3D雷达对3D雷达的引导提示性能分析

分析了不同位置关系3D雷达对3D雷达的成功引导概率及引导误差,讨论了成功引导概率随参数特征变化的性质,仿真分析目标到提示雷达不同斜距时目标在被提示雷达中的角度分布及引导误差变化。研究对雷达组网中3D雷达对3D雷达引导提示系统设计有一定的参考价值。     

六轮摇臂式月球探测车协调驱动自适应模糊容错控制

为提高复杂和未知环境中六轮摇臂式月球探测车的驱动控制系统的可靠性,防止因执行器故障引起的月球车失控,提出一种基于滑转率的协调驱动自适应模糊容错控制方法。该方法用模糊逻辑系统逼近系统的未知动态和未知的故障函数,并通过所设计的误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。基于Lyapunov理论,证明了所设计的容错控制方案不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。此外,为便于应用给出了详细的容错控制器设计步骤,并对控制器中参数的选取给出了示例。仿真结果表明该控制律具有较高的控制精度,并且对外部干扰有很强的鲁棒性。

     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。     

飞机燃油管理系统仿真研究

为分析和验证飞机燃油油量管理系统功能设计的完备性、构架设计的合理性、功能实现过程逻辑关系的严密性以及系统故障检测方法的可行性,对民用飞机燃油油量管理系统进行了仿真研究。介绍了燃油油量管理系统功能、相关系统构架以及基于该系统构架构建的计算机仿真系统。在该仿真平台上,可显示飞机燃油系统管路及附件的正常工作状态;对于设定的燃油油量管理系统的故障,可显示检测的结果以及容错策略结果。仿真结果表明设计的燃油油量管理仿真系统结构合理、功能实现的逻辑关系严密、使用的故障诊断方法和容错策略可行。     

航天用SRAM型FPGA抗单粒子翻转设计

采用SRAM工艺的FPGA因其性能优异,在空间领域的应用受到重视;但是在空间环境中,SRAM型FPGA易受单粒子翻转的影响而导致逻辑故障或功能中断。文章提出对该类芯片的配置逻辑部分采用回读比较后刷新、对其BRAM部分采用通用自纠错宏的抗单粒子翻转（SEU）设计方案,在牺牲一定的器件性能的情况下,能达到较好的抗辐射效果。     

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明：所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。     

动态测量数据的高保真容错Q-滤波算法

针对航天器遥测和跟踪数据非平稳、噪声干扰、数据散乱、野值多、真实信息往往被随机误差淹没等问题,提出一组新型滑动容错滤波算法,称Q-滤波容错算法。 采用原始数据滑动四分位滤波和滤波残差四分位过滤补偿相结合的方式,实现各种带野值、非平稳、强噪声干扰和超低信噪比的采样数据序列剔除野值、削弱扰动和提取信号。理论分析、仿真计算和飞行数据应用实例证实了该Q-滤波算法有强容错能力和提取采样数据本真变化的能力,可以从被噪声淹没和低信噪比的非平稳采样数据序列中或者在采样数据变化形态杂乱的情况下,高保真地准确提取测量对象的真实变化信息。     

尾座式无人飞行器鲁棒容错编队控制

针对尾座式无人飞行器编队在执行器故障、严重的非线性和耦合性、参数不确定性、外界扰动等影响下的容错控制问题进行了研究。提出了一种鲁棒容错编队控制方法来实现一群尾座式无人飞行器在执行器故障情况下的期望编队飞行。所构建的控制器由2部分组成：标称控制器和干扰补偿控制器。设计标称控制器使系统实现期望的控制性能,利用干扰补偿控制器抑制多种不确定性和执行器故障的影响。通过理论分析证明了系统的鲁棒稳定性,并通过数值仿真验证了算法的有效性。     

垂直导航方式介绍与分析

引言在运行理念和技术还不够成熟的情况下,各国使用的引导飞机进近的主要方式是非精密进近导航方式,它们只为飞机提供航道信息,而不能提供下滑道信息。航空器在进近过程中,容易使得航空器转向目视飞行的时机过早或者过晚,以至于航空器不能进行着陆,从而复飞或