卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

电液伺服系统的间接自适应模糊滑模跟踪控制

为改善电液伺服系统的跟踪控制,根据滑模控制原理和模糊系统逼近能力,设计了一间接自适应模糊滑模跟踪控制方案。该法以自适应模糊系统替代系统自治特性,用滑模方式设计控制律,在滑动模态附近建立一边界层,以平滑不连续控制削弱抖振。仿真结果表明该方案有效。     

视场约束的交会对接V-bar撤离控制研究

利用解析和数值结合的方法研究了在视场约束条件下交会对接V-bar撤离的控制问题。描述了交会对接V-bar撤离的径向冲量机动方案，说明了径向机动撤离方案具有减少羽流污染和故障情况下能够避免飞行器碰撞的优点。基于CW方程推导出了机动点位于V-bar上的特殊情况下径向冲量和视场角的解析公式，同时也得到了求最大视场角时刻和冲量作用后V-bar方向撤离距离的计算公式。对于任意机动点的一般情况，得到了求解径向冲量和视场角关系的非线性方程，这一方程可利用数值方法求解。最后，通过数值仿真验证了该方法的正确性。     

基于控制体积方法的降落伞初始充气模型

考虑降落伞初始充气过程中降落伞变形情况与受力特性,建立了基于控制体积方法的初始充气模型。模型从理想气体状态方程出发,通过伞衣内部气体质量求解伞衣内部各个部分所受压力,将压力结果代入基于凯恩方法建立的伞衣结构模型中,即可得到对应的伞形;模型在计算时能够考虑伞衣结构透气的影响。数值计算的结果表明,模型计算得到的初始充气过程伞衣形状变化与试验吻合较好,初始充气时间与经验公式基本一致。该方法还可用于对降落伞主充气阶段的数值模拟。     

基于概率的运载火箭控制系统设计方法研究

针对传统的控制系统极限偏差设计方法导致运载火箭余量大、总体性能下降的问题,综述了基于概率的控制系统设计方法的国内外研究现状,论述了运载火箭控制系统概率设计的基本思想及设计流程,基于概率密度函数建模理论,建立了通过实际控制指令来控制概率密度函数拟合权值的状态空间,并基于最小二乘方法对状态空间中的参数进行了辨识,进而建立了密度函数成型控制模型,提出了基于最优控制理论的运载火箭控制器设计方法,最后通过仿真验证了理论方法的有效性,为我国运载火箭控制系统的精细化设计提供了理论依据。     

基于混杂非对称复合材料的自适应对日定向器

提出并设计了一种基于混杂非对称复合材料层合板的新型自适应对日定向器。该对日定向器采用混杂非对称复合材料层合板作为驱动元件,利用在轨光照条件的变化引起复合材料层合板温度变化,进而使其产生热变形并驱动太阳翼发生偏转。提出的自适应对日定向器结合传统的单自由度对日定向机构,能够实现太阳能帆板的双自由度对日定向。介绍了自适应对日定向器的基本原理,并结合地球静止轨道的光照条件进行了具体设计。利用能量变分原理建立了混杂非对称复合材料的热变形模型,分析其热变形特点,并利用有限元方法对定向器在地球静止轨道上的温度场特性、热变形及对日定向转动角度进行分析。有限元分析结果表明,通过合理设计,自适应对日定向器的转角能够随太阳光入射角变化呈线性变化,定向精度可达±1°。     

非对称变翼飞行器复合控制系统设计

针对非对称变翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种复合控制系统的设计方法。基于非对称变翼的姿态动力学模型,将变翼作为一种主动控制方式,提出了非对称变翼的使用条件,并采用逻辑函数设计了气动舵和变翼的复合控制分配策略。利用扩张干扰观测器估计了变翼过程中的扰动,采用全局滑动模态的变结构控制方法,设计了姿态复合控制系统,抑制了变形过程中参数的剧烈变化和变形引起的附加扰动。通过仿真,一方面与固定翼飞行器对比,校验了非对称变翼控制的有效性;另一方面通过气动数据的正负拉偏,验证了控制器对气动参数的摄动有良好的鲁棒性。     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

基于混合遗传算法的多冲量最优变轨

针对航天器多冲量最优变轨问题,建立了多冲量最优变轨的数值优化模型,给出了一种遗传算法(GA)与序列二次规划算法(SQP)结合的混合优化算法.该算法不需初值猜测,全局和局部搜索能力强并且计算效率高.仿真计算了燃料最优交会和时间最短拦截问题,比较了GA,SQP以及混合遗传算法的性能.针对混合遗传算法得到的不同冲量次数变轨的优化结果,分析了冲量次数对变轨性能指标的影响.结果表明混合遗传算法综合性能最高,冲量次数对不同性能指标的影响不同.仿真算例验证了模型和算法的有效性.     

基于工业物联网的混流车间机器人自适应调度

随着工业物联网技术与人工智能技术深度融合,物料机器人已广泛应用于物联网车间中.针对车间存在实时动态变化和状况不确定等诸多复杂因素,本文提出以组分层建树和以实时状态为根节点的SP–MCTS(Single-player monte-carlo tree search algorithm)搜索方法实现车间自适应调度决策.该方...