基于冗余主从节点架构的飞行器遥测参数采集系统研究

基于冗余主从节点架构,设计了一种器载遥测参数采集系统,承担信息汇总功能的中心节点采用双机热备份,在出现故障时经自主判别和切换,可实现控制权快速切换,提高了系统的可靠性和重构性。采编单元的供电与信号采集模块采用一体化设计,降低了配套电缆网设计难度和重量。测试结果表明,该系统能有效地满足航天飞行器遥测参数隔离采集、传输和故障隔离的要求,实现遥测参数的高可靠、高精度采集和传输,对于工程应用具有一定的参考意义。     

冗余设计技术在运载火箭飞行控制系统中的应用(二)

冗余容错技术是提高运载火箭飞行控制系统可靠性的重要手段。本文针对飞行控制系统的应用特点 ,对冗余技术在工程应用中需要解决的四个方面的内容 :冗余结构 ,判别准则 ,检测方法和无共因失效设计进行了论述。     

真空热试验网络架构的改进

文章针对现有真空热试验网络存在的数据链路可靠性低、发生故障时主/备数据链路切换时间长的问题,提出了一种网络架构的改进方法,即网络核心层采用虚拟交换系统（virtual switching system,VSS）架构,利用以太网通道（multi-ethernet chanel,MEC）方式与汇聚层堆叠设备互联,汇聚层设备到接入层设备利用链路聚合控制协议（link aggregation control protocol,LACP）作链路绑定,实现关键设备和数据链路的冗余,网络单节点或单链路的主/备设备数据链路切换无时延。该架构已在真空热试验网进行了验证,运行效果良好,达到预期效果。     

动力冗余液体捆绑火箭的POGO稳定性分析

针对动力冗余和交叉输送技术向液体捆绑火箭的POGO振动稳定性分析提出的新任务,考虑独立工作(模式l)、一台助推发动机故障助推贮箱向芯级发动机供给推进剂(模式2)和两助推器同时向芯级发动机供给推进剂(模式3)三种工作模式,利用改进的Rubin方法分别建立液体捆绑火箭POGO稳定性的分析模型.数值计算分析表明,模式1和3下...     

导轨移动式冗余度操作臂的运动学分析

简介了导轨移动式冗余度操作臂系统的设计与实现.利用指数积(POE)方法进行了系统建模,对该操作臂系统进行正、逆运动学分析,同时对系统避奇异的理论方法进行研究,给出了方法的计算机仿真结果.在系统运动学分析中,充分利用了系统结构的几何特点,体现了系统简化分析和实际性能优化并重的思路.该运动学的分析方法具有一定的普遍性,对其它机器人系统的分析有一定的借鉴意义.      

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

工业计算机断层成像系统转台旋转中心的确定

构建一个工业CT(computed tomography)成像系统,转台旋转中心的确定是非常关键的步骤,其定位误差会引起CT图像上的伪影.在详细分析了现存旋转中心确定方法不足的基础上,提出了一种新方法,该方法基于正弦图数据的冗余性,通过计算将正弦图数据总和均分的位置来定位旋转中心.相对现有算法,该方法无须使用模体,亦无需知晓任何几何参数,且基本不受随机噪声影响.实际的实验数据验证了该方法的有效性.      

冗余度机器人动力学容错控制技术研究

就提高冗余度机器人动力学容错能力问题进行了研究.通过优化关节力矩分配椭球,使得该椭球主轴长度的乘积尽可能大,从而动力学容错能力得到改善.基于此,研究了故障状态下的关节力矩再分配算法和实时的动力学容错控制方案.为了减小故障造成的跟踪误差,对PID(Proportional Inteqrated Differential)和变结构控制的仿真效果进行了对比,仿真结果证实了所提算法的有效性和实用性.     

基于冗余驱动的大姿态角并联机构优化设计

分析了并联机构的姿态空间,指出了影响姿态空间的因素为物理约束和奇异约束2类,并且分别从这2个方面给出了扩大姿态空间相应的解决方案.以3PRS(Prismatic Revolve Spherical)并联机构为例,提出了采用新的铰链形式和增加冗余UPS(Universal Prismatic Spherical)支链来增大姿态空间的方法,详细描述了动平台能够实现在各个方向90°偏转的机构设计过程,并基于遗传算法以机构整个姿态空间中的灵活度为目标对机构进行了优化.优化的结果通过仿真证实了可靠性,这对于进一步扩大并联机构的应用范围提供参考.      

Uncertain multiobjective redundancy allocation problem of repairable systems based on artificial bee colony algorithm

Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach.