系统主备份切换关键技术研究

本文主要介绍了双备份系统中的主控制器和备份控制器的自动切换任务,围绕此任务重点介绍了在系统启动时如何确定主备控制器、故障检测任务和状态监控任务,并对每一项工作任务中的重点和难点进行浅析。     

某型飞机除冰控制系统故障浅析

针对某型飞机在地面通电检查过程中多次出现尾翼除冰系统无法正常执行除冰功能的情况,分析了除冰系统的工作原理,找到了故障原因,并配合承制厂解决了产品故障,实现了对该型飞机的高效、高质量生产和交付。     

系绳卫星控制系统可重构性评价指标

针对系绳卫星控制系统,展开系绳卫星控制系统可重构性评价指标的研究。首先建立了由三个子卫星组成的系绳卫星控制系统;然后针对该模型进行可重构性评价,给出可重构性评价指标,该指标不仅描述了系统的重构能力,同时还强化了可重构性评价对重构策略指导的作用,体现了重构设计对可重构性评价方法的依赖性。最后通过数值算例,分析了系绳卫星的可重构性指标,并对故障后的系统重新设计重构控制律使其保持稳定。     

基于最优控制的落角约束攻击设计

针对导弹落角控制和精度控制的矛盾,运用飞行力学原理和最优控制理论,以落地速度倾角作为终端约束,以脱靶量、最小能量为性能指标,给出了一种适用于攻击地面目标的最优导引律。设计了导弹三通道的PID控制器,最后进行了导弹的6DOF仿真研究,仿真验证了设计方法的有效性。     

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.      

数控五坐标高速铣床的PLC控制

介绍了一种高速铣床CNC控制系统的结构及特点:指出了这台铣床PLC程序设计中的重点问题,为此类高速数控机床的控制提供了技术参考.     

应用于控制力矩陀螺电源模块的线性-非线性协同控制器设计

对控制力矩陀螺电源的控制器进行研究,基于对线性控制器及非线性控制器的分析,设计了线性-非线性协同控制器并搭建硬件模型,在电源系统动态调整阶段采用非线性控制器,在稳态阶段采用线性控制器。该方案较单一线性控制器提升了电源系统的动态性能,并保证了系统的稳定性及可靠性。对该鲁棒控制器进行了仿真分析并搭建实物,通过实验验证了相较线性控制器,使用协同控制器的电源模块在控制状态切换时,下冲量与调节时间分别减少了45%及58%,证明了该协同控制器能够有效提升CMG电源系统的动态性能。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

陀螺稳定平台视轴稳定系统自适应模糊PID控制

 在运动载体上的光电跟踪系统中,需要采用建立在陀螺稳定平台上的视轴稳定控制。分析了平台结构和惯性稳定隔离原理。针对系统机械谐振、力矩耦合及电气参数波动等非线性不确定因素的影响,设计了复合自适应模糊PID控制器。引入自适应调整因子进行控制规则和参数的在线修正,采用复合控制克服模糊控制固有的盲区,实现无差调节。在光电跟踪转台上的实验结果显示该方法能够有效地隔离载体扰动,减小扰动造成的误差,保证视轴对目标的准确瞄准,具有快速的动态响应和较强的抗干扰性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。