飞轮扰动经验模型参数的识别与改进

对飞轮扰动模型参数的精确识别是研究光学卫星高稳定度、高分辨率成像的基础. 目前, 飞轮的扰动模型识别主要有两种: 经验模型和分析模型. 经验模型需要识别的参数是谐波级数和幅值系数, 而当前存在的参数识别算法忽略了时域截断的影响, 导致幅值系数识别存在较大偏差, 这会引起扰动响应分析的不确定性. 针对上述情况, 提出了窗函数法和与其相关的频域恢复技术, 有效弥补了时域截断的影响. 通过实验仿真结果可见, 该方法大幅度提高了幅值系数的识别精度.      

磁暴对赤道地区L波段电离层闪烁的影响研究

利用赤道地区Vamimo站闪烁数据, 选取两次典型大磁暴时段重点分析, 对比磁暴发生前、发生时以及发生后连续几天电离层幅度闪烁强度和发生率的变化, 引入瑞利elax-elax泰勒不稳定性(Rayleigh-Taylor, R-T不稳定性)线性增长率γ₀, 对磁暴影响闪烁的机制进行初步探讨. 结果表明, 磁暴可能触发闪烁发生, 也可能抑制闪烁发生, 这既与观测季节有关, 也与磁暴不同发展阶段的地方时有关. 触发发生于闪烁少发季节磁暴主相所在的午夜至黎明时段, 可能是磁层穿透电离层的东向电场所致; 抑制发生于闪烁多发季节磁暴恢复相所在的午夜前时段, 可能是西向电场作用的结果. 磁暴发生时的电场变化可能是抑制或触发闪烁的主导因素, 但仍需进一步分析研究.      

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

临近空间拦截弹的非奇异终端滑模控制

针对临近空间直接力/气动力复合控制拦截弹的抗干扰控制问题,提出了一种基于有限时间干扰观测器(FTDO)的非奇异终端滑模(NTSM)复合跟踪控制策略。首先,设计FTDO估计系统的不匹配干扰;在此基础上,设计基于FTDO的NTSM复合控制律,获取期望的控制力矩。接着,考虑到作为执行机构的气动舵和反作用喷气装置存在冗余性,进一步提出了一种动态控制分配算法实现期望控制指令到执行机构的分配,获得良好的控制分配精度和较小的执行机构能耗。最后,仿真结果验证了所设计复合控制系统的有效性。     

一种利用剩磁标定的星光/磁测备份自主导航方法

针对空间机动平台GNSS导航系统易受干扰的缺陷,提出一种基于剩磁标定的磁测/星光备份的自主导航方案。当GNSS信号完好时,利用GNSS高精度测量信息和磁强计/星敏带剩磁干扰的联合测量信息不仅可实时估计出机动平台导航参数,同时准确标定出运行环境的剩余磁场强度;当GNSS信号受干扰中断时,在剩磁准确标定的基础上启用磁场/星光备份自主导航方案完成机动平台的导航参数实时估计。由仿真结果可知,当GNSS信号正常时该导航方案具备较高的剩磁标定精度,三轴标定误差为0.026nT,0.293nT,0.107nT;而当GNSS信号受干扰时,备份导航方案三轴位置估计误差为87.3m,172.5m,65.2m,三轴速度估计误差为0.78m/s,0.86m/s, 1.04m/s。 仿真结果表明该方案具备较强的可行性。     

自抗扰控制算法在发动机加力过渡态控制中的应用

主要研究了航空发动机加力过渡态控制的新方法。在不改变原有发动机控制结构的基础上,提出了一种增广LQR法(Augmented Linear Quadratic regulator-ALQR)综合ADRC(Active Disturbance Rejection Control)干扰补偿控制的算法(简称ALQR+ADRC),该算法除了有原ALQR控制所具备的强的消除静差能力之外,还兼具AD-RC优良的干扰补偿能力。通过模拟快速进入/退出发动机加力过渡态过程,验证了该算法具有理想的控制效果,能够较好地协调加力燃油供给和喷口开张,在整个过渡态过程中对核心机工作有较小的影响。     

Global Hybrid Simulation of Magnetic Reconnection in the Magnetosheath

A three-dimensional (3-D) global hybrid simulation is carried out for the generation and structure of magnetic reconnection in the magnetosheath due to interaction of an interplanetary Tangential Discontinuity (TD) with the bow shock and magnetosphere. Runs are performed for solar wind TDs possessing different initial half-widths. As the TD propagates through the bow shock toward the magnetopause, it is greatly narrowed by a two-step compression processes, a "shock compression' followed by a subsequent ``convective compression'. In cases with a relatively thin solar wind TD, 3-D patchy reconnection is initiated in the transmitted TD, forming magnetosheath flux ropes. Multiple components of ion particles are present in the velocity distribution in the magnetosheath merging, accompanied by ion heating. For cases with a relatively wide initial TD, a dominant single X-line appears in the subsolar magnetosheath after the transmitted TD is narrowed. A shock analysis is performed for the detailed structure of magnetic reconnection in the magnetosheath. Rotational Discontinuity (RD)/Time-Dependent Intermediate Shock (TDIS) are found to dominate the reconnection layer, which and some weak slow shocks are responsible for the ion heating and acceleration.      

Observations of Magnetic Reconnection in the Magnetotail Associated With Substorms

Magnetic reconnection is one of the most important, dynamic phenomena in the magnetotail in terms of magnetic field line configuration change and energy release. It is believed to occur in the distant magnetotail mainly during southward interplanetary magnetic field periods and in the near-Earth magnetotail in association with substorms. In the present paper, we discuss several important issues concerning magnetic reconnection in the magnetotail associated with substorms, such as reconnection signatures, location, timing, spatial scale, and behavior, from the macroscopic, observational point of view.      

基于BP神经网络的磁悬浮飞轮控制

针对磁悬浮飞轮控制对鲁棒性、低功耗及不平衡振动抑制等要求,提出BP神经网络直接控制方法。设计了两层结构BP神经网络控制器,基于磁轴承电磁力方程推导网络权值更新算法,实现了神经网络的在线训练。仿真表明,控制器权值更新算法对环境变化适应能力强,训练成功率高;BP神经网络控制器具有起浮迅速、抗干扰能力强、功耗低等性能,并具备不平衡振动抑制能力。结果表明BP神经网络控制器满足磁悬浮飞轮控制要求,具有可行性和有效性。     

自适应飞机驾驶员最优控制模型研究及应用

针对驾驶员最优控制模型(OCM)无法反映飞行员在未知环境下渐进适应过程这一缺点,采用自适应状态估计理论对OCM进行改进,建立了基于自适应状态估计的驾驶员最优控制模型(MOCM-AE),给出了算法流程。通过对比飞行试验数据和未知扰动下的着舰应用,对模型进行了评估。通过人机闭环仿真进行了飞行试验再现,得到了人机闭环频域曲线。对比结果表明,与OCM相比MOCM-AE的频域特性曲线与试验更为吻合。在着舰应用中,引入低空紊流作为未知扰动进行着舰仿真,结果表明OCM强烈依赖于先验经验,而MOCM-AE无论是否具有先验经验,无论是否存在未知扰动,均能取得良好着舰效果。在未知扰动和舰尾流影响下,MOCM-AE比传统OCM着舰精度提高59%,着舰点分布范围缩小29%,这体现了飞行员对未知环境的适应能力。