基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下齿轮箱复合故障的故障特征提取,提出了基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法根据齿轮箱复合故障振动信号中齿轮和滚动轴承故障成分的形态差异性,先用形态分量分析将其分解为包含齿轮局部故障信息的谐振分量、包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量和随机噪声分量,再根据实测转速信号分别对谐振分量和冲击分量进行包络阶次分析,根据各包络阶次谱诊断齿轮箱复合故障.算法仿真和应用实例表明:该方法能有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征,且其故障特征提取效果要优于传统的包络阶次谱方法.      

无反作用力矩空间机器人轨迹跟踪控制

针对目前关节驱动方式的不足,提出一种采用无反作用力矩驱动方式的空间机器人设计概念。系统平台与各节机械臂上均安装一组金字塔构型的控制力矩陀螺（CMGs）作为力矩执行机构,各臂间由自由球铰连接。采用Rodriguez参数描述平台姿态和机械臂角位移,利用Kane方程建立系统动力学模型。在此基础上,设计了渐近稳定的轨迹跟踪控制律,使得平台姿态和机械臂角位移跟踪期望运动轨迹;并设计了CMGs操纵律,使之准确输出期望控制力矩。此外,研究了机械臂工作空间到关节空间的轨迹规划算法,使得所设计的控制律也可应用于工作空间的轨迹跟踪控制。由三关节系统的仿真结果,验证了无反作用力矩设计概念的可行性和轨迹规划算法的有效性。     

基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。      

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br#

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

中继卫星S/Ka双频地面站天线共用跟踪接收机

论述了Ka频段圆波导TE11和TE21模自跟踪体制和S频段正十字排列四喇叭自跟踪体制共用两信道自跟踪接收机问题.导出了来波及地面天线S频段和、差信道极化特性引起的角误差电压的交叉耦合系数公式.还可以进一步使S/Ka两个频段共用一套能跟踪（直接序列）扩频信号源的伪单脉冲（单信道单脉冲）自跟踪接收机.     

基于外测弹道数据的后效误差分析及折合

本文提出了一种利用外测弹道数据特性判断后效段时间,进行后效误差分析的方法。在后效误差分析的基础上,将试验外测弹道后效段速度参数的变化量从发射坐标系转换到弹体系下,直接转化为折合弹道的速度变化量,由此可进行后效误差折合。     

测耙数量对进气道稳态畸变特性测量的影响

在现代战斗机进气道相关试验中,受低速辅助进气门打开和隐身大S弯管道、大迎角侧滑角飞行姿态等复杂因素影响,进气道流场畸变较大,不同测耙数量的测试结果相差较大。国内外对进气道出口流场稳态畸变的测量及计算有较多研究,但鲜有测耙数量对进气道稳态畸变测量影响的全面对比研究。本文采用测耙测量进气道大压力梯度区和低压区并计算其稳态畸变,针对进气道风洞试验、全尺寸进发联合台架试验和进发匹配试飞,对常用的6支耙和8支耙形式测量结果进行对比研究。结果表明,对于形状复杂的战斗机进气道而言,进气道出口流场的测试需要尽可能采用8支测耙的测量方式,才能取得满意的结果。特别是舰载战斗机在舰面环境下,受舰首来流及偏流板反射等因素影响,进气道流场更加复杂,且发动机工作在特殊加力状态,对进发匹配稳定性要求也更加苛刻,更有必要采用8支测耙的测量方式。     

基于虚拟域预测控制的轨迹跟踪方法

针对在线轨迹实时规划算法,提出了一种基于虚拟域预测控制的轨迹跟踪方法。该方法采用多项式近似系统模型,引入虚拟路径及反动力解算方法,将时域转化为虚拟域,较在时域上近似模型的控制方法解耦效果好,实时性强。通过反动力学解算、非线性规划的输入设置可直接得到连续的控制量,相对于传统非线性预测控制的软约束的方法,从根本上保证了控制量的连续性。以拦截弹道导弹为背景,在初始状态量添加小扰动及末端条件改变的条件下,进行仿真验证。结果表明:与非线性反馈跟踪方法相比,曲线平滑,在遭遇点脱靶量、末端路径倾角及偏角误差较小,实时性同样可满足控制需求。     

无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制

提出了一种无速度反馈的航天器姿轨耦合跟踪控制算法。首先建立起基于对偶四元数的带扰动和参数不确定性的航天器姿轨耦合动力学模型。然后基于浸入与不变流形理论设计了速度观测器,通过增益注入对非线性项抑制,从而同时估计角速度和线速度。利用李雅普诺夫函数分析了观测器状态量的收敛性以及注入增益的有界性,证明了该观测器的指数稳定性。最后设计了一个比例-微分（PD）位置与姿态跟踪控制器,该控制器可以实现航天器的任意姿态与位置跟踪,分析了这种观测-控制结构的闭环系统渐近稳定性。仿真验证了该速度观测器和控制器的有效性以及对于参数不确定性和测量噪声具有较好的鲁棒性。     

基于强跟踪UPF的重力梯度辅助定位方法

针对重力梯度辅助定位中,存在重力梯度的强非线性分布及系统模型偏差等问题,将STUPF引入匹配定位过程。该方法根据残差信息实时调节系统状态跟踪能力,有效应对模型偏差对定位的影响。基于真实INS数据的仿真实验结果表明,STUPF可达到较好的定位效果,且与标准PF、GPF算法相比,其在定位的精度、稳定性及运算量上具有一定优势。