考虑输入饱和的两飞轮驱动航天器视线轴控制

 研究了非零初始整星角动量下两飞轮驱动航天器姿态机动控制问题,针对在两飞轮旋转轴平面外某一视线轴的指向控制,给出了目标姿态生成算法和一种抗输入饱和的视线轴指向滑模控制算法。首先,通过对两飞轮驱动航天器静止时的可行姿态进行分析,给出了视线轴指向目标方向的必要条件。然后,基于该条件得到了使视线轴与目标方向偏差最小的目标姿态。最后,对状态方程进行降维和线性化处理,设计了一种抗输入饱和的视线轴指向滑模控制算法。仿真结果展示了本文算法的可行性和有效性。     

力传感器动标输入信号的理论研究

讨论了对力传感器进行动态校准时输入力信号应满足的条件，给出了三种常用的力传感器在动态标定时使用的力信号的频率特性和有效条件。     

关于灵敏系数命题的证明及应用

提出了“灵敏系数等于输入量导出的输出量的标准偏差和输入量自身标准偏差之比”的命题,并用数学逻辑给予了证明。     

投入产出法的最优化模型

投入产出模型可以模拟经济实体系统再生产过程中各环节的内在联系，能够全面深入地揭示经济系统内部各组成部分之间的数量依存关系，使经济分析与管理工作由定性走向定量，进而可做出管理决策方案，有利于提高企业经济效益。     

民机舱门垂直轴传动机构参数化设计方法

引入了一种新型垂直轴传动机构,该机构首次被应用于民用飞机舱门设计中,具有一定的先进性。介绍了其基本构型、传动原理及在舱门上的典型应用。深入分析了其机构特性,并依据解析几何的方法推导出该机构输入输出角度计算公式,从而得出了该机构的参数化设计方法。     

有输入未建模动态的导弹鲁棒控制器设计

在导弹系统俯仰通道中存在输入未建模动态情况下，提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器．然后利用反演控制技术设计了导弹非线性控制器．最后应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矢量调节律，证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

基于AVR单片机输入捕捉功能的频率计设计

利用AVR单片机的输入捕捉功能,以ATmega16芯片为控制核心,配以适当的软硬件资源,设计了一款频率计。实验结果证明,该系统可以稳定实现频率的测量,并且测量误差满足设计要求。     

基于“笔”输入模式的产品结构草图快速设计系统研究

为了减少设计人员从想法到设计实现之间的障碍,本文提出一种新的设计途径——"直接手绘"的方式来支撑产品结构草图设计过程,使得进行产品开发的功能结构、材料工艺、设计开发过程、制造模式等都发生了深远的变化。首先给出快速设计系统的总体方案,然后重点剖析阐述快速设计系统的软件设计,最后以算例形式验证了基于"笔"输入的三维航天产品结构草图快速设计方法及系统。     

基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断

研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法.      

刚体航天器姿态跟踪的时变滑模控制(英文)

To solve the problem of attitude tracking of a rigid spacecraft with an either known or measurable desired attitude trajectory, three types of time-varying sliding mode controls are introduced under consideration of control input constraints. The sliding surfaces of the three types initially pass arbitrary initial values of the system, and then shift or rotate to reach predetermined ones. This way, the system trajectories are always on the sliding surfaces, and the system work is guaranteed to have robustness against parameter uncertainty and external disturbances all the time. The controller parameters are optimized by means of genetic algorithm to minimize the index consisting of the weighted index of squared error （ISE） of the system and the weighted penalty term of violation of control input constraint. The stability is verified with Lyapunov method. Compared with the conventional sliding mode control, simulation results show the proposed algorithm having better robustness against inertia matrix uncertainty and external disturbance torques.