伺服机构故障下运载火箭自适应重构方法

针对运载火箭飞行过程中发生的伺服机构故障,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的自适应重构方法。首先,将伺服故障下重构问题转化为优化问题,完成了对伪逆法、线性规划法、混合优化法3种常用优化方法的分析和评估;其次,针对现有方法的缺点,基于SVD提出了一种求解直接重构问题次优解的改进方法,并给出推导过程。数学仿真表明,所提出的基于SVD改进的自适应重构方法,兼顾了伪逆法的计算高效、线性规划法的输出共线等优点,具有较高的工程应用价值。     

基于POGO柱三点支撑的飞机大部件调姿方法

 针对飞机数字化装配中大部件调姿与对接问题,设计了一种精密三坐标POGO柱,在此基础之上提出了一种基于三坐标POGO柱三点支撑的姿态调整方法。对基于POGO柱的调姿特性进行了分析,掌握了姿态可叠加特性和POGO柱受力状态的可叠加特性,由此得到了大部件调姿过程中三坐标POGO柱受力变形的计算方法,并给出POGO柱变形引起大部件姿态误差的数学模型,为控制系统实施调姿过程误差补偿提供了依据。仿真分析和实验研究表明基于3个POGO柱的大部件调姿方法具有稳定、可靠、高效的优点,通过简单的重组可以推广到四点支撑以便适应各类大型部件姿态调整的需要。     

DIMA系统软件集成技术研究

本文针对分布式综合模块化系统中核心计算平台模块设计通用化、安装可替换以及功能可重构等要 求,研究系统软件集成技术和方法,提出了DIMA 系统中通用处理模块可互换性及功能可重构的解决方案,解 决了系统中通用处理模块资源有效利用和管理简易化的问题。     

运用混合遗传算法的多机编队重构优化方法

多机编队重构优化除了要考虑终端状态约束、控制作用能量约束之外,还必须考虑安全防撞距离与通信保障距离的约束。在满足这些约束的前提下,提出了一种新的结合控制作用参数化与时间离散化(CPTD)方法和遗传算法(GA)的混合算法,将编队重构最优时间控制问题进行控制作用参数化和时间离散化处理,转化为带自由终端状态约束的离散型优化问题,并通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法进行寻优,得到最优解。算例结果表明了该混合算法的有效性,其适用于编队重构最优时间控制问题。     

自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用

 论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。     

基于组件装配的分布式可重构企业信息系统

在深入分析企业中经常变化的内容和基本不变的内容的基础上,指出业务流程的变化是引起企业信息系统重构的原因,根据功能体的“自治”,“协作”性将BPR分为功能体内重构和功能体间重构两类,同时论证了子功能体的变动独立于功能体,功能体包的变动独立于整个信息系统两种独立性,在此基础上,提出了系统的重构策略,采用面向对象的方法建立企业独立于具体业务流程的功能模型,通过对功能模型中相应功能体的修改,实现信息系统的重构,并通过一个库存管理的实例,验证了文中提出的重构方法是切实可行的。     

基于改进的BP算法在飞机压力加油系统中的仿真与应用

将一种改进了的BP神经网络算法应用于飞机压力加油系统容错控制中,进行了仿真和实验,并对仿真结果进行了分析,仿真结果表明,加入BP算法以后的压力加油控制律大大缩短了加油时间,并且提高了压力加油的控制精度,此项研究为开发基于神经网络的飞机燃油故障诊断专家系统奠定基础。     

卫星反作用飞轮总线化驱动及可重构性

通过研究卫星反作用飞轮的总线化伺服驱动及其系统重构问题,构建了可靠的无刷直流电动机功率驱动主回路,研制了可以采样三相绕组电流的磁感应式传感器及泵生电压自动抑制电路。对普通的M/T测速算法进行了改进,并仅以两组相互备份的六个位置传感器完成了数字转速测量和换相控制。规划了现场总线协议,设计了总线式的全数字化飞轮力矩/速度双模式伺服驱动器的知识产权内核及系统级专用芯片,构造了冗余型可重构控制器,提出了多种重构方案以及相应的实现算法。在现场可编程门阵列工艺中最终实现了飞轮的片上伺服系统;测试结果表明,该系统在整个四象限区域内均具有良好的动态和静态运行性能。     

综合模块化航空电子系统结构的最新发展及挑战

随着综合模块化航空电子结构（IMA ）的广泛应用,对 IMA 的开发和概念解读也随之变得重要。目前,在实现了第一代IMA平台的基础上,第二代IMA平台的架构已提上日程。本文分析了开发下一代IMA平台可能面对的挑战,一是重新配置的能力,二是以多核处理器为代表的COTS处理设备的综合。本文将从重构、多核平台的建构、以及模块化测试等方面对第二代IMA做一个多维、立体的分析。