量函数及有限元列式，推导本构关系式，并建议一种新的迭代技术，已经通过一些典型例题的解析和数值解，证明了它们有优良的数值特性及逼近绝对不可压缩体的能力。     

航天器太阳帆板展开过程的最优控制

本文讨论航天器太阳帆板展开过程中主体姿态的最优控制问题. 利用多体动力学与最优控制理论建立数学模型, 考虑系统的非完整约束特性, 提出太阳帆板展开过程的最优控制算法. 通过数值仿真, 表明该方法对太阳帆板展开姿态控制的有效性.      

月球引力转弯软着陆的制导控制研究

对于月球引力转弯软着陆过程 ,采用反馈线性化方法 ,对高度和速度信息分别设计了跟踪制导控制律 ,并应用微分几何的有关理论证明了这两种跟踪制导控制系统的李雅普诺夫稳定性。此外 ,根据软着陆系统推力、燃料和状态的约束条件 ,给出了引力转弯着陆过程初始条件的可达集合。最后给出的软着陆跟踪制导实例 ,只需要测得斜向距离、速度和姿态角度信息。这种制导方法测量简单 ,适于低成本的软着陆任务。     

大气中层顶区域波相互作用的一个观测个例

利用SOUSY VHF雷达的观测数据分析了极区中层顶83.4-91.2km范围内大气风场波动的非线性相互作用。大气风场的谱在不同高度上均有明显的潮汐分量峰值，纬向风分量中35h波、半日潮和8.9h惯必重力波构成共振相互作用对，经向风分量中33h波、半日潮和19h惯性重力波构成共振相互作用对。双谱分析表明，这些共振对在许多高度上都发生耦合，35h或33h波振幅的极小值与半日潮的极大值出现的高度几乎相同，呈现出明显的非线性相互作用在空间上不是局域的，而是存在于中层顶区域的几乎所有高度上，这种相互作用不仅导致半日潮振幅随时间的变化，也使半日潮的振幅随空间变化。35h和33h波动可能是在其他时段或其他位置通过行星波与周日潮相互作用产生的，然后传播到观测点并与半日潮发生相互作用。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

对地观测卫星姿态非线性控制方法

针对对地观测卫星姿态控制系统 ,着重考虑干扰、噪声对卫星姿态稳定度的影响。忽略耦合和挠性部件影响 ,也不考虑敏感器和执行机构的动态特性 ,针对卫星定向模式的主调节器设计问题构造了一种简单实用的非线性控制器 ,并分析和验证了该非线性控制器的有效性。