SPMSM弱磁算法自适应调速仿真

摘要： 为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

微小卫星用微型控制力矩陀螺研究

摘要： 随着技术的发展,微小卫星已经成为一种功能强大的航天器.为了进一步拓展微小卫星的应用领域,提升其任务效益,高敏捷机动能力成为了微小卫星发展的重要方向.控制力矩陀螺（CMG）因其具有高转矩能量比和低重量力矩比,将成为实现微小卫星敏捷机动的重要执行机构.介绍一种新型的可应用于微小卫星的微型CMG,其角动量为0.1 N·m·s.经过实验室测试和环境试验,结果表明该型CMG可满足微小卫星的姿态控制需求.     

正交试验法在空间自由漂浮机械臂控制参数寻优中的应用

摘要： 针对空间自由漂浮机器人自适应控制参数的寻优问题,引入正交试验设计方法.综合考虑了各因素对试验结果的影响,通过较少的试验仿真次数即可快速获得较为理想的控制器参数,因此该方法对复杂系统控制器参数寻优具有较为实用的借鉴意义.实例证明,采用L81(340)正交表能较好地完成两自由度自由漂浮空间机械臂的14个控制参数寻优.     

空间机械臂间隙影响分析

摘要： 为考察关节间隙和柔度对机械臂动力学行为的影响,分别建立平面二自由度和空间7自由度的机械臂刚柔耦合模型,应用ADAMS 软件采用间隙铰非线性弹簧阻尼模型,考虑臂杆柔度和间隙对动力学性能的影响,对两种机构进行动力学仿真分析.分析结果表明：臂杆柔度对位移影响较小,但角速度、角加速度曲线随柔度增加波动显著增大;由于间隙的存在,关节碰撞导致机械臂运动精度、角速度与角加速度随间隙显著增大.     

基于虚拟目标的导弹越肩发射初制导轨迹优化

摘要： 对具有攻角约束的空空导弹越肩发射轨迹优化问题做出研究.针对空空导弹越肩发射初制导段拐弯问题,设计了基于虚拟目标的程序指令. 基于最优控制的思想,利用高斯伪谱法求解最优程序指令,并根据所得指令的特点提出了三段式指令计算方法.在此基础上,比较了不同空域、速度以及虚拟目标位置条件对程序指令的影响.同时基于预测控制的思想,对程序指令进行在线修正,提高了导引指令的鲁棒性.三通道仿真结果表明,指令可以使导弹快速转弯并在转弯完成时指向虚拟目标.     

卫星导航系统失效性能分析与重构方法研究

摘要： 以建成后的北斗卫星导航系统为对象,研究导航星座中有卫星失效下的星座性能和重构方法.分析不同失效模式下导航星座的服务性能,在此基础上建立导航星座重构构型的优化模型和基于遗传算法的导航星座重构构型优化设计方法;研究星座构型重构过程中卫星的机动策略和机动模型;针对某一具体的失效情况通过仿真计算验证重构模型的有效性和准确性并给出该失效情况下构型重构的机动方案.     

热容法测量推进剂剩余量的地面试验

摘要： 热容法作为一种新的推进剂剩余量测量方法,由于具有实施方便、测量精度高等优点,适用于卫星在轨寿命末期的推进剂测量.为了验证热容法的可行性,考察热容法的测量精度,并对星上热容法方案给出实施建议,对某贮箱进行了热容法试验验证研究.在不同加热工况下,对不同试液装填量进行试验,采集不同测温点的热响应数据,通过对试验数据的分析,得出了热容法的测量精度,验证了热容法的可行性,并且提出了具体的实施建议,为热容法的后续在轨应用提供参考.     

姿态异常下的星体自旋角速度确定方法

摘要： 针对在轨姿态异常后星体高速自旋情况,开展星体自旋角速度确定方法研究.提出一种基于太阳敏感器测量数据确定自旋角速度的方法,并对自旋角速率确定误差进行分析,得到各误差源对确定精度的影响关系;基于角速率确定误差分析结论,给出根据角速度大小选取不同时间间隔测量数据的策略,通过大时间间隔测量数据的选取,保证小角速度情况下的确定精度.所提出方法的有效性通过数学仿真验证,并在实际应用中基于太阳敏感器遥测数据获取在轨姿态异常卫星角速度.     

面向Web的知识描述语言

提出了Web知识描述层次模型,采用本体论技术从类、槽和槽约束3方面对领域知识建模,结合描述逻辑、框架系统建立了基于XML(eXtensible Markup Language)和本体论技术的知识描述语言(KDL).然后,介绍了KDL的扩展语法,并从一阶逻辑的角度对KDL的语义特征进行分析,提供KDL到FOL(First-Order Logic)的映射方法以完成KDL语言和FOL表达式之间的转化.实践证明KDL具有规范的语法和精确的语义,具有较强的逻辑推理能力.      

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.