平面并联机器人的轨迹控制与在线监控

提出了三自由度平面并联机器人的运动学控制方法,通过逆向运动学求解实现对机器人的轨迹规划;提出完成并联机器人在线监控的2个步骤:首先利用解析法实现并联机器人的正向运动学分析,再综合运用二分法和插值法进行正解的在线计算.还研究和完成了基于PC的模块化机器人控制系统设计,该设计主要包括使用C+ +语言完成并联机器人运动学控制算法编程和设计基于PMD(Performance Motion Devices)的模块控制器.该控制系统在三自由度模块化平面并联机器人上进行了演示,并将在MATLAB下实现的数值法与C+ +语言编写的解析法进行了比较,其结果验证了运动学算法和运动控制器的性能.      

基于遗传算法的载人航天器标准返回轨道设计

载人航天器返回时,根据任务的要求,需要设计一条标准返回轨道,作为制导时的参考轨道。文章探讨利用遗传算法（ＧＡ）来自动设计标准返回轨道。通过仿真表明,遗传算法在标准返回轨道设计中具有一定的优越性。仿真结果满足任务要求。     

用广义乘子法求解航天器最优平面再入轨迹

从纵向平面无量纲航天器质点运动方程出发，引入了能量参数对运动方程进行推导，使得运动方程和优化问题易于处理。通过将优化变量转化为分段连续的线性函数和Runge—Kutta数值计算方法，将轨迹优化问题转化为非线性规划问题，应用广义乘子法对其进行数值分析，给出了不同航程要求下．总加热量最小，满足终端要求以及过载、动压、热流约束的航天器最优轨迹，并分析了其特点。     

双转子系统轴承座松动的动力学模型及故障特性

针对双转子系统轴承座松动故障,基于实验台双转子结构,考虑松动轴承座的3自由度平面刚体运动,引入碰撞恢复系数,建立双转子系统轴承座松动的动力学模型.基于Timoshenko梁单元,利用有限元和刚体运动学方法,采用Newmark-β算法进行数值仿真,对轴承座松动故障时内、外转子运动的动力学特性进行了研究.同时,进行了两种不同转速组合下双转子系统的松动实验,结果基本相同.将仿真结果与实验结果对比分析,结果表明:轴承座松动故障时,松动转子振动位移波形有“削波”现象,内、外转子振动位移频谱不但含有两转子基频的差频与和频,还包含支承松动转子的2倍频,3倍频等分量;低频段谱线较多,含有分频成分等;转子位移频谱中还含有较少的组合频率成分等.轴承座单侧松动时,松动转子的轴心轨迹呈拉伸的类椭圆状.     

高速再入飞行试验再入条件优化设计

飞行器返回再入时将经历极高的气动热环境,因此深空探测返回飞行器,尤其是载人飞船需要通过实际飞行试验验证相关性能,为降低成本和研制风险,通常采用大再入角和相对第二宇宙速度较低的再入速度进行飞行试验。为获得能实现高热流密度验证的最小能量再入任务方案,采用优化设计手段对飞行试验的再入角和速度以及倾侧角控制进行设计,经仿真分析表明,优化结果可达到飞行试验要求的热流密度,并可将再入速度需求降低约2．1 km／s。     

动力翼伞系统空投风场的辨识与应用

风场对动力翼伞系统的运动状态有着重要的影响,获得风场中风的速度和方向可以使动力翼伞系统利用或者消除风场的影响。针对风场辨识问题,通过分析动力翼伞系统在风场作用下的飞行特性,提出了一种基于动力翼伞系统在风中的飞行状态进行风场辨识的方法。该方法仅使用动力翼伞系统配备的全球定位系统（GPS）模块采集定位数据,计算获得动力翼伞系统飞行的速度和方向,根据风场与动力翼伞系统的动态关系,利用最小二乘法对风场进行在线辨识。为了保证辨识精度,由GPS获得的动力翼伞系统运动信息经卡尔曼滤波器进行滤波处理。仿真结果表明：该方法对风场有较高的辨识效果,并能辅助实现雀降。     

考虑控制系统故障的重复使用运载器轨迹优化

传统的重复使用运载器的制导系统与控制系统的设计是分开进行的。当运载器出现故障时,需要进行轨迹和控制的重构,故障下气动特性和配平能力的变化使得重构后的制导系统与控制系统难以良好匹配。考虑到控制系统对轨迹设计和优化的影响,通过将三自由度轨迹优化与多舵面控制分配结合,提出一种考虑控制舵面气动力和故障的重复使用运载器轨迹优化方法。仿真结果表明,多舵面控制分配算法可以将运载器故障下的配平能力转化为轨迹优化的约束条件,从而避免了传统三自由度轨迹优化方法结果无法被控制系统跟踪的可能性,并为制导与控制一体化设计提供参考依据。     

基于GPM的高超声速飞行器再入轨迹优化

为保证高超声速飞行器具有最大再入距离,应用高斯伪谱方法求取了存在路径约束及终端约束的飞行器最优再入轨迹。首先选取迎角及倾斜角作为最优控制量,并分析再入轨迹的最优控制模型;然后应用高斯伪谱方法将最优控制问题离散成非线性规划问题,并采用SNOPT软件包对非线性问题进行求解,得到最优轨迹。通过仿真证明了该方法求得的最优轨迹对初始值不敏感,且具有良好的实时性。     

300万DN值圆柱滚子轴承优化设计与试验

为了解决圆柱滚子轴承在高DN(轴承内径×轴承转速)值工况下易失效问题,开展了高DN值圆柱滚子轴承的研制工作。结合轴承设计准则,进行300万DN值圆柱滚子轴承结构参数优化设计和材料选取;基于轴承动力学理论,建立了动力学模型并仿真分析,研究了300万DN值圆柱滚子轴承动力学行为;在自主研发的试验机上进行轴承试验,试验过程中监测轴承温升及振动加速度值。结果表明：DN值为300万时,温度低于130 ℃,振动加速度低于20g。通过优化设计,圆柱滚子轴承DN值从200万提升到了300万。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。