卫星编队飞行指向跟踪姿态控制

卫星编队飞行的应用之一是受控卫星在目标卫星、空间站、载人飞船周围以“编队飞行”的形式相伴飞行,对目标进行观测或者执行更多的操作。该文研究这种应用中的姿态控制问题。假设两个飞行器的轨道信息已知,由轨道信息确定实现姿态跟踪调节所需的一种可能的期望姿态,给出了解析表达式,包括姿态角、姿态角速度及角加速度。采用基于四元数的控制律,用3个动量轮实现了卫星长时间、大角度姿态跟踪机动。仿真结果显示,在超过一个周期的仿真时间内,姿态及姿态角速度与期望姿态的吻合程度比较好,而且力矩的花费也不是太大。     

基于Matlab-Simulink的舰船综合电力推进系统仿真

为了优化舰船综合电力推进系统的性能,减少研制风险,基于M atlab-S im u link环境,建立了由十二相同步电机、电压型逆变器、螺旋桨及船舶负载组成的推进系统的各部分及系统的仿真模型。通过变压变频控制的十二相同步电动机带螺旋桨及船舶负载系统的仿真对模型进行了验证。为了提高舰船综合电力推进系统的性能,推导了十二相同步电动机直轴气隙磁链观测器的模型,籍此构建了十二相同步电动机矢量控制方案。仿真结果表明,各模型建立正确,十二相同步电动机矢量控制方案能够实现转矩与磁链控制解耦,能够满足舰船电力推进系统动态性能要求。     

ATM网络ABR流量的比例与滞后-超前控制

为了克服异步传输模式(ATM)网络不确定时延和饱和非线性的影响,基于比例控制和滞后超前控制方法研究可用比特率(ABR)服务流量控制器设计问题,给出了控制幅值约束和缓冲区容量约束下系统满足ABR流量控制要求的条件,提出了满足这些条件的比例控制器和滞后超前控制器的设计方法。该方法能使ABR流量控制系统在网络传输时延不确定时,有效控制网络中瓶颈节点缓冲区的队列长度,同时能够及时响应ABR可用带宽的变化,从而避免拥塞和丢包的发生,使链路带宽得以充分利用。     

动态优化速率和帧长的超宽带链路自适应算法

超宽带系统因发射功率受限,其传输速率对通信距离和信道衰落十分敏感。针对这一特性,以提高媒体访问控制(M AC)层吞吐量为目的,提出了一种基于接收端估计的链路自适应算法。该算法由接收端通过在线动态优化得出实际信道中给定信噪比估值下最佳的传输速率和M AC净荷长度,并通过应答帧附带的方式通知发送端。仿真结果表明,该算法较已有算法提高了吞吐量近30%。该算法复杂度低,对信噪比估计误差不敏感,具有一定的应用潜力。     

压水堆线圈编码控制棒位置探测器的数学模型

为了设计数字式控制棒位置探测器,根据线圈编码棒位探测器编码机理,确定了探测器的3个编码要素,即测量线圈的布置方式、线圈的分组接线方式和衔铁运行位置。提出了包括编码三要素的函数、4个定义以及探测器输出码推导的数学模型。探测器的输出码(GRAY码)矩阵表征了控制棒在堆内的实际运行位置。以大亚湾核电站的控制棒位置探测器为例,其输出码计算结果表明了线圈编码棒位探测器的数学模型的正确性。该数学模型对于其他类型的数字式棒位探测器同样适用。     

具有无限时滞和反馈控制的二种群生物竞争系统的持久性

运用进一步发展Francisico Montes de Oca和Miguel Vivas的分析技术和微分不等式原理,得到了关于具有无限时滞和反馈控制及不含有瞬时反馈项的两种群竞争系统的持久性的充分条件。     

绳驱动并联打磨机构模糊控制策略

船舶坞修作为维护和修复船舶结构的关键环节,在船舶行业中扮演着重要的角色。然而,目前船舶坞修时表面打磨过程依赖于传统的人工作业,存在着效率低、工时长、危险性高等问题。为此,提出了一种新型绳驱动式打磨机构,该机构采用四根绳索驱动打磨装置实现三自由度的运动。首先,通过拉格朗日法建立系统的动力学模型;然后在动力学模型的基础上提出了一种带有绳索张力优化项的Fuzzy-PID(proportional integral derivative)控制策略,该控制策略可以实现精确的轨迹跟踪并保证绳索处于张紧状态;最后,通过数值仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明,和绳牵引并联机器人上常用的PID控制相比,所提控制策略控制精度提高25%,具有较高的控制精度和稳定性。本文提出的绳驱动式打磨机构及其控制策略可为大型结构件表面处理和精密制造等应用提供一定理论支持。     

蝴蝶优化算法对大青杨生长速率预测模型的改进

为提高大青杨生长速率的预测精度,提出一种基于改进的蝴蝶优化算法（Improved Butterfly optimization algorithm,IBOA）与径向基函数（Radial basis function,RBF）神经网络结合的预测木材材性方法。通过使用佳点集法对标准蝴蝶算法中的种群进行初始化,将自适应切换频率和Levy飞行相结合进一步优化人工蝴蝶算法。构建出了新的IBOA-RBF神经网络木材材性预测模型,将得到的结果与其他几种算法优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明：基于IBOA-RBF神经网络模型预测效果最好,收敛速度从37步降低到了23步,预测结果误差达到了5.72%,预测精度最高。可见,对蝴蝶算法的改进是可行的,且对相关人员定向培养大青杨起到较大的帮助。     

基于等级结构的竞争种群系统的最优控制问题

研究了一类基于个体等级结构差异的竞争种群系统最优控制问题。首先利用不动点定理证明了系统解的存在惟一性,其次证明了解对控制变量的连续依赖性,最后通过共轭系统及切锥-法锥的相关理论得出了最优控制的必要性条件。     

沸石投加型SBR的好氧段实时优化控制研究

投加沸石可显著提高污水生物处理系统的硝化能力.以溶解氧(DO),氧化还原电位(ORP)和pH为控制参数,对沸石投加型序批式活性污泥法(zeo-SBR)和对照SBR进行了好氧段实时控制研究.结果表明:(1)pH作为好氧段实时控制的指示参数具有最高的稳定性,在进水总氮(TN)浓度较高的条件下,DO和ORP对硝化终点的指示不明确;(2)在进水TN浓度分别为25.1,62.1和92.6mg.L-1的条件下通过实时控制,zeo-SBR所需曝气时间分别为对照SBR的90.8%,61.0%和83.5%时(即分别比对照组节省曝气时间0.23,2.50和1.12h),两系统都可达到99%氨氮去除率;相对于对照SBR,zeo-SBR的TN去除率分别提高了4.0%,5.1%和1.9%.