蜂窝夹芯板缺陷的ESSPI无损检测

蜂窝夹芯板的缺陷严重地制约和影响了其在航空航天领域的应用.介绍了电子剪切散斑干涉技术的基本原理,并利用电子剪切散斑干涉技术,用热加载的方式对蜂窝夹芯板进行了无损检测,通过图像处理及对含缺陷材料的3点弯曲实验,验证了电子剪切散斑干涉技术的正确性和适用性.结果表明,蒙皮与蜂窝芯子的脱粘等缺陷是蜂窝夹芯板强度降低的主要原因,该无损检测技术可以快速地对蜂窝夹芯板的质量检测进行评估.     

基于双目视觉的非合作目标逼近控制系统设计与仿真

主要研究空间非合作目标近距离逼近过程的控制系统设计与仿真问题.针对采用双目视觉敏感器实现对非合作目标的观测情况,提出一种考虑成像误差的目标位置矢量计算方法,有效保证目标位置解算的可行性.在主星视线坐标系下,分别考虑逼近过程的最大相对速度约束、控制推力和力矩约束,设计了基于非线性项解耦的递阶饱和PID形式的近距离逼近位置控制律和姿态控制律,并在逼近过程中设置停泊点以确保与目标无碰撞.最后对典型航天器非合作目标抓捕任务进行了数学仿真,仿真结果表明所提出的方法可在满足各种约束的情况下有效实现任意方向的空间非合作目标的抓捕任务.     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

主-从多飞行器三维分布式协同制导方法

针对三维空间下的多飞行器协同打击问题,基于主飞行器和从飞行器架构提出了两种分布式协同制导方法,实现了所有飞行器最终对目标的同时命中。方法1在定义协调变量的基础上,通过对所选协调变量的一致性协同控制使从飞行器状态同步于主飞行器状态。方法2提出了分布式观测器对主飞行器的状态进行准确估计,各从飞行器通过跟踪观测的主飞行器状态信息实现命中时间的一致。理论分析表明,两种方法都可保证多飞行器同时命中目标。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于增量式路标表观学习的移动机器人定位

在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.     

有限对象集合的同时镇定与分组设计

研究了有限对象集合同时镇定的基本理论问题。证明了４个对象可同时镇定的充要条件是存在４个稳定的多项式同时满足２个多项式方程。如果找到的多项式仅能满足其中一个方程,那么一定存在２个具有公分母或公分子的控制器使得它们分别同时镇定其中的２个对象。讨论了问题的可解性条件,进而给出了３个对象的分组与同时设计算法。     

主动控制起落架滑行性能分析

建立了主动控制起落架的非线性振动模型,并通过建立系统的状态方程和合理的目标函数,使系统的综合性能达到最优。通过数值模拟计算,对主动控制起落架和被动起落架的滑行性能进行了比较。     

月面回转钻进采样非脆弱鲁棒控制

回转钻进采样技术是实现月面采样任务的重要手段。回转采样机构在月面复杂环境下会发生模型摄动,并受到外部扰动的影响,采样控制器的鲁棒性对顺利完成采样任务具有重要意义。本文针对回转采样机构,分析了采样过程中的模型摄动、外部扰动影响,建立了采样机构状态空间模型,利用线性矩阵不等式方法设计了状态反馈非脆弱鲁棒控制器,仿真结果表明:在有界模型摄动、有界随机系统扰动情况下,回转钻进采样控制系统内稳定,并对扰动具有抑制能力。     

Weibull分布定时截尾寿命试验参数的近似联合置信域

研究了Weibull分布大样本定时截尾寿命试验，利用一种新的途径给出了试验参数的近似联合置信域。设产品寿命X服从Weibull分布，对n个受试样本x1,x2，…，xn进行定时（时间为t0）截尾试验，得到观察数据Si=min(x1,x0)，i=1,2,…，n。利用似然方程，分别得到参数λ，b的极大似然估计λ和b。进一步考察联合分布（λ，b）可以用二元正态分布来近似。再利用多元正态分布与X^2分布的关系，可以推导出未知参数u=（λ，b）的置信度为1－a的联合置信区域（x-u)′I0（x-y)≤xa^2。