基于神经网络干扰观测器的柔性航天器姿态稳定控制

本文针对柔性航天器在惯性参数未知、外界干扰、输入饱和等复杂条件下的姿态控制问题,提出了1种基于神经网络干扰观测器的柔性航天器姿态稳定控制方法。首先,基于包含压电振动抑制输入的柔性航天器姿态动力学模型,构建了包含外界干扰、惯性参数不确定性的综合扰动项;其次,基于RBF神经网络设计干扰观测器与自适应参数调节律实时地估计综合扰动;再次,设计了1种固定时间收敛且有限时间稳定的非线性滑模控制器,并通过Lyapunov理论进行了稳定性分析;最后,利用航天器闭环姿态动力学系统进行数值仿真。结果表明:所设计的基于神经网络干扰观测器的控制方法可以有效实现航天器的姿态稳定、振动抑制与干扰估计,从而顺利完成航天器的高精高稳控制任务。     

Experimental research of air-throttling ignition for a scramjet at Ma 6.5

An experimental investigation on ignition characteristics with air-throttling in an ethylene-fueled scramjet under flight Ma 6.5 conditions was conducted.The dynamic process of air-throttling ignition was explored systematically.The influences of throttling parameters,i.e.,throttling mass rate and duration,were investigated.When the throttling mass rate was 45% of the inflow mass rate,ambient ethylene could be ignited reliably.The delay time from ignition to throttling was about 45–55 ms.There was a threshold of throttling duration under a certain throttling mass rate.It was shorter than 100 ms when the throttling mass rate was 45%.While a 45%throttling mass rate would make the shock train propagate upstream to the isolator entry in about10–15 ms,four lower throttling mass rates were tested,including 30%,25%,20%,and 10%.All of these throttling mass rates could ignite ethylene.However,combustion performances varied with them.A higher throttling mass rate made more ethylene combust and produced higher wall pressure.Through these experiments,some aspects of the relationships between ignition,flame stabilization,combustion efficiency,and air-throttling parameters were brought to light.These results could also be a benchmark for CFD validation.     

基于二阶滑模的再入飞行器末制导律研究

针对再入飞行过程中飞行器末制导启动后制导系统存在的模型不确定性因素以及气动环境复杂等鲁棒制导问题,结合落点角约束条件,提出一种基于二阶滑模的鲁棒末制导律设计方法。基于二阶滑模控制的思想,设计有限时间收敛的二阶滑模末制导律;为了消除有界的内外扰影响同时削弱抖振效果,引入超螺旋算法设计有限时间收敛的连续二阶滑模末制导律。飞行器在该末制导律导引下,弹目视线角速率及落角约束快速收敛,从而保证飞行器有很高的命中精度。基于Lyapunov定理的稳定性理论证明及仿真结果均表明了该末制导方案的有效性。     

Multiobjective Target Feedback Loop / Loop Transfer Recovery (TFL/LTR) design with application to aircraft lateral control in high incidence regime

Target Feedback Loop / Loop Transfer Recovery (TFL/LTR) synthesis and multiobjective optimization are combined to design robust and well performing controllers in a most general sense. A TFL/LTR synthesis based on quadratic stabilization is used to efficiently synthesize robustly stabilizing controllers. Multiobjective optimization is used to tune synthesis parameters for which the TFL/LTR controller yields good performance in addition to robust stability. The technique is demonstrated in the design of a lateral controller for a high performance aircraft in high incidence regime.     

综合火力／飞行控制系统的一种自调整因子模糊控制

研究了综合火力／飞行控制系统（ＩＦＦＣＳ）模糊控制器因子的自调整问题。本文用降半凸函数和指数函数来描述量化因子及比例因子与误差ｅ的关系，提出了自调整因子模糊控制的一种设计方法，并进行了计算机仿真验证。仿真结果表明，这一方法的控制效果是较满意的。     

国产CAD／CAM和PDM软件的机遇与挑战

以飞机制造业数字化工程为主要背景,对当前形势下国产CAD CAM和PDM软件面临的机遇和存在的主要问题做了认真的分析,进而在国产CAD CAM和PDM软件产品发展的组织模式、技术路线、市场策略、技术创新等方面提出了相应的措施和对策。     

快速伺服刀架神经网络自适应PID控制

为了提高快速伺服刀架的控制性能,减小跟踪误差,实现正弦网格表面精密加工,提出了基于RBF和BP神经网络的自适应PID控制策略.由仿真结果可以看出,采用基于神经网络的自适应控制算法,使跟踪误差的最大值降低为1.37μm,跟踪误差的绝对均值降低为0.52μm.这两项指标相对与传统PID控制分别降低了28%和40%.     

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.     

基于快速搜索的码书快速生成算法

在k维欧氏空间R^k中,给定一个有限子集W及一个向量x,如何快速搜索W中与x距离最近的向量,具有重要的实际应用价值,尤其在图像的矢量量化编码、自组织特征映射SOFM(Self-Organizing Feature Maps)算法的码书迭代生成等问题中,快速搜索算法起决定性的作用.针对SOFM算法的具体特点,在分析已有快速搜索算法的基础上,给出了一种新的快速迭代码书生成算法,该算法兼顾了快速与节省内存问题.实验结果表明:提出的新算法的执行时间仅为已有算法执行时间的约42％.另外,新算法在模式识别领域和计算机图形学领域均具有实际应用价值.     

惯性导航系统稳定回路故障分析

针对某型惯性导航系统稳定回路故障频发的状况，采用故障树分析法进行故障分析和诊断，并对最终找到的故障原因进行了验证。