毛细泵环路系统运行特性的数值研究

给出了描述毛细泵环路(CPL)系统运行特性的非稳态模型,并运用该模型模拟了系统的启动过程,考察了储液罐中温度波动以及蒸发器上热负荷的突然改变对系统稳定性的影响;从数值模拟的角度更好地预测和分析CPL系统运行的过程和特点,该模型的数值结果与实验现象和实验数据相比有较好的一致性。通过该模型还可以进一步揭示CPL系统运行过程中启动困难、储液罐温度不能波动过大以及热流密度突然改变引起系统失效等内在原因,为设计出性能优良的CPL系统提供了理论依据。     

平板型MLHP温度波动研究

环路热管(Loop Heat Pipe,LHP)是一种靠蒸发器的毛细芯产生毛细力驱动回路运行,利用工质相变来传递热量的高效传热装置。研制了一套平板式蒸发器、风冷式冷凝器的小型环路热管(MLHP),MLHP的毛细芯为500目不锈钢丝网,工质为丙酮,蒸发器、冷凝器以及所有管路均由紫铜制成。主要研究了平板型MLHP在不同热负荷条件下的温度波动特性,并重点研究了倾角以及充灌量等对MLHP系统温度波动的影响,且给出相应的合理解释。实验结果表明,平板式MLHP在2~3W/cm2热流密度区间范围内容易发生温度波动。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

太阳帆板绳索联动同步机构的机理和功能分析

绳索联动机构（ＣＣＬ）是航天器上最常用的附件同步展开控制机构。本文将其等效为一个被动控制器，推导了机构的数学模型，分析了其参数对太阳电池阵同步展开的影响，并对一大型单翼太阳电池阵的展开过程进行了仿真，其结果和实验基本相符。同时得出了一些对工程设计有参考意义的结论。     

基于特征模型的全系数自适应控制系统稳定性研究

讨论了基于特征模型的黄金分割加逻辑微分自适应控制律组成闭环系统的稳定性问题。针对参数未知、线性定常或慢时变的二阶不稳定对象,本文给出了在采样周期满足一定条件下,上述闭环系统渐近稳定的充分条件,其中包含对于时变参数变化范围和非线性阻尼系数的约束条件。     

航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

主动冷却燃烧室燃烧与传热耦合过程迭代分析设计方法

为了对主动冷却超燃冲压发动机进行研究与设计,采用实验与计算相结合的方法,对主动冷却超燃冲压发动机燃烧室内传热与燃烧的耦合过程进行了分析。该方法采用燃烧室静压分布的测量值作为输入条件,开展燃气-结构-燃料耦合传热分析,获得经过冷却系统后燃料的状态参数;将燃料的状态参数作为实验参数,开展直联式超声速燃烧实验,得到新的静压分布,如此反复迭代,直至燃料状态不再变化,最终确定主动冷却燃烧室的各种传热与燃烧特性参数。利用该分析方法,初步开展了不同飞行马赫数条件下主动冷却燃烧室闭环运行状态研究,得到了冷却煤油温度与燃烧室壁温同飞行马赫数的关系。     

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.