大气湍流光学长曝光像的数值计算

在介绍大气湍流光学长曝光像的两个模型——高斯模型(空间域模型)和统计平均光学传递函数模型(空间频率域模型)的基础上，推导两模型之间的关系与差别，并应用两模型数值计算了扩展目标通过大气的长曝光成像结果。此外，还应用高斯模型给出了自适应光学系统校正后的远场光斑。     

飞机防滑刹车控制技术研究综述

机轮刹车系统是飞机上最重要的着陆减速系统,关系到飞机的安全起降,其核心是防滑刹车控制技术。飞机刹车过程包含了众多在控制领域具有挑战的问题（不确定性、强非线性和强时变性）,如何在刹车过程中有效克服着陆中所涉及的地面摩擦、刹车盘力矩波动、起落架载荷变化和阵风等具有复杂非线性特征的干扰,实现对地面结合力的可控利用,将对提高飞机地面安全发挥重要作用。本文对飞机防滑刹车控制技术进行综述。简述了飞机机轮防滑刹车系统的作用、发展、基本控制原理和典型架构;从应用需求出发归纳了关键评价指标;以数学模型的形式描述了系统内的典型非线性环节和着陆环境中的扰动;按照飞机防滑控制技术发展的顺序,依次介绍讨论了开关式防滑控制、偏压调制式防滑控制、自适应防滑控制和智能防滑控制中具有代表性的方法。从刹车控制律验证角度介绍了全数字仿真和试验方法。最后,结合刹车控制系统研制所存在的问题与挑战对本领域所涉及的技术研究重点进行了展望。     

新型自适应Terminal滑模控制及其应用

针对一类高阶MIMO非线性系统设计了基于快速模糊干扰观测器的自适应Terminal滑模控制方案.通过设计快速模糊干扰观测器,克服了传统模糊干扰观测器在误差较小时收敛速度慢的缺点.严格证明了跟踪误差及观测误差均在有限时间内收敛到零的小区域.最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入过程的姿态控制进行仿真,结果表明了所设计干扰观测器的优越性和闭环控制方案的有效性.      

航空发动机涡轮前温度场数据分析方法

在航空发动机整机测试条件下,温度场测试具有局限性。介绍了1种发动机涡轮前温度场测试数据的统计分析方法,该统计方法较为有效;引入模糊原理,对统计量进行了概率分析,使得统计量评估更加完善。     

发动机模糊控制器应用的实验研究

 研究了模糊控制器在航空发动机控制中的实验应用。给出了实验方案及有关部件的数学描述;提出了用模糊控制开关设计法设计模糊控制器的思路及相应的数学描述;对发动机转速数字控制系统进行了实验研究。结果表明 :模糊控制器设计简便,具有良好的非线性校正作用,控制性能指标优良。     

基于T-S模糊系统的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

 基于T-S模糊系统提出了鲁棒自适应轨迹线性化控制(RATLC)方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,并采用Lyapunov方法设计了鲁棒自适应控制律。不论系统状态的维数和用于逼近不确定的模糊系统规则数为多少,整个系统仅有两个参数在线调整。理论分析证明了闭环系统所有信号一致最终有界。应用提出的控制方案设计了空天飞行器(ASV)飞行控制系统,并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性。     

基于自适应滑模的变质心再入飞行器控制律设计

建立了有纵向单滑块的变质心再入飞行器系统控制模型。对该有输入非线性的快时变多体系统,考虑系统存在参数不确定等因素的影响并将完整的活动质量体动力学环节置入姿态控制,基于滑模控制理论设计了俯仰姿态跟踪鲁棒控制系统。在参数不确定性条件下对飞行控制系统进行了仿真。结果表明：设计的控制律可实现对指令角度和指令位置有效、快速、稳定...     

双臂空间机器人关节运动的一种增广自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有未知参数的自由漂浮双臂空间机器人系统的自适应控制问题.由于此类机器人系统具有结合系统动量及动量矩守恒关系得到完全能控形式的系统动力学方程,以及系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系的特点,因而地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用.为了克服上述难点,仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程.该系统动力学方程的优点是关于一组组合惯性参数能保持惯常的线性函数关系.以此为基础,并借助增广变量法,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的自适应控制方案.该控制方案的显著优点为,不需要测量、反馈双臂空间机器人漂浮基的位置、移动速度和移动加速度.系统的数值仿真,证实了方法的有效性.     

多层模糊逻辑控制器的设计

本文提出一种适合于多输入多输出(MIMO)系统的多层模糊逻辑控制器(MLFLC),该控制器由若干个多输入单输出(MISO)模糊控制器构成,每个MISO模糊控制器由许多单输入单输出(SISO)模糊控制器组成。该控制器采用互补型隶属函数,具有一组零控制面,只要使量化因子满足一定的条件,控制系统就是渐近稳定的。最后将上述控制器用于二节机械手中进行仿真试验,验证了上述算法的可行性和有效性。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。