基于快速非奇异终端滑模的姿态控制技术

针对存在执行器故障与外部干扰的刚体飞行器姿态控制系统,提出一种基于快速非奇异终端滑模(NSFTSM)的姿态容错控制方法.控制方法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.采用二阶鲁棒精确微分器估计执行器故障与外部干扰,采用快速非奇异终端滑模技术设计姿态容错控制律,根据Lyapunov稳定性理论证明了方法的稳定性.稳定性分析表明,通过引入新型快速非奇异终端滑模,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,进而收敛到系统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.数值仿真结果验证了方法在姿态跟踪控制中的有效性.     

飞机大部件自动对接同步调姿方法

提出了飞机大部件自动对接同步调姿方法,实现了大部件调姿基准点的连续自动跟踪测量和位姿连续调整.在此基础上开发了集测量场构建、大部件位姿解算和调整等功能于一体的大部件自动对接集成控制软件,并在ARJ21飞机翼身自动对接现场进行了应用试验,结果证明该方法能有效完成飞机翼身自动对接过程,提高测量和对接效率.     

Simultaneous state and actuator fault estimation for satellite attitude control systems

In this paper, a new nonlinear augmented observer is proposed and applied to satellite attitude control systems. The observer can estimate system state and actuator fault simultaneously. It can enhance the performances of rapidly-varying faults estimation. Only original system matrices are adopted in the parameter design. The considered faults can be unbounded, and the proposed augmented observer can estimate a large class of faults. Systems without disturbances and the fault whose finite times derivatives are zero piecewise are initially considered, followed by a discussion of a general situation where the system is subject to disturbances and the finite times derivatives of the faults are not null but bounded. For the considered nonlinear system, convergence conditions of the observer are provided and the stability analysis is performed using Lyapunov direct method. Then a feasible algorithm is explored to compute the observer parameters using linear matrix inequalities (LMIs). Finally, the effectiveness of the proposed approach is illustrated by considering an example of a closed-loop satellite attitude control system. The simulation results show satisfactory perfor-mance in estimating states and actuator faults. It also shows that multiple faults can be estimated successfully.     

瞬变流速作用下姿控发动机燃料管路的非线性振动特性分析

为研究瞬变流速激励下某型卫星姿控发动机燃料输送管路的非线性振动特性,采用加权余量法和四阶Runge—Kutta法对燃料输送管路的非线性液固耦合振动模型进行了数值仿真,研究不同燃料流速下、电磁阀开关时长对燃料管路非线性振动稳定性的影响.仿真结果表明,依据管路特征线可将管路振动分为稳定振动区和不稳定振动区,且不稳定振动主要...     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。