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161.
面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效. 相似文献
162.
针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波(UKF)对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。 相似文献
163.
164.
深空自主导航光学敏感器及其验证 总被引:1,自引:0,他引:1
利用光学导航敏感器进行深空自主导航在国际上已成为一种发展趋势,这种方法具有自主性强、精度高、节约成本等优点,且距离地球越远越显优势.在国内首次开展了用于深空巡航段的自主光学导航敏感器设计研制和验证工作,所研制的光学导航敏感器原型样机设计技术指标为:焦距953.8mm,视场角0.8°×0.8°,探测极限灵敏度12Mv,测量精度0.5″(1σ),动态范围100∶1.试验室测试和外场观星试验的结果表明,测量精度达到0.5″(1σ),探测极限灵敏度达到12.5Mv,技术指标全部满足要求. 相似文献
165.
电子回旋共振推力器放电室内磁场与微波电磁场分析 总被引:2,自引:0,他引:2
电子回旋共振推力器具有寿命长、比冲高、结构简单等特点,适宜用作深空探测器主推进装置。放电室是电子回旋共振推力器的关键部件,其作用是产生电子回旋共振等离子体。放电室内的磁场和微波电磁场分布对于推力器的可靠启动、稳定工作有着重要的影响。为此针对10cm推力器,采用大型有限元分析软件ANSYS建立了三种磁路模型,计算了放电室内的磁场分布,得出三种方案中电子回旋共振面的位置,分析放电室材料不同时磁场分布的变化;最后采用ANSYS有限元分析软件计算了放电室内的电磁场分布。结果表明,在电子回旋共振面上微波能量满足放电所需能量。计算结果可以为电子回旋共振推力器放电室的设计提供帮助。 相似文献
166.
空间机器人退步控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对带任意节机械臂的空间机器人,采用退步法设计了基座姿态与机械臂受控的复合控制器。所设计的控制器以机械臂末端在工作空间中的位置和姿态、机械臂在关节空间中的关节角、关节角速度、基座姿态角和姿态角速度为反馈变量,可直接实现机械臂在工作空间的控制任务,避免了从工作空间到关节空间的运动学规划及Jacobian矩阵求导,同时,通过对基座的姿态控制能扩展机器人的功能,改善机械臂的动力学奇异特性。以某个带有6节机械臂的空间机器人为背景进行了数学仿真,验证了所设计的控制器的有效性。 相似文献
167.
168.
应用计算流体力学软件FLUENT对简化直背式轿车外部流场及车外某接收点处气动噪声进行了数值计算和分析.脉动流场计算采用大涡模拟湍流模型,动量方程的离散格式采用有限中心差分格式.分别对两种匀速运动情况和一种加速运动进行了计算,由此研究不同车速、匀速和加速运动对接收点处脉动流场和气动噪声的影响.对于匀速运动,车速越大,接收点处流速越大,压力越小,在每个频率上所对应的声压级基本上越大,总声压级也越大;在同一行驶速度下,加速运动比匀速运动在接收点处的流速要大,压力要小,在每个频率上所对应的声压级基本上要大,总声压级要大,声压级随频率的变化情况与匀速运动一样. 相似文献
169.
基于仿生干黏附材料的空间足式爬行机器人可附着于航天器外表面并代替宇航员完成舱外巡检、维护等工作,是无人自主化在轨服务与维护的有效途径。为保证足式爬行机器人与航天器的稳定附着,本文针对空间爬行机器人足端在与航天器接触时预压力对黏附稳定性影响的问题,提出一种足端预压力优化与控制方法。首先结合仿生黏附材料特性,建立黏附材料在预压阶段和黏附阶段的稳定性约束;其次在稳定性约束下基于二次规划方法优化足端力,保证预压力足够的同时减小对其他足的脱附力;最后通过基于环境刚度辨识的导纳控制实现优化后的力分配。结果表明:基于环境刚度辨识的导纳控制可实现预压力的柔顺控制,优化后的预压力可减小对其他黏附足的法向脱附力的影响,保证黏附爬行稳定性。 相似文献
170.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献