考虑随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

为解决高超声速滑翔式飞行器具有干扰不确定性的再入轨迹优化问题,提出了一种基于广义正交多项式方法的随机轨迹优化数值求解方法。针对随机干扰,基于广义正交多项式方式对其分布进行采样,形成采样空间,而后将每个采样值代入确定性轨迹优化问题中进行反复迭代求解,得出观测值的样本空间,并计算其期望、方差和协方差,估计输出值。以最大纵程为代价函数对具有随机干扰的高超声速滑翔式飞行器最优轨迹进行了数字仿真。仿真结果表明,基于广义正交多项式的随机轨迹优化方法能够有效处理随机干扰对轨迹优化问题的影响,与蒙特卡洛法相比计算效率大大提高。     

磁暴对海南地区电离层扩展F的影响

利用2002年2月至2007年12月海南地区DPS-4测高仪观测数据, 用统计分析方法研究了磁暴对电离层扩展F的影响. 结果认为磁暴从整体上抑制了扩展F现象的发生. 但若把扩展F分为不同类型, 则结果却有所不同. 对于频率型(FSF), 在2002年和2003年磁暴对其有促发作用, 在2004---2007年有抑制作用; 对于区域型(RSF), 在2002---2005年磁暴对其有抑制作用, 在2006年和2007年, 对其有弱促发作用; 对于混合型(MSF), 在2002年磁暴对其有抑制作用, 在2003年和2004年有促发作用, 从2005年开始, 磁暴对其有抑制作用; 对于强区域型 (SSF), 在2002---2004年磁暴对其有抑制作用, 在2005年和2006年有促发作用, 2007年有弱抑制作用.      

电液伺服泵的分数阶无抖振滑模控制

电液伺服泵（IEHSP）由于在结构上实现了伺服电机和液压泵共转子、共壳体高度融合,在体积、噪声和效率等方面具有明显优势,具有很好的应用前景。为了提高电液伺服泵的调速性能与抗扰能力,设计了一种新型分数阶滑模控制器（NFOSMC）。首先,由于分数阶微积分理论的引入,控制器为系统提供了更多的控制余度。然后,针对传统滑模控制中存在的抖振问题,通过设计使控制器中直接包含有切换项的分数阶积分项,利用其滤波特性可以有效滤除抖振,实现无抖振滑模控制。同时利用Lyapunov稳定性定理证明了控制器可以保证系统在存在内扰与外扰时能够在有限时间内收敛于平衡点,另外控制器中避免了含有高阶分数阶微分项,扩大了分数阶阶数的取值范围。为了进一步提高抗扰能力,设计了分数阶扰动观测器（FODOB）,对系统内扰和外扰实时观测并补偿,有效提高了控制器的响应速度和刚度。最后,分别与PI控制、整数阶滑模控制器（IOSMC）和传统分数阶滑模控制器（CFOSMC）进行了仿真分析比较,结果表明该控制器能够有效改善速度跟踪性能和增强抗扰能力,消抖效果显著。      

不同强度磁暴期间热层大气密度响应特征分析

利用CHAMP卫星数据,对2002-2008年12个不同强度磁暴事件期间的热层大气密度变化特征进行分析,并研究对应磁暴期间大气模式NRLMSISE-00分布特征.结果表明,大磁暴期间日侧大气密度峰值从高纬到低纬的时间延迟为2h,中小磁暴期间的延迟时间为3～4h;春秋季暴时大气密度分布基本呈南北对称分布,而夏冬季大气密度的分布是夏半球大于冬半球,春秋季暴时大气密度大于夏冬季;NRLMSISE-00大气模式得到的热层大气密度很好的体现了半球分布以及季节分布的特征,但模式模拟结果偏小;Dst指数峰值比ap指数峰值更能反应大气密度的变化情况.      

基于双环滑模控制的直/气复合控制系统设计

直/气复合控制导弹具有强干扰、强非线性以及强耦合等特点,传统的姿态控制器难以适用于该种复杂干扰并存的情况,文章提出了基于双环滑模控制的直/气复合控制器。首先采用有限时间收敛趋近律分别构造内外环滑模控制器,并将角速度回路的滑模变量量化为直接力指令,以解决空气舵与姿控发动机之间的耦合问题。接着使用非线性扩张状态观测器估计综合干扰,从而设计控制器补偿侧向喷流干扰及模型不确定性等综合干扰的影响。然后基于李雅普诺夫方法证明了控制系统闭环稳定,分析了干扰补偿对控制器收敛域的影响。最后仿真结果表明,该方法跟踪速度快,动态过程平稳,具有较强的干扰抑制能力,具有很强的鲁棒性。     

Highlights about the performances of storm-time TEC modelling techniques for low/equatorial and mid-latitude locations

A statistical evaluation of storm-time total electron content (TEC) modelling techniques over various latitudes of the African sector and surrounding areas is presented. The source of observational TEC data used in this study is the Global Navigation Satellite Systems (GNSS), specifically the Global Positioning Systems (GPS) receiver networks. For each selected receiver station, three different storm-time models based on empirical orthogonal functions (EOF) analysis, non-linear regression analysis (NLRA) and Artificial neural networks (ANN), were implemented. Storm-time GPS TEC data used for both development and validation of the models was selected based on the storm criterion of $\mathit{Dst}?-50$ nT or $K_p?4$ to take into account both coronal mass ejections (CMEs) and co-rotating interaction regions (CIRs) driven storms, respectively. To make an independent test of the models, storm periods considered for validation were excluded from datasets used during the implementation of the models and results are compared with observations, monthly median values, and International Reference Ionosphere (IRI-2016) predictions. Considering GPS TEC as reference, a statistical analysis performed over six storm periods reserved for validation revealed that ANN model is about 10%, 26%, and 58% more accurate than EOF, NLRA, and IRI models, respectively. It was further found that, EOF model performs 15%, and 44% better than NLRA, and IRI models, respectively, while NLRA is 25% better than IRI. On the other hand, results are also discussed referring to the background ionosphere represented by monthly median TEC (MM TEC) and statistics are provided. Moreover, strengths and weaknesses of each model are highlighted.     

Study of maximum electron density NmF2 at Karachi and Islamabad during solar minimum (1996) and solar maximum (2000) and its comparison with IRI

The monthly hourly medians of maximum electron density, N_mF₂, at two Pakistani ionospheric stations, Karachi and Islamabad, have been determined for solar minimum (1996) and solar maximum (2000) and compared with IRI predictions using the URSI coefficients. At night and pre-noon period the N_mF₂ values at both stations are almost equal during the 2 years. However, at post-noon the values at Karachi are considerably larger than those at Islamabad due to the equatorial or geomagnetic anomaly. Karachi (geomag. coord. 16.44°N, 139.08°E) lies near the region of the equatorial anomaly (+20 and −20 geomagnetic latitude), so most of the N_mF₂ values at Karachi are larger than those at Islamabad (geomag. coord. 24.46°N, 145.67°E). The maximum monthly values of N_mF₂ show a semi-annual variation at Karachi and Islamabad both during 1996 and 2000 as predicted by IRI.     

The geomagnetic solar flare effect identified by SIIG as an indicator of a solar flare observed by GOES satellites

This paper studies the efficiency of geomagnetic solar flare effects (gsfe) in X solar flare detection; so during the period 1999–2007 a comparison between solar flare (sf) observed by satellites of the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) programme and gsfe published by the Service International des Indices Geomagnetiques (SIIG) is made.     

轨控大干扰下的系统角动量管理

摘要： 针对利用角动量交换装置系统实现轨控期间姿态维持的情况,研究当轨控推力器存在大力矩扰动时系统角动量管理方法.结合对地运行航天器轨道运动特性,分析轨控干扰力矩的积累角动量变化规律;考虑角动量管理装置系统的角动量存贮容量,基于角动量积累规律提出了一种结合偏置角动量建立与对称分布轨控位置选择的系统角动量管理方法,实现了对称轨控位置积累角动量互相抵消的自平衡效果,极大程度地提高轨控效率且避免系统角动量饱和现象.所提出的方法适用于喷气欠驱动控制系统,方法的有效性通过了数学仿真验证及在轨型号应用.