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为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明:利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案. 相似文献
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为验证空间站柔性机械臂系统在有初始位置、姿态误差的情况下能否成功完成辅助舱段对接任务,文章建立了空间站柔性机械臂辅助舱段对接动力学模型,模型考虑了对接机构的接触碰撞,依据关节精细动力学模型、力矩控制方法和阻抗控制程序进行了空间柔性机械臂辅助舱段对接过程仿真。仿真结果表明,当关节输出端位置测量精度为17位时,依靠阻抗控制的方法,空间柔性机械臂在主动舱存在最大位置误差150mm,最大姿态误差2.5°的情况下仍能完成对接;对接成功后,空间柔性机械臂系统控制力迅速下降,仍然能较好地保持构型,不会影响对接舱段的安全。 相似文献
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在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。 相似文献
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基于某型机电集成超环面传动的机电耦合动力学模型,得到该传动的速度传递函数,推导了加入校正后系统的状态空间表达.考虑该系统的工程实际要求,建立了最优控制理论模型,求得了最优控制律.解得黎卡提矩阵方程,得到反馈增益矩阵,应用Matlab软件对跟踪响应情况和最优控制输入进行了仿真,明显改善了系统的动态性能,实现了比例积分(PI)控制与最优控制的结合.研究结果对该类型传动的实际应用具有指导意义. 相似文献
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由于航空发动机内高温热端部件是非规则形状的,其中的热辐射过程存在明显的间断遮蔽效应,如何实现该过程的精准模拟是一个挑战。采用间断有限元对辐射传递方程中角度和空间计算域进行离散,并基于分层限制的思想在角度和空间单元上引入巴斯-叶斯帕森限制器,对辐射强度数值解在角度和空间上的非物理振荡进行抑制。通过与文献中有限体积法和蒙特卡洛辐射模型的结果对比,证明了方法的有效性。此外,通过与辐射强度在角度上的解析解对比,验证了该限制器可以抑制辐射间断效应造成的数值振荡,消除辐射强度的非物理解。实现了任意空间位置上辐射强度在角度方向上的三维刻画。 相似文献
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