基于模型补偿的风力机变桨距线性自抗扰控制器设计

设计了一种变桨距线性自抗扰控制器,估计和补偿了系统未建模部分和外界干扰,实现额定风速以上时系统输出功率稳定于额定值;并采用模型补偿方法对自抗扰控制器进行优化,减少了参数整定的数目,提高了系统控制精度。对额定功率为300 kW的风电机组分别在阶跃风、阵风以及湍流风作用下进行系统仿真。结果表明,该方法可以快速调节风速变化引起的输出波动,使得系统输出稳定且超调量小,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于跟踪微分器的高超声速飞行器Backstepping控制

针对存在模型参数不确定和外部干扰的高超声速飞行器（HFV）跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping方法的抗饱和非线性控制器。将飞行器纵向动力学模型分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后针对每个子系统单独设计控制器。设计跟踪微分器获得信号的一阶导数,用以估计系统中的不确定干扰项和避免"微分项膨胀"问题。控制器设计过程考虑了控制量发生饱和的情况。基于Lyapunov理论证明了闭环系统信号的稳定性。与传统高超声速飞行器Backstepping方法相比,所设计的控制器采用待跟踪状态与理想控制指令之间的实际误差作为反馈量,放宽了对系统干扰项的限制,提高了控制器对控制增益变化的适应性,进而提高了闭环系统的跟踪控制性能。对比仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

高超声速流场对自由流扰动波响应及边界层扰动波演化

采用高阶精度有限差分方法直接数值模拟了来流慢声波作用下的钝锥高超声速绕流瞬态流场,分析了自由流扰动波与流场的相互干扰,并应用Fourier频谱分析了边界层扰动波时域和空域演化.结果显示:弓形激波出现连续的“∽”变形,初始扰动被显著放大,边界层内外扰动模态存在明显差别.从空域(沿流线)演化来看,在球头附近低频扰动为主导模态,出了球头区,总扰动模态中的低频和高频成分比例迅速转变,高频模态成分显著地增大.至流场下游,大部分低频分量衰减,或者不再增长,边界层内仅存在特殊频率的不稳定波快速增长.从时域演化来看,比起其他模态,主导模态的发展对上游激励的依赖更大.无论时域还是空域演化,都存在模态竞争现象.      

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

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.     

一种改进的基于双矢量观测的姿态确定算法

为了提高飞行器姿态确定的精度和姿态矩阵的解算速度,提出了一种改进的双矢量定姿算法.这种算法利用测量系统的方差对两个观测矢量进行加权处理,求得一个新的矢量,以两观测矢量夹角为判断依据选取加权系数;以新矢量为基准矢量,利用双矢量定姿算法求解姿态矩阵,并对求得的姿态矩阵进行修正.仿真结果表明:这种算法所需时间为优化算法的50%,当两个传感器测量误差不同、两矢量为任意夹角时,这种算法比优化的双矢量算法精度高;当两个传感器测量误差相同时,除了两矢量夹角为90°外,这种算法均比优化的双矢量算法精度高.     

含钟差修正的脉冲星和太阳观测组合导航

为提高深空探测器巡航段的导航定位精度和钟差修正能力,提出一种利用X射线脉冲星和太阳观测信息的组合导航方法.利用脉冲星导航的脉冲到达时间测量值,同时利用太阳敏感器、分光计分别测量太阳视线矢量和探测器相对于太阳的径向速度,并将星载时钟钟差增广为状态变量,构建组合导航系统,利用基于扩展卡尔曼滤波的UD(Upper triangular matrix-Diagonal matrix)分解信息融合算法进行状态估计.仿真结果表明,该方法能有效解决因钟差漂移引起的导航滤波发散问题,同脉冲星导航相比,该方法提高了定位精度和钟差修正能力.     

A debris image tracking using optical flow algorithm

This study proposes a motion detection and object tracking technique for GEO debris in a sequence of images. A couple of techniques (called the “stacking method” and “line-identifying technique”) were recently proposed to address the same problem. Although these techniques are effective at detecting the debris position and motion in the image sequences, there are some issues concerned with computational load and assumed debris motion. This study derives a method to estimate motion vectors of objects in image sequence and finally detect the debris locations by using a computer vision technique called an optical flow algorithm. The new method detects these parameters in low computational time in a serial manner, which implies that it has an advantage to track not only linear but also nonlinear motion of GEO debris more easily than the previous methods. The feasibility of the proposed methods is validated using real and synthesized image sequences which contain some typical debris motions.     

空间碎片现状与清理

分析了空间碎片的严峻现状和空间碎片的10个来源,指出轨道碰撞是产生碎片最多的因素;介绍了空间碎片的观测方法、原理和观测系统的概况,包括正在兴建的观测系统——“空间篱笆”。最后,根据不同轨道高度和空间碎片的数量与大小,提出空间碎片清理原则、要求和9种清理方法。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。