比例导引法在机器人路径规划中的应用

介绍了经典导引方法，提出了一种基于比例导引的机器人路径规划方法，并进行了数字仿真研究。     

新型变结构控制及其在电液伺服系统中的应用

针对变结构控制的抖动、到达条件和趋近律等问题，分别在连续时域和离散时域进行了深入的研究，指出了减小抖动与提高鲁棒性之间的矛盾，提出了几种新型变结构控制律，结合泵控马达转速系统的控制，对积分变结构控制律进行了实验研究，验证了理论分析的正确性。     

直接升力控制对飞机着舰稳定性的改善

本文讨论了舰载飞机以最小需用推力对应速度(V_(?))的左侧速度进场的航迹稳定性问题。并对直接升力控制对着舰稳定性的改善进行了初步探讨.结果表明,采用直接升力控制来保证飞机着舰稳定性是可行的.     

基于轨迹规划的自由漂浮空间机器人抓取运动物体的研究

针对空间机器人非完整性和冗余性，对笛卡空间下的轨迹规划问题进行了研究。在此基础上，分析了空间机器人抓取运动物体的策略，提出了基于轨迹规划的空间机器人路径规划方法，并以三自由度空间机器人为例，对空间机器人抓取运动目标体的问题进行了研究，该方法是开环控制方法，但由于在进行轨迹跟踪过程中，误差不累积，得到的实际曲线与理论曲线相近，误差达到了规定的范围。     

基于单神经元自适应PID控制的航天器大角度姿态机动

针对航天器大角度姿态机动，提出了一种新的单神经元自适应比例积分差(PID)控制器设计方法。基于误差二次型最优理论推导出相应的单神经元输入权值参数调整算法，并用Lyapunov稳定性理论分析了控制系统的稳定性。所设计的控制器结构简单、计算量小、鲁棒性好，能更好地适应航天器模型的不确定性，易于在轨实现。数学仿真结果验证控制器有效。     

LEO卫星网络的切换策略及性能分析

采用Dijkstra算法,分析了低轨(LEO)卫星网络的距离最短、时延最小、跳数最小、持续时间最长等典型路由切换策略,并比较了性能。在综合考虑切换性能和时延等指标的基础上,提出了一种持续时间最长和时延最小组合,以及完全路由重构与部分路由重构结合的混合切换策略。各切换策略性能比较的结果表明,该混合切换策略的性能较优。     

三维弹塑性边界元1/r~3积分奇异性的处理

本文将文[2]的基本思想与方法,推广应用于处理三维弹塑性边界元法塑性单元中的1/r~3积分奇异性问题,推导了有关的具体公式,并从理论上证明了该方法处理1/r~3奇异性的有效性。针对奇异性单元。本文提出旋转与坐标转换的分割技术,可大大减少工作量。并使计算机编程更简洁。数值算例研究表明,文中采用的方法是十分有效的。     

Stability analysis of explicit guidance laws for space launch vehicles with varying thrust integrals

In this study, a stability analysis of the explicit guidance laws for space launch vehicles is performed with consideration of varying thrust integrals. Among various forms of explicit guidance, linear tangent guidance in its general form is selected and six different acceleration profiles are considered for this numerical experiment. A linear system modeling which includes all of the significant dynamic elements of a space launcher is performed to analyze the effect of the characteristics of thrust integrals on stability margins. Numerical results show that in an aspect of guidance stability, it is advantageous to have thrust integrals derived from increasing acceleration profiles, such as constant thrust case, which may be considered in the development of propulsion systems. Finally, time-domain simulation with the original nonlinear models is performed to verify the approach and the result shows that the nonlinear dynamics of the system is conserved well in the linear model.     

基于神经网络的不确定性空间机器人自适应控制方法研究

提出了一种针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性的神经网络自适应控制 方法。通过RBF神经网络逼近模型的非线性函数和不确定性上界,无需预先估计系统的不 确 定性程度和外部干扰,提出的自适应控制律保证了权值的有界性,解决了神经网络权值的UU B（Unknown Upper Bound）问题,即未知上界有界问题,完成了笛卡尔空间内空间机器人轨 迹规划任务。证明了所提出的控制方法的稳定性,仿真结果表明控制方法避免了对空间 机器人动力学模型的参数线性化要求降低了计算量,能够满足实际任务中的实时性要求。