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931.
研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。 相似文献
932.
933.
面向近距离逼近与捕获翻滚非合作目标的在轨服务空间清理任务需求,研究了航天器非合作式交会对接的轨道和姿态控制问题。在控制输入受限约束下,考虑存在参数不确定性和外部扰动的情况,结合滑模控制和自适应控制技术,分别进行鲁棒自适应位置和姿态控制器设计。利用自适应控制估计参数不确定性、未知干扰上界以及滑模控制反馈系数矩阵,提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了系统在控制器作用下全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了控制器的有效性,能够有效解决与高速旋转非合作目标的稳定相对位姿关系建立的难题。 相似文献
934.
由于强非线性、强耦合和强时变等特征,柔性空间机器人的稳定精细控制问题一直是一个重大挑战。轻质小型化机器人受空间及重量限制,其关节柔性通常不可忽略,这部分柔性主要是由谐波减速器和力矩传感器的柔性造成的。传统的运动学控制在空载时能保持稳定,但是对大负载、快速运动时的适应性差,严重时机械臂抖动剧烈甚至发散。针对以上特征,提出了一种基于非线性干扰观测器和动力学极点配置的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法。仿真实验证明,该方法可以有效地抑制柔性激振,保证响应的快速性和准确性,同时有较好的鲁棒性,能够适应不同类型扰动的影响和末端环境柔顺控制的要求,对工程应用具有一定的参考意义。 相似文献
935.
电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统(以下简称变距电动力系统)可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略:在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。 相似文献
936.
为研究舵面破损对电传控制飞机轴间运动耦合飞行品质的影响,选取了能够反映飞机多轴运动耦合特性的飞行品质评定任务,建立了舵面破损飞机的飞行动力学模型,选取了适用于表征飞机轴间运动耦合程度的特征参数,形成了基于任务的角速率指令式电传控制飞机轴间运动耦合飞行品质的评定方法。采用该方法对具有不同舵面破损程度的算例飞机开展了飞行品质评估试验,得到了能够量化舵面破损对角速率指令式电传控制飞机飞行品质影响的特征参数取值规律。研究结果对于舵面破损情形下飞机飞行安全与作战效能评估等均有一定的理论参考价值。 相似文献
937.
938.
作为国土空间的重要组成,电磁频谱空间呈现出环境错综复杂、目标类型多样、用频行为多变等新挑战,导致频谱安全问题日益严峻。面向复杂电磁环境下频谱秩序安全、频谱对抗安全和频谱共享安全等需求,基于人工智能的频谱管控成为电磁频谱领域的重要研究方向,存在着具有挑战性的基础理论问题和关键技术难题。首先,调研了复杂电磁环境下频谱智能管控的国家战略需求,然后,提炼了智能频谱管控的科学意义与技术挑战,进一步从频谱管控模型机理、频谱态势感知、频谱行为推理、频谱安全决策和频谱管控应用系统等5个方面梳理国内外研究现状,并分析了相关发展动态及研究趋势。 相似文献
939.
本文对重复使用运载器制导与控制技术进行综述。随着航天技术的发展,对航天运载器重复使用的需求也日益剧增,具备可复用的天地往返运输能力也一直是航天工业追求的重要目标之一,而制导与控制将发挥重要的作用。首先回顾了全球范围内重复使用运载器的研究进展,随后从不同的维度对其发展途径进行分类和分析,并从垂直起飞垂直着陆(VTVL)、垂直起飞水平着陆(VTHL)、水平起飞水平着陆(HTHL)等3个方面对制导与控制的需求进行了梳理。针对不同的起降模式,详细构建了完整的制导与控制模型、约束与目标函数,从而对比在不同场景下制导与控制的特点和挑战。在此基础上,对在VTVL、VTHL、HTHL 3种工作方式下制导与控制理论研究与工程实践中所取得的研究成果进行分析,并对各种方法的特点进行了论述和比对。最后对本领域当前亟待突破的技术难点和发展趋势进行了讨论,并对推动重复使用运载器应用的重点研究方向进行了归纳和展望。 相似文献
940.
提出了一种基于LSTM (Long Short Time Memory)模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。 相似文献