再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

多普勒积分时长对星间测速精度影响分析

针对大动态星间速度精确测量问题,文章提出了测量环路多普勒积分时长的设计方法。在获得具体双星星座两颗卫星之间的相对运动速度变化规律的基础上,研究建立不同多普勒变化率积分区间时长情况下的星间速度测量误差数学关系,并进行编程数值计算。通过数值分析和测试结果对比表明:在不同积分区间时长情况下,星间速度测量误差仿真结果与设备实际测试结果一致。多普勒积分时间为200 ms时的星间速度测量误差为±1.4 m/s,通过缩短积分时间长度,可以将星间速度测速误差减小到[-0.14 m/s,+0.14 m/s]以内,达到了预期效果。该方法可应用于星座项目星间速度测量精度指标预算设计工作中进行多普勒积分时长的选择。     

高超声速飞行器动态神经网络反推自适应控制

针对高超声速飞行器纵向模型的高度非线性特点,在考虑模型不确定性的情况下,提出了高超声速飞行器动态神经网络调节函数反推自适应控制方法.对给定的速度指令,引入积分型Lyapunov函数设计跟踪控制器,取消了控制增益一阶导数上界的限制,且避免了控制器的奇异性;对给定的高度指令,引入调节函数技术,设计了反推控制器,避免了将模型化为严反馈形式;采用动态神经网络对未知系统动态进行自适应在线逼近.根据Lyapunov理论证明了设计的控制律保证了闭环系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真结果验证了该方法的可行性及有效性.     

超宽带无线电引信接收机时域建模与仿真

为得到弹目交会过程中超宽带无线电引信接收机的时域输出信号,实现高速交会条件下引信接收机的性能优化,推导了取样积分微分电路的时域数学模型,提出了一种基于无载波信号时域多普勒效应的接收机输出信号时域仿真方法.弹目接近速度对接收机输出信号的影响研究表明,输出信号频率与弹目接近速度成正比;信号幅度与弹目接近速度关系曲线存在速度驻点.选择合理的积分、微分电容可设置恰当的速度驻点,提高引信的抗干扰性能.     

遥感卫星全视场成像质量仿真方法研究

基于卫星工具包(STK)和MATLAB软件,提出了一种对卫星全视场成像进行物理建模分析的交互仿真方法。以一颗运行在650km高度的太阳同步轨道、具有侧摆能力的遥感卫星为例,对相机在运动中的全视场积分时间偏差和全视场偏流角修正残差进行了仿真分析。仿真结果表明,文章提出的方法能够较精确地对相机在轨全视场的成像质量进行分析,从而可用于在轨成像性能预估。该仿真方法还能以卫星工程数据作为输入,用于卫星星上算法验证、在轨误差分析补偿等方面,为保障卫星在轨成像质量发挥作用。     

基于积分多普勒平滑伪距的导航算法研究

载体处于高动态机动、障碍遮挡、信号干扰和多路径等复杂环境时,GNSS接收机跟踪环路易发生信号失锁和相位失调,导致载波相位观测值发生较大变化,采用载波相位平滑伪距将严重影响导航精度。为改善GNSS接收机导航性能,对电离层效应及延时校正模型进行了研究,基于α-β滤波算法提出了基于积分多普勒平滑伪距的导航算法。实验结果表明:采用该算法在静态、动态条件下定位精度优于5m,测速精度优于0.05m/s,可显著提高GNSS接收机的导航精度。     

基于XFEM研究含颗粒夹杂材料的疲劳裂纹行为

材料中的颗粒夹杂会改变附近的应力分布,对疲劳裂纹的扩展行为有显著的影响。在XFEM方法的基础上,借助一种考虑界面影响的交互积分方法以及ABAQUS的二次开发环境,模拟疲劳裂纹在非匀质材料中的扩展,研究夹杂颗粒对疲劳裂纹扩展的影响模式。裂纹和夹杂使用扩充函数结合水平集函数隐式模拟,使用最大周向拉应力准则判断裂纹扩展方向。通过模拟疲劳裂纹经过对称夹杂和非对称夹杂的情况,分别研究夹杂对裂纹扩展速率以及扩展路径的影响模式,探讨了夹杂的材料性质对结果的影响,考虑了裂纹在特定情况下可能刺入夹杂的情况。将部分数值结果与更新网格方法以及以往的扩展有限元模拟结果进行了对比,体现了该文方法的优点和模拟结果的合理性。     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

基于面积律自动判别的飞机机身外形修形方法

为提高超声速飞机方案修形效率,研究了依据飞机截面积分布曲线分析结果进行飞机截面精细化修形的方法。提出了基于面积律自动判别的截面积曲线分析法,能够依据面积律准则快速对可能增大激波阻力的站位进行自动判别和定位。在此基础上建立了飞机机身几何外形快速辅助修形方法,实现了对超声速飞机方案的待修形位置自动快速分析与定位,并根据截面位置部件分析和截面积曲线变化分析,提供针对截面积的量化调整建议。对一种超声速轰炸机方案进行机身几何外形修形的算例表明,本文提出的方法能够快速识别和定位截面积曲线上拐点、阶跃点、极值点及尖角点等增大激波阻力的位置,根据修形方法调整后的方案阻力系数下降了1.5%,验证了方法的有效性。     

不对称电网故障下双馈风力发电机的比例-积分-谐振滑模控制器设计

针对不对称电网故障下,双馈风力发电机的控制策略进行了研究。讨论了电网故障时转子侧变流器(RSC)和网侧变流器(GSC)的控制目标,合理安排了电网严重故障时的控制优先级。基于比例-积分-谐振滑模控制原理设计了机侧和网侧变流器协同控制方案。通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了所设计控制方案的仿真模型。仿真结果表明,在电网正常运行的情况下,与传统的矢量控制策略相比,比例-积分-谐振滑模控制策略对输出功率、电流变化的响应更迅速,具有更好的动态性能和抗扰动能力;在电网不对称故障下,能够有效地抑制电磁转矩振荡和直流母线电压波动,提高了双馈式风力发电机的低电压穿越能力。