数字仪器标准装置期间核查的实施

介绍了对数字仪器标准装置实施期间核查的时机、核查方案的策划、核查的频次、核查的方法、核查的记录方式和核查结果的处理。运用同量级比对的核查方法,通过对数字仪器标准装置的直流电压、交流电压、交流电流三个参数期间核查过程数据的分析,建立控制图,取得了对测量标准实施期间核查的成果。     

数控车床故障分布的两重威布尔分段模型

为了定量地分析数控车床故障分布规律,同时也为提高其可靠性水平提供理论依据,在历时2年多收集14台数控车床故障数据的基础上,对数控车床故障率曲线的特征进行了分析,应用概率统计数学方法,建立了数控车床故障分布的两重威布尔分段模型,运用威布尔概率纸图分析法进行参数估计,据此对观测值进行了曲线拟合,拟和结果证明了分段模型的正确性.采用Laplace趋势检验法对模型进行了检验验证.从建立的两重威布尔分段模型和相应的故障率曲线上都可以区分出数控车床的早期故障期和偶然故障期,经计算早期故障期大约是5个多月,这与机床用户反映的使用初期的半年内故障频繁、故障率高相一致.该系列数控车床在使用中存在早期故障期,说明其早期故障在出厂前未被有效排除,降低了其可靠性水平.     

微纳卫星共面伴飞相对运动椭圆短半轴最省燃料控制

针对伴随微纳卫星资源受限、轨控需要尽可能节省燃料的现实问题,基于希尔（Hill）方程,研究推导了共面编队伴飞卫星的轨控时机和轨控方向对相对运动椭圆短半轴控制效率的影响。理论推导和仿真均表明：当控制量大小｜ΔV｜与相对运动椭圆短半轴b满足｜ΔV｜≤nb/2关系时（n为参考星平均轨道角速度）,在相对运动椭圆上下点进行横向或反横向控制,最大效率地将相对运动椭圆短半轴改变了｜Δb｜=2｜ΔV｜/n。其中,在上点反横向或下点横向进行控制,可以最大效率地增大椭圆短半轴;在上点横向或下点反横向进行控制,可以最大效率地减小椭圆短半轴。     

考虑负载均衡的过驱动航天器推力器分配方法

以过驱动航天器的推力器控制分配误差最小、推力器负载均衡等为设计目标,构建航天器推力分配混合优化模型,并将其转化为线性规划模型进行求解,提出了一种考虑负载均衡的航天器推力器动态分配算法。该算法在确保分配误差最小前提下,能够降低各推力器的最大分配推力之差,有效均衡各推力器总工作时长和开关次数,进而延长推进系统的整体工作寿命。进一步定义了表征负载均衡性能的推力平衡度和干扰敏感度性能指标,并在此基础上给出了一种分配算法负载均能能力的定量化评价方法。在仿真验证中,采用平衡度和敏感度对算法性能进行定量评估,结果表明该方法在保证控制性能和控制分配误差的前提下,能够有效均衡各推力器最大推力,提高了系统的平衡度和对扰动力矩的鲁棒性。     

航天器新型非奇异饱和终端滑模姿态控制

针对刚体航天器姿态机动过程中存在的控制饱和与外部干扰问题,提出一类基于新型非奇异饱和终端滑模面的有限时间控制器设计方法。该控制方案不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题。此外,本文建议的控制器不仅显式考虑执行器输出力矩的饱和幅值要求,使航天器在饱和幅值的约束下完成姿态控制任务,而且控制器的设计对外部干扰的上界没有任何要求,也无需作任何小角度的假设。进一步的稳定性分析表明,通过引入新型非奇异饱和终端滑模,该控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,继而收敛到平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性。数值仿真校验了该控制器在姿态机动过程中的性能。     

一种基于故障统计数据的发动机风险预测

给出了发动机故障危险等级划分 、危险系数确定、风险因子与飞行风险的计算方法,建立了基于蒙特卡罗仿真的发动机多故 障模式风险评估流程,预测发动机故障发生情况,评估发动机使用阶段的故障风险。在已有 航空发动机历史故障数据的基础上,对多种故障模式进行了风险预测,制定了两种可降低风 险的方案,分析了维修周期对风险因子的影响,给出了合理的降低风险方案。     

Anti-disturbance attitude control of combined spacecraft with enhanced control allocation scheme

In this paper, we propose a novel anti-disturbance attitude control law for combined spacecraft with an improved closed-loop control allocation scheme. More specifically, a saturated approach is adopted to guarantee the global asymptotic stability under control input saturation. To enhance the robustness of the system, a nonlinear disturbance observer is constructed to compensate the disturbances caused by inertial parameter uncertainty and unmodeled dynamics. Next, the quadratic programming algorithm is used to obtain an optimal open-loop control allocation scheme, where both energy consumption and actuator saturation have been considered in the allocation of the virtual control command. Then, a modified closed-loop control allocation scheme is proposed to reduce the allocation error under the actuator uncertainty. Finally, stability analysis of the closed-loop system with the proposed allocation scheme is provided. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed control scheme.     

概率安全评估和可靠性分析中故障树的重要度分析

概率安全评估中故障树的临界重要度和可靠性分析中全局灵敏度指标都可以用来表征基本事件的重要程度。两种重要度分析之间有哪些区别和联系?首先,简述概率安全评估中故障树的定性及定量分析过程;然后,介绍故障树问题在可靠性评估中的失效概率计算及全局灵敏度指标的定义;最后,通过对三个飞机系统的故障树进行分析。结果表明:概率安全分析与可靠性分析得出的系统故障的概率基本一致,而由于引入基本事件发生概率的随机性,使得基本事件的重要性排序发生变化,甚至带来颠覆性的重要性排序,并且随机分布类型和分布参数对全局灵敏度指标的影响也是需要考虑的。     

Feasible angular momentum of spacecraft installed with control moment gyros

In this paper, a fundamental approach to analyzing the maneuverability of spacecraft with mounted control moment gyros is addressed by searching feasible angular momentum. The geometrical array of control moment gyros considered is a roof array also known as a 2-SPEED system. Due to the simplicity of the singularity envelope of the array considered, it is reasonably practical to conduct rotational performance analysis of the spacecraft. This maneuverability analysis technique uses a unique chart developed in this work, which allows a guaranteed maximum torque output and angular momentum at any time without concern about the singularity problem of the control moment gyros. Therefore, the purpose of this paper is to provide a conservative method for maneuverability analysis of a spacecraft with installed control moment gyros by searching allowable maximum angular momentum. This method is demonstrated using an illustrative example.