微小卫星编队飞行仿真平台设计

为了进行微小卫星编队飞行设计,设计了一个仿真平台。该仿真平台由两颗模拟卫星和控制中心组成,通过星间RF设备和网络控制器形成三节点星间网络,并可以根据需要增加模拟卫星的数量。模拟卫星载有多个物理的敏感器和执行器,能够对其性能进行测试。在此平台上设计了双星主从控制、双星协同控制、三星主从控制、三星协同控制、单星失效模式等多种控制策略。通过GPS伪距差分技术进行相对定位外场实验,给出了编队飞行控制仿真所需的相对定位精度,同时也验证了星间网络的功能和可靠性。     

编队飞行微小卫星星间直序扩频通信系统仿真

以3颗微小卫星在同一个轨道面内编队飞行,并对地进行三维立体测绘为背景,给出了基于改进型遗传算法的空间圆形编队队形优化设计的方法,该方法可以保证编队队形在各种摄动力下长期稳定.结合编队飞行星间链路的特殊要求,推导了低轨道编队卫星星间链路的计算公式,确定了星上发射机功率.搭建了星间直序扩频通信系统模型,并对其进行了仿真.建模及仿真结果为后续研究编队飞行和星间通信演示试验提供良好的理论基础.     

椭圆参照轨道的理想卫星编队队形设计

为了建立椭圆参照轨道卫星编队飞行的理想编队队形,该文从参照轨道要素描述的精确相对运动方程出发,概括出椭圆参照轨道的编队运动特点。依据这些特点,找到了几类具有特殊几何构形的理想编队轨道,并分析设计出由三颗星组成的用于遥感探测的3种编队队形。利用参照轨道要素方法能较方便地找到可能存在的理想编队轨道和队形,并解出相应的轨道要素;为设计有实用价值的考虑摄动的自然编队轨道和进行编队初始化提供科学依据。     

多无人飞行器协同编队控制

本文将一种新颖的"扩展—分解—聚集(EDA)"策略应用于多无人机协同编队控制问题的解决。这种EDA策略可以将复杂的编队控制问题转化成一组相对容易解决的子问题。为了实现多无人机Aerosonde的编队飞行控制,文中设计了分布式纵向、横向队形控制器,用于仿真验证所提出EDA策略的可行性及有效性。     

采用时延状态观测器的旋翼无人机自适应编队控制

针对无人机编队中的通信时延与工作引起的惯量变化,提出了一种基于时延状态观测器的旋翼无人机自适应编队控制方法。该方法利用编队结构参数确定队形,把编队控制转化为跟随无人机对虚拟无人机的轨迹跟踪;考虑精确的无人机动力学模型,并据此设计变时延状态观测器,对领航无人机的状态进行观测和补偿;针对补偿后的被控对象,设计自适应滑模编队控制器,并估计变负载工作状态下的质量和惯量。两组仿真结果表明:该方法对编队飞行中变质量变惯量行为的自适应误差小于6%,稳态时延状态的观测误差趋近0,体现出较好的控制精度和鲁棒性,具有很好的工程应用前景。     

大规模机器人群体的分层编队控制算法

提出一种分层拓扑结构作为机器人群体在动态期望区域内的编队队形,并在此基础上设计一种基于分层拓扑的群体编队及避障控制器,邻域内各层层间机器人之间的通信是双向的.多机器人通过虚拟领导者的引导向动态期望区域内运动,并在邻居个体间的局部交互下形成期望编队控制队形,机器人群体速度达到一致,个体间距离稳定,从而实现编队和避碰.控制器中形状调节力用于调整和保持机器人群体队形,解决编队中因可能出现局部极小值而导致某些机器人死锁的问题.仿真实验表明了该算法是有效性的.     

基于行为的多机器人编队控制的仿真研究

多机器人的编队问题是多机器人协作中的一个典型问题,编队包括队形形成和编队控制。针对多机器人的编队控制问题,本文采用基于行为法和基于leader的协调策略相结合的方法。首先根据Motor Schema的反应式控制结构,设计了五种基本行为,即奔向目标行为（move-to-goal）,保持队形行为（keep-formation）,躲避静态障碍物行为（avoid-stastic-obstacle）,躲避机器人行为（avoid-robot）和随机行为（random）,对各行为进行加权形成局部控制器来控制机器人的局部行为。然后利用基于leader的协调策略来协调各个机器人的行为,形成全局控制器来控制机器人的最终的行为。通过仿真,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于Lawden方程的理想编队队形设计

该文基于L aw den方程分别对圆参考轨道和椭圆参考轨道的卫星理想编队队形设计进行了研究。对于圆参考轨道,通过引入相角概念,简化了多星编队队形设计,并通过理论分析和算例仿真说明:编队队形与初始真近点角的选择无关,且有多组从星运动参数组合满足队形设计要求。对于椭圆参考轨道编队,编队队形的变化与主星的轨道偏心率及编队初始真近点角的选择密切相关,且满足队形要求的从星运动参数组合是惟一的。     

卫星编队飞行的飞秒激光绝对距离测量与高精度控制技术

该报告的内容按编队卫星飞行的星间绝对距离测量与时间统一、编队构型的精确控制两部分独立展开。编队测量方面:完成了星间相对导航、精确定位的方案设计,主要是基于飞秒激光飞行时间的绝对距离测量方法与基于压电偏摆镜的锁相环路实现的。利用由主星发射的三路独立的飞秒激光绝对距离测量获得子星靶标的3个微米精度的绝对信息,其中微米精度是由飞秒激光的高时间分辨本领决定的;利用压电偏摆镜的锁相环路建立了星间自由光通信链路,使得测距激光脉冲能够实时跟踪自由漂浮的子卫星角锥棱镜。给出了基于飞秒激光的相对导航以及基于压电偏摆镜的跟瞄系统锁相环路的设计方案并基于已有条件测试了压电偏摆装置的稳定性,设计了跟瞄与测距系统集成方案,为三路测距与跟瞄、并实现精确定位的实验演示验证打下了基础。实验上,针对小卫星搭载的需求,建立了一台高稳定性、高集成度、全保偏结构的掺铒光纤飞秒激光源,测距、跟瞄与星间时钟统一的工作将主要依赖该飞秒激光源展开。编队控制方面:分析了编队卫星的动力学机理。以近距离航天器相对运动方程为基础,分析了编队飞行的基本特性,分析了不同动力学模型的特点,确立了不同应用场合下动力学模型的选取准则。然后,考虑到微小卫星质量与载荷限制导致携带燃料有限,而编队初始化是个能耗较大的变轨过程,基于Gauss伪谱法为编队初始化过程设计了最优轨迹。最后,研究了卫星编队构型保持控制问题。首先确定了主从式的卫星编队协同控制结构。在该控制结构下,基于非线性相对轨道模型,分别采用传统滑模控制方法、自适应滑模控制方法设计了构型保持控制器,并对所设计的控制算法进行了仿真验证,验证了所设计控制算法的鲁棒性。     

无人机编队协同追踪控制律和编队信息架构

针对"长机-僚机"模式的无人机编队追踪运动目标出现姿态信息和位置信息不一致而导致碰撞的问题,设计了一种协同追踪控制器并对该控制器进行稳定性分析。该控制器以3架无人机构成的编队作为控制体,采用拉氏矢量场方法获取无人机编队追踪运动目标的轨迹,同时构建无人机之间的信息架构,实现无人机编队按照预期的姿态和位置信息在运动目标周围的圆形轨道飞行的目的。研究单架无人机的航迹规划和多无人机编队协同追踪:对于单架无人机的航迹规划,采用反馈控制完成航向收敛证明;对于多无人机编队,采用一种多变量控制器可以保持无人机编队在圆形轨道运动,同时使用未知风和运动目标的自适应估计量来确定无人机编队在圆形轨道飞行的稳定性。仿真结果表明:在追踪过程中,3架无人机能够快速(15 s)以相同的姿态和位置渐进靠近目标,同时保持相对稳定;在满足航向速率和空速条件时,任意两架无人机相对距离误差能够快速(10 s)收敛到稳定值。该控制器突破了多无人机编队近距协同追踪目标的局限,可为多无人机分布式控制器设计提供方法借鉴。     

导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

卫星编队的管道模型预测控制方法研究

提出一种针对静止轨道卫星编队构型保持的管道模型预测控制策略.利用CWH方程,构建了轨道相对运动模型.通过构建误差管道,设计鲁棒模型预测控制器,解决了模型失配所导致的不确定性问题.在Matlab/Simulink中搭建了系统仿真模型并进行了构型保持仿真.仿真结果显示,所设计的控制器能够很好地克服空间干扰以及模型失配所带来的不确定性,实现卫星编队的构型保持.      

热连轧活套系统的解耦补偿预测控制

针对热连轧活套系统的强耦合特性,提出一类基于预测原理的交叉解耦控制策略.将一个两输入两输出的强耦合系统分解成两个相互影响的单输入单输出的子系统.基于预测控制原理,在一个周期内,顺序更新每个子系统的控制律,并保留未来的预测控制信息,补偿子系统之间的耦合影响,然后开始新的循环.基于H∞原理,将预测值与实际值的误差作为扰动处理,降低子系统之间的耦合影响,提高控制精度,简化控制器设计,减轻计算机的负担.仿真结果证实了该方法具有较好的解耦效果和控制性能.     

自整定内模PID控制在非圆销孔加工中的应用

将工业过程控制方法用于微位移压电陶瓷驱动器控制,提出了一种自整定内模PID控制方法.该方法结合内模控制、PID控制和前馈控制,针对非圆销孔加工的特点,采用双环的控制结构,内环主要对控制对象进行等效,提高其动态性能;外环通过时间乘绝对误差的积分(ITAE)优化内模PID的整定参数.鲁棒性分析、仿真及实验表明,系统具有很强鲁棒性,能快速响应,在工作频率低于20 Hz时具有较好跟踪性能,达到了快速跟踪和减少滞环的目的.     

模糊-积分控制系统的研究及其应用

通过对模糊控制系统的分析和研究,利用积分控制可以消除误差的特点,对传统的模糊控制系统进行了改进,在模糊控制系统中增加了积分控制。通过系统仿真和在脲醛树脂生产过程中的应用得到证实:该控制对具有时间滞后的生产过程加速了动态响应过程,提高了稳态精度。该控制算法具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,超调量小,调节时间短。     

基于STC12C5A60S2多路温度监控系统设计

介绍了一种基于STC12C5A60S2的多路温度监控系统设计.以单片机STC12C5A60S2作为核心处理器,选用热电偶作为温度检测传感器,能够实现对炉体温度的精确测量与控制;另外,该系统增设了485接口,可以实现单片机同上位机之间的通信,便于远程控制.     

递阶式虚拟结构非完整机器人的编队控制

提出一种递阶虚拟结构编队控制方法,将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的参考轨迹,将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望轨迹,然后基于反步思想,并通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数来设计动态反馈控制器,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.     

基于DSP的磁悬浮轴承数字控制器

以磁悬浮主轴系统的组成及工作原理为基础，提出了一种在传统PID基础上的专家智能PID控制器的构想，并对其实现中的部分具体技术问题进行了分析讨论．其中的核心部件采用TI公司的TMS320LF2407A芯片，设计并给出了5自由度磁悬浮主轴系统采用专家智能PID控制策略时的硬件总体框图、相应的软件设计思路和流程框图，并对具体设计过程中的部分内容作了扼要阐述．分析结果表明，在磁悬浮系统中应用这种智能PID控制器能实现更好的控制效果，达到更高的控制精度要求．     

Research on the Winding/Unwinding Control System Based on Fuzzy Control Theory

A fuzzy controller of the winding/unwinding control system used in jig-dyeing machine is introduced, which is superior to the one with conventional optimal PID controller in convergence speed and stability. Its mathematical model and transfer function are presented based on mechanism of the winding/unwinding control system. Simulation of the fuzzy controller carried out in the MATLAB （Simulink） environment proves that the control system based on fuzzy controller is superior in quality, precision and operation to a conventional optimal PID controller. The outlined experimental results also show the effectiveness and the robustness of the fuzzy PID controller in good dynamic performance, high robustness to parameter variation and disturbance.     

一种用于布尔逻辑设计的神经网络学习算法

提出了一种实现任意布尔函数的前向三层神经网络学习算法 ,简称HKML算法。HKML算法引入汉明距离扩展、卡诺图化简及最小项抑制等思想训练神经网络 ,以尽量少的神经元实现布尔函数的输入输出映射。给出了设计原理及算法流程图。与其他二进神经网络学习算法相比较 ,此方案结构简单可靠 ,学习速度快 ,易于硬件实现