两类临界静不稳定姿态控制系统设计

根据经典控制理论,设计了两类临界静不稳定姿态控制系统。     

基于3DS的ISAR二维散射点模型仿真

当前,对ISAR成像和目标识别的研究很多,但用于ISAR成像和目标识别的目标模型大都相对简单.建立一种新的ISAR二维散射点模型,生成目标各种姿态的二维散射点数据库.首先选用3DS为散射点生成模型,以此为基础完成模型简化和信息抽取.然后根据目标姿态变化,计算转换坐标,并以F16战斗机为例生成二维散射点图像.最后采用步进频雷达信号对目标散射点模型进行ISAR成像.所建立的目标二维散射点模型可以用于ISAR成像和目标识别研究.     

未标定的视频小卫星深空目标凝视控制

设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。     

基于GA的模糊PID控制在质量矩导弹系统上的应用

针对三轴稳定的质量矩导弹姿态控制系统,提出了一种基于遗传算法进行参数寻优的模糊PID控制方法。在建立姿控系统数学模型的基础上,首先设计了姿态控制的优先级函数,然后根据实际的姿态控制系统,设计了遗传算法的性能指标函数和具体的优化策略,最后给出了模糊PID控制器的设计思路。仿真结果说明了该方法的有效性。     

舰载捷联惯导动基座 F-QUEST 初始对准方法

针对目前基于惯性系的捷联惯导动基座对准方法信息利用率不高及矢量观测选取不确定性导致对准精度下降的问题,提出了一种新的舰载捷联惯导动基座滤波四元数估计（filter quaternion estimation,F-QUEST）对准方法。构建了捷联惯导动基座初始对准模型,并利用姿态矩阵链式法则将惯导初始对准转化为姿态确定问题,进而采用 F-QUEST 算法求取姿态矩阵以实现捷联惯导动基座对准。车载试验结果表明：相比传统方法,新方法具有更高的对准精度和更快的收敛速度,水平姿态角误差只需3 s 即可收敛到0．01°。     

姿控发动机布局方式研究

大气层外飞行器的姿态控制一般采用姿控发动机的喷气控制,姿控发动机的布局直接影响到姿态控制的效果。对国内外飞行器的姿控发动机布局的发展情况进行了综述,并从工程实践的角度出发,讨论了姿控发动机在布局时需要考虑的一些矛盾因素。在此基础上,提出了利用耦合解决这些矛盾的思路以及姿控发动机布局的3条基本原则。仿真结果表明利用耦合改善了姿态控制效果。     

综合性大学师范生公共教育学学习态度调查研究

公共教育学是综合性大学教师教育专业的教育类课程的核心和基础,担负着培养学生教育教学所需要的现代教育理念、教育教学能力以及提高综合素质等多重任务。但近年来,师范生对公共教育学的学习态度,一直是阻碍公共教育学教学质量的一大难题。文章通过问卷和访谈的研究方法,调查师范生对学习公共教育学的态度情况,并从中发现由于教材,教学方式,学习方法,课程评价等因素的影响,师范生对公共教育学的学习态度比较消极,因此,通过引导,改变教学方式,提倡多样化的学习方法,建立多样化的课程评价方式等途径,积极促进师范生对公共教育学学习态度的转变,从而提高教学质量。     

基于LPC3250的小型无人机航姿系统的设计

航向和姿态是无人机飞行控制系统的重要参数,传感器系统是整个无人机飞行控制系统的核心。采用LPC3250ARM9处理器、MEMS传感器以及存储器设计无人机航姿系统,完成传感器的数据采集与处理,获得无人机的航姿信息,最后进行数据传输。将Linux操作系统嵌入到无人机航姿系统中,实现系统的实时任务调度和进程管理。结果显示,该系统达到了无人机航姿系统的小型化、低功耗、高精度的目标。     

弹载高冲击一体化子母弹子弹飞行姿态测量系统

为了测试获取子母弹爆炸抛撒后的子弹飞行姿态,采用基于M EM S惯性测量组合与动态存储测试技术相结合的方法来测试子母弹子弹的飞行姿态,对系统的组成、工作原理和主要关键技术的实现途径进行了详细的介绍。系统以M EM S三维角速度和三维加速度的惯性测量组合为姿态敏感元件,一体化的子母弹子弹飞行姿态测量记录器主要由FLA SH存储器、FPGA为中心控制器及多通道高速12位模数转换器等组成。记录器具有多通道、低功耗、体积小、大容量、高精度及嵌入子弹内部随子弹飞行测量等优点。系统试验结果表明:该系统能够准确获取子弹从抛撒到中靶的整个过程的姿态数据。     

挠性卫星姿态的模糊神经控制

在卫星的姿态控制领域里,智能控制技术得到越来越多的关注。把模糊神经控制引入到挠性卫星姿态稳定控制中,给出了详尽的实现方法,并推导了模糊神经网络的自学习算法。由于在模糊神经控制器中规则参数初值的确定吸收利用了经验知识,故提高了模糊神经控制器的在线学习速度。仿真结果表明:该控制算法通过在线学习能有效地克服挠性卫星的不确定性,具有较强的鲁棒性,从而可实现较高精度的卫星姿态控制。