导弹滑模抗干扰自动驾驶仪设计

针对拦截弹的抗干扰控制问题，设计了一种基于扩张状态观测器和快速滑模控制的三通道自动驾驶仪。首先建立考虑有界未知不确定性和外界干扰的拦截弹系统模型，构建扩张状态观测器对有界未知不确定性和外界干扰进行估计；在此基础上，根据自动驾驶仪系统特性，设计了一种快速滑模控制算法使得系统在受到有界未知不确定性和外界干扰的情况下仍然能精准快速跟踪指令信号，并基于李雅普诺夫函数证明了其稳定性。仿真结果验证了所设计控制算法的有效性。     

基于ESO的超局部无模型PMSM转速预测控制

针对永磁同步电机(PMSM)由于参数变化和外界干扰导致控制性能下降的问题, 提出了一种基于扩展状态观测器(ESO)的超局部无模型转速预测控制(MFSPC)方法, 并解决了数字系统中的一拍延迟问题。该方法仅利用速度环的输入和输出, 不考虑电机参数, 避免了因电机参数变化导致的模型失配。针对传统MFSPC方法参数调整多、工作量大、输出脉动大、抖振明显、抗干扰性和鲁棒性差的问题, 建立了ESO, 实时监测系统的总扰动, 并进行前馈补偿。利用ESO产生的转速预测, 解决了数字控制系统中的一拍延时问题, 并基于频域分析, 整定控制参数, 提高控制性能。实验结果分析表明:所提方法有较强的抗干扰性和鲁棒性, 能够稳定跟踪额定转速, 有较快的动态响应。      

考虑执行机构故障的运载火箭自适应滑模容错控制

针对执行机构故障下的运载火箭姿态指令跟踪问题，在考虑内部未建模动态、外部不确定干扰等因素的影响下，设计了一种基于新型扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模容错控制器。首先，基于一种新型级联降阶扩张状态观测器，对系统的未建模动态、外部干扰等不确定性进行估计。在此基础上，结合滑模控制理论，设计了一种固定时间收敛的自适应滑模控制律，能够获得观测器干扰估计误差的上界信息，同时消除滑模控制的抖振现象。通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的基于新型扩张状态观测器的自适应滑模容错控制器在执行机构故障情况下仍具有较好的跟踪性能和抗扰能力。     

超临界二氧化碳多槽型干气密封泄漏流动与动力特性研究

针对超临界二氧化碳（SCO₂）旋转机械面临的严重泄漏、气流激振引发转子失稳等问题，以美国通用电气公司10MWe SCO₂循环中高压涡轮的轴端密封为研究对象，设计了螺旋角15°和30°的螺旋槽、T型槽和ST型槽的四种槽型结构的干气密封。采用基于动网格技术和非定常CFD数值方法的微尺度摄动模型，研究了在实验边界条件下干气密封的稳态性能及在轴向简谐微扰动下SCO₂涡轮轴端干气密封的非稳态动力学特性。对比分析了3种动压槽深度、2种动压槽角度下的干气密封泄漏量、静态气膜刚度、动态气膜刚度和阻尼系数。研究表明：四种槽型均满足泄漏流量的设计要求。随着动压槽深度的增加，干气密封开启力与泄漏流量均增大。ST型槽干气密封有着较大的气膜刚度和刚漏比，同时其在面对轴向微尺度摄动时最为稳定，是综合性能最优秀的干气密封结构。     

基于固定时间的二阶智能体分布式优化算法

对有界扰动下二阶多智能系统的分布式凸优化问题进行了研究。分布式优化问题旨在通过智能体间信息交互实现全局成本函数一致最优。基于固定时间理论，提出一种在固定时间内收敛到最优解的算法。为防止智能体泄露局部成本函数的梯度信息，当邻居成本函数二阶导差值有界时，通过平均一致性在固定时间内利用跟踪技术实现平均梯度信息获取。设计一种自适应算法以避免上述全局信息的假设。进一步地，引入符号函数项实现算法对智能体外部有界扰动的自适应抑制。最后给出收敛性证明和仿真案例。     

充液挠性航天器姿态机动终端滑模控制

对存在未知外界干扰、参数不确定问题的刚–液–柔多体耦合航天器姿态控制进行了研究。将液体燃料的晃动等效为球摆模型，挠性附件假设为欧拉–伯努利梁，运用拉格朗日方法建立航天器的动力学方程。将外界干扰、航天器转动惯量的参数不确定性以及液体晃动和挠性附件振动带来的耦合干扰归结为集总干扰，设计干扰观测器对其进行补偿；在干扰观测器的基础上，设计一种模糊滑模控制律。在原有的终端滑模控制基础上采用模糊控制对切换增益进行改进，达到抑制系统抖动的目的。数值仿真结果表明：所设计的模糊终端滑模控制律不仅能够实现充液挠性航天器的姿态机动，而且能够有效抑制液体晃动和挠性附件的振动，具有更好的控制性能。     

大型空间可展开结构热致振动研究

搭载高精度光学载荷的空间飞行器在进出地球阴影区时,飞行器上处于展开状态的太阳帆板因剧烈的温度变化会诱发振动问题.本文采用有限元法,首先对太阳帆板进行在轨进出阴影区瞬态温度求解;然后基于卫星-太阳帆板整体动力学模型,将时变温度场等效为时变热载荷加载到整星系统上,对整星系统的热致振动动力学响应进行了数值模拟.结果表明:处于...     

车载惯导系统抗扰动自对准方法对比研究

自对准技术是陆基机动平台及装备用惯导系统的一项关键技术,其核心在于惯导系统如何在风扰、发动机振动、人员走动等各种干扰下实现快速、高精度对准.针对目前常用的惯性系解析自对准、Kalman滤波估计自对准和惯性系奇异值分解(SVD)自对准等三种方法进行了研究和对比分析,根据三种对准方法各自的实现原理,提出了一种有针对性的抗扰动优化方法,并通过了数学仿真分析和车载试验验证.结果 表明,在车载使用环境下,后两种方法都能获得较为准确的姿态信息,惯性系SVD方法可以达到与Kalman滤波方法相当的对准精度和收敛速度,且无需先验信息即可获得最优解,表现出了较好的工程应用优势.     

扰动线运动对惯性系粗对准影响分析及优化方法

针对扰动线运动对惯性系粗对准精度影响较大的问题，通过分析惯性体坐标系下重力加速度积分矢量的物理含义，给出了受扰动线运动影响的惯性系粗对准的误差分析。并在此基础上提出了基于位移积分矢量构造定姿矢量矩阵的抗扰动粗对准算法，利用对速度积分矢量进一步积分得到的3个时间点的位移积分矢量构建姿态解算矩阵，抑制扰动线运动对粗对准精度的影响。仿真结果表明，该算法可有效减小扰动线运动影响下的对准结果振动幅值，能够快速收敛到满足精对准使用的精度范围，从而提高武器装备环境适应性。     

基于自抗扰的无人机俯仰姿态控制

针对无人机俯仰姿态控制回路在模型参数和复杂外界环境等不确定性干扰影响下鲁棒性差、系统响应速度慢的问题,采用工程上易实现的自抗扰控制(ADRC)方法设计了俯仰姿态控制器,通过构造线性扩张状态观测器(LESO)估计不确定性干扰,并在控制回路中对干扰进行实时补偿.性能分析与仿真结果表明,基于ADRC的无人机俯仰姿态控制器具有良好的性能和干扰抑制能力,并且能够实现对控制指令的精确跟踪.