基于量子关联成像的图像重构算法采样数研究

量子关联成像技术采用单点强度探测,存贮信息量大,成像速度慢,需研究快速图像重构成像算法。对量子关联成像技术图像重构算法中的统计迭代法和压缩感知算法的采样次数进行了仿真分析,压缩感知算法采用二维离散余弦变换（DCT）将图像稀疏化,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交匹配追踪（OMP）算法对图像进行重构。结果表明：图像越大,重构图像需要的采样次数和采样时间越长,采用压缩感知算法能有效减少采样次数,从而提高系统成像速度。因此,研究量子关联成像的图像重构算法,减少图像的采样次数,对提高成像速度具有重要意义。     

逼近与跟踪翻滚目标的双滑模面姿轨耦合控制

针对空间翻滚目标的逼近与跟踪控制,建立了适用于任意抓捕部位的相对姿态轨道耦合动力学模型,设计了具备测量不确定性和干扰补偿、抖振抑制等能力的鲁棒双滑模面控制律,分析并建立了测量误差在系统中向控制输入的传播模型。在充分考虑测量不确定性、控制干扰、输入受限等条件下,分别对单滑模面控制律和双滑模面控制律进行了仿真验证和对比分析,结果验证了双滑模面控制律在测量不确定性和未知干扰系统中具备更优的控制性能,收敛稳定更快,精度更高。     

周期激励下广义离散Duffing系统的多稳态分析

具有硬边界的动基座双自由度动力学系统在受到基座周期性激励与随机冲击扰动时,振子与边界碰撞后的强非线性特性导致系统产生复杂的混沌行为.本文基于Soft Actor-Critic强化学习框架,构建了同时实现振动控制与基座运动跟随的智能算法,研究了宽频域范围内含有硬边界约束的动基座双自由度系统的动力学控制效果.通过构建包含相对位移、控制力的复合奖励函数,实现动力学系统精度较高的轨迹跟踪与振动抑制.结果表明,该算法可以实现频率范围跨2个数量级(0.01Hz到1Hz)的有效振动控制,并通过与PID控制方法的比较,展现了该方法在复杂环境中的稳定性与泛化性.     

基于同步遥测信号处理的实时仿真模型设计

卫星遥测信号解析是卫星综合测试系统的重要组成部分。传统的遥测信号采集方案,基于Windows非实时平台,降低了系统解析的实时性和和判读的有效性。从故障预案的模型系统应用场景为出发点,阐述了基于实时系统模型架构的遥测信号仿真模型设计思路、原理及功能实现。该方法继承了模型的迭代特性,通过在每一个周期中对比特流数据的读取和同步帧头的识别,实时地获取遥测信息,为设计故障预案,提供充分信息,具有较强的工程实际意义。     

深度稀疏自编码网络识别飞行员疲劳状态

针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种基于脑电信号的深度学习模型.首先对飞行员脑电信号进行滤波分解,提取delta波(0.5~4 Hz)、theta波(5~8 Hz)、alpha波(7~14 Hz)、beta波(14~30 Hz),提取基于脑电节律波的频域特征,作为识别模型的输入向量.其次,将一种基于深度稀疏自编码网络–Softmax模型用于飞行员疲劳状态识别,并与单层的稀疏自编码网络–Softmax和传统方法主成分分析(PCA)–Softmax模型识别结果进行比较.最后,实验结果显示,针对飞行员疲劳状态识别问题,所建立的学习模型具有很好的分类识别效果,具有较好的工程推广价值.     

MEMS陀螺在航天器控制系统中的应用评述

在分析MEMS陀螺在空间应用优势基础上,对MEMS陀螺的空间适应性进行了分析,提出了其在空间系统中的应用途径,通过国内外应用情况表明:MEMS陀螺能够广泛应用于航天器控制系统,并随着工艺水平的提高,将成为航天器控制系统的最佳选择.     

高超声速气动热弹性分析降阶研究

高超声速气动热弹性分析涉及流场、结构场和热力场间的相互耦合,计算复杂且耗时长.根据分层求解策略提出了一种基于降阶模型的高超声速气动热弹性分析框架.分别采用系统辨识法和本征正交分解法对高超声速气动力和气动热建立降阶模型,并与模态叠加法耦合实现热配平状态下气动热弹性问题的快速计算.以典型高超声速三维机翼为例,预测热结构的颤...     

永磁同步电机的模型预测与反演控制

为提高永磁同步电机的控制精度、负载工作能力和响应速度,在d-q坐标系下分析了电机的电气特性与机械特性,建立了连续时间系统的状态空间模型.在离散控制系统中,利用状态转移模型预测电机状态,并根据估计的状态偏差运用广义逆矩阵理论反演控制指令.从系统状态可控性的角度,提出了一种基于模型预测与反演,转角转速联合控制的方法.并依据系统对扰动的响应机理,反演控制补偿量.在考虑摩擦力、负载及外部扰动的情况下,与PID控制方法进行了仿真对比,并对比了参数偏差的情况.结果 表明所设计的控制器具有较好的响应速度、控制精度和对干扰与电机参数的鲁棒性.     

考虑飞轮动力学的过驱动卫星控制分配算法

针对具有冗余飞轮的过驱动卫星的最优控制分配问题,以反作用飞轮总能耗和力矩分配偏差最小等为目标,通过定义与能耗相关的优化目标函数,提出了能耗/力矩优化的动态控制分配方法,并考虑飞轮的非线性动力学特性,对控制分配进行修正.最后对本文提出的控制分配算法进行了数学仿真验证,结果表明了上述方法的可行性和有效性.     

自适应TSKF的空间电推进机动目标跟踪

非合作机动目标跟踪是地球静止轨道卫星进行状态监测、维修维护等复杂航天任务的前提.出于推进效率考虑,下一代高轨卫星将优选全电推进配置,但电推进的连续小推力机动特性致使基于CW方程的经典非合作目标跟踪算法期望有偏,两段状态估计法在稳态估计性能与机动跟踪响应间存在矛盾.为了解决电推进下对机动目标的快速跟踪估计问题,采用滤波误差理论对经典算法性能衰减因素进行分析,得到机动加速度至滤波新息的转移矩阵演变特性,进而提出一种自适应变维两段状态估计法.改进方法基于目标机动检测信息修正偏差滤波器的观测阵以匹配上述演变特性,使其在目标非机动区间性能与经典相对导航跟踪算法等效,在机动区间性能与两段状态估计算法等效,同时具备更快的跟踪响应特性.仿真结果表明,本算法对非合作目标的稳态跟踪性能与传统经典算法一致,跟踪响应速度提升4~5倍,是对空间非合作机动目标连续小推力机动下跟踪问题的有益探索.