基于随机粒子追踪方法的环形燃烧室点火动态模拟

为了深入研究低排放燃烧室点火联焰规律,在全新的环形模型燃烧室中开展了点火模拟和试验研究。点火模拟采用随机粒子追踪方法,能够基于时均冷态流场的仿真结果快速模拟火焰传播过程。环形燃烧室包含16个中心分级旋流器,仅向预燃级通入丙烷,用于模拟航空发动机低排放燃烧室点火状态下的空气燃油分级。试验采用PIV技术测量3个头部区域流场,利用高速相机拍摄火焰CH*/C2*基团化学发光信号。对多个流量和当量比条件下的联焰过程、联焰时间和传焰速率进行了分析,试验和模拟的结果均表明：环形燃烧室内火焰双向传播,燃烧室内外环流速度差异导致了双向火焰传播速度差,传焰速率随燃烧室湍流速度和当量比的增加而增加。点火模型很好地捕捉了环形燃烧室点火动态,所得传焰速率也符合湍流火焰传播规律,表明该模型具有较强预测能力。     

单推力航天器交会对接轨迹规划及跟踪控制

针对单推力航天器交会对接问题,提出一种轨迹规划及跟踪算法。首先,考虑到追踪航天器只沿本体X轴安装推力器,且推力方向固定,为了实现从起始位置转移至期望位置并满足姿态要求,基于三维螺旋线设计两阶段转移轨迹,根据初末位置以及末端速度方向要求,求解螺旋线参数。该螺旋线可以保证在初末速度方向固定情况下,曲率积分最小。其次,为了降低轨迹跟踪难度并减小初始时刻的位置跟踪控制力,需要将转移轨迹初始速度与追踪星X轴重合。传统螺旋线无法满足该约束条件。本文对传统螺旋线进行改进,提出一种旋转螺旋线轨迹设计方法。通过引入姿态旋转矩阵,将螺旋线在三维空间旋转,在不改变曲线形状的前提下满足初末位置及速度方向要求。然后,为了跟踪转移轨迹以及跟踪期望推力方向,提出基于CLF（Control Lyapunov Function）的滑模控制策略,当追踪星X轴与期望推力方向夹角较大时,采用CLF,保证最优性;当姿态误差收敛至滑模面附近时,切换为滑模控制,以提升系统鲁棒性。最后,通过仿真验证旋转螺旋线相比于传统螺旋线的优势。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

基于双力源的叠加式多维力传感器校准装置研究CSCD

介绍了一种基于叠加机原理的双力源多维力传感器校准装置的设计与研制,对装置的测量不确定度进行了分析,通过对三分量力传感器的校准实验,证明了校准装置不仅可以对多分量力传感器进行单分量校准,还能方便地实现耦合误差的校准。     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题，将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂，形成末端具有移动刚体的柔性臂系统，在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型，建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响，分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法，以升降臂的残余变形能为性能指标，优化伸缩臂的运动轨迹，降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化，结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小，便于在线实现。     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。