基于直接冗余的轮控系统故障诊断及优化配置

闭环控制系统中的故障检测与诊断是目前卫星控制工程上急需解决的问题之一。由于故障传播等原因的影响，闭环系统中某一执行机构故障会对其它正常执行机构输出造成影响，因此很容易产生误判。轮控系统是卫星控制系统长期轨道运行模式中的主要执行部件，由于不断作机械运动，难免发生故障，若不及时处理，会给飞行任务带来严重影响。文章介绍了一种基于直接冗余的飞轮故障检测与隔离方法，对于冗余配置轮控系统，每个飞轮的力矩控制信号是按照飞轮的配置结构对三轴所需控制力矩进行分配而得到的，因此当飞轮工作正常时，飞轮的输出(转速变化率)之间会存在一致性。一旦这种一致性被破坏，即说明某一个飞轮发生故障，就要对其进行隔离。这种方法不需要对每个飞轮的力矩控制信号进行积分，减小了计算量。仿真结果验证该方法能够实时检测渐变故障，且不受闭环系统故障传播的干扰。最后还从故障检测性能方面对轮控系统进行了优化配置分析。     

多波束天线馈源激励系数的优化

本文采用Max min方法探讨星载多波束天线馈源激励系数的优化问题,给出了精确的数学模型,强调问题的特点:目标函数是不可微的多峰函数。据此,采用复合形法寻优,并结合我国实际情况,探讨了地面站的加权与雨耗、版图东西部分区和馈源激励系数分组三个实际问题。 本文对一实例进行了优化,结果表明,优化后的最弱站场强有明显提高,整个服务区内的场强趋于一致。     

MTFC在光学遥感成像系统优化设计中的应用研究

图像处理作为成像链路的重要组成部分，是系统优化设计不得不考虑的一个环节，其中调制传递函数补尝（MTFC）是当今研究的热点，在遥感成像系统优化设计中发挥着重要作用。如果综合应用地面MTFC的能力，对遥感器进行优化设计，则可以大大减轻遥感器的研制难度、节约成本和缩短研制周期。该文对MTFC在光学遥感成像系统优化设计中的应用进行了一些探讨。     

MTFC在光学遥感成像系统优化设计中的应用研究

图像处理作为成像链路的重要组成部分,是系统优化设计不得不考虑的一个环节,其中调制传递函数补尝(MTFC)是当今研究的热点,在遥感成像系统优化设计中发挥着重要作用。如果综合应用地面MTFC的能力,对遥感器进行优化设计,则可以大大减轻遥感器的研制难度、节约成本和缩短研制周期。该文对MTFC在光学遥感成像系统优化设计中的应用进行了一些探讨。     

高速再入飞行器的变结构控制及其六自由度仿真研究

针对高速再入飞行器模型的快时变、强耦合及严重非线性的特点 ,采用变结构控制方法设计了自动驾驶仪 ;同时 ,采用最优化设计理论与理想速度曲线相结合的方法 ,设计了能同时保证末端制导精度及速度方向、大小的制导律。最后 ,进行了系统六自由度仿真 ,结果表明 :本文设计的制导律及控制方案合理、有效 ,易于实现     

一种翼身组合体的气动设计及优化

翼身组合体具有较高的升阻比,可进行较大范围的机动,而且还可以提高落点精度、扩大再入走廊、降低热流峰值并降低过载。采用模线设计方法设计横截面控制点,借鉴航天飞机气动力工程计算方法发展了一套可以预估翼身组合体飞行器纵横向气动力的工程计算方法。提出并建立了翼身组合体飞行器的优化设计模型并进行了计算,获得了带后掠下反翼的翼身组合体优化方案。本方案在5°攻角时升阻比可达6.5,并给出了飞行器稳定配平的质心布置条件。在纵向稳定配平时,组合体飞行器在偏航及滚转方向均为静/动稳定的。研究表明,本方案可在较小攻角时获得较大升阻比,并具有纵横向稳定性,是高超声速机动的潜在可行方案。     

固体发动机喷管内部型面最佳设计

本文在一维两相平衡流动理论基础上，在相同推力和一组给定的设计参数条件下，分析确定使喷管扩散段长度最短的内部最佳型面为一特定系数的三次多项式，该型面在大的和高膨胀比特别是长度受到限制的喷管上使用，更具有其实用价值     

最优线性回归模型的校正

本文结合线性有偏估计方法和自变量选择准则的思想,提出了一种校正最优选模型的方法;用本文方法处理选模型可以获得较好的参数估值精度。     

巡航导弹最优地形跟踪H_∞控制器设计

设计了一种最优地形跟踪控制系统，它可以权衡巡航导弹的撞地概率与控制作用之间的关系。基于Ｈ∞优化理论的二自由度控制器由两个控制器组成，既实现鲁棒稳定的反馈控制器和提供良好跟踪性能的前馈控制器。对各信号的权函数选取后，仿真结果表明此Ｈ∞二自由度控制器具有良好的跟踪特性，干扰和噪声抑制特性。     

A new hybrid aerodynamic optimization framework based on differential evolution and invasive weed optimization

Since many aerodynamic optimization problems in the area of aeronautics contain highly nonlinear objectives and multiple local optima, it is still a challenge for most of the traditional optimization methods to find the global optima. In this paper, a new hybrid optimization framework based on Differential Evolution and Invasive Weed Optimization (IWO_DE/Ring) is developed, which combines global and local search to improve the performance, where a Multiple-Output Gaussian Process (MOGP) is used as the surrogate model. We first use several test functions to verify the performance of the IWO_DE/Ring method, and then apply the optimization framework to a supercritical airfoil design problem. The convergence and the robustness of the proposed framework are compared against some other optimization methods. The IWO_DE/Ring-based approach provides much quicker and steadier convergence than the traditional methods. The results show that the stability of the dynamic optimization process is an important indication of the confidence in the obtained optimum, and the proposed optimization framework based on IWO_DE/Ring is a reliable and promising alternative for complex aeronautical optimization problems.