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1.
针对多旋翼无人机(mUAV)机载云台的扰动补 偿需求,提出一种基于改进的扰动观测器(IDO,improved disturbance observer)的伺服控 制器与减振装 置相结合的复合补偿方法。深入分析了IDO的扰动补偿能力和鲁棒性,构建 了基于IDO的云 台伺服控制结构;依据mUAV机载云台的振动特性,设计出减振装置的结构参数 及安装位置。飞行实验表明, 引入复合补偿方法后,视轴(LOS)指向误差减小到了0.03°,振动隔 离度提高了约15dB。复合补偿方法有效地补偿了机载云 台的扰动,完全满足了mUAV机载云台扰动补偿的需求。 相似文献
2.
应用多方案网络计划,实现矿建施工方案的编制及进度控制,可以解决为消除偏差而频繁修改施工网络计划的问题,为施工网络计划应用在矿建工程中,确保进度、工期目标的实现提供了新的方法。 相似文献
3.
气动干扰下的Hex-Rotor无人飞行器控制器及其飞行实验 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了气流扰动、翼间干扰等因素对飞行中的无人飞行器的控制精度和效果产生的影响,并给出了相应的解决方法。建立了Hex-Rotor飞行器的动力学模型,分析了升力因子不确定性导致飞行器控制效果下降的影响因素。设计了反演滑模控制器来控制飞行器的空间六自由度运动,同时考虑升力因子的不确定性采用超螺旋非线性观测器观测各个旋翼的升力因子来克服气动干扰的影响。通过原型机验证了提出的方法,结果显示:Hex-Rotor飞行器在气动干扰较大的外部环境中飞行时,水平位移跟踪误差不超过±4.5m,高度误差不超过±2.5m,姿态角度误差保持在±2°内,较大地增强了飞行器的抗扰能力。结果表明:采用本文的方法可以有效地估计各个旋翼的升力因子,从而提高Hex-Rotor飞行器的控制精度和效果。 相似文献
4.
Ag膜在干摩擦、油和脂润滑下的摩擦学性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
精密运转部件表面沉积一层软金属银和银基固体薄膜可以有效地降低摩擦、减小磨损。通过钢球/镀Ag膜摩擦盘在干摩擦、4122油和L252脂润滑条件下的球-盘摩擦学试验,研究Ag膜在油和脂复合润滑下的摩擦学性能,分析润滑条件、载荷、速度对Ag膜摩擦因数的影响。试验结果表明:在4 N法向载荷和油、脂润滑下,与干摩擦相比,镀Ag膜摩擦副的最大静摩擦因数分别减小了10.7%和6.1%;在0~2 000 r/min转速范围内,Ag膜摩擦因数随转速增加而减小,与干摩擦相比,油润滑下Ag膜摩擦因数减小9%~48%,脂润滑下Ag膜摩擦因数减小17%~52%。Ag膜在干摩擦、4122润滑油和L252润滑脂复合润滑下,摩擦因数均随载荷增加而降低;Ag膜摩擦副/钢球在油、脂复合润滑下启动摩擦力矩小,摩擦副在宽转速范围内摩擦因数变化小,运转平稳。 相似文献
5.
卫星姿态控制飞轮轴承不同润滑状态下功耗分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足卫星姿态控制飞轮低功耗、小波纹力矩、长寿命的要求,对不同液体润滑剂润滑条件下飞轮轴承的功耗、温升变化,以及润滑脂润滑条件下不同脂用量对稳速时温升及挥发损失的影响进行了分析。实验结果表明:减少润滑剂的用量功耗和温升都小于润滑剂正常用量时;减少润滑脂的用量轴承润滑功耗更加稳定,但温升较大;高速下要考虑轴和轴承座的散热问题,以降低热平衡温度;润滑剂用量的减少导致挥发率变大,挥发寿命很短,但在真空、密闭环境中其挥发是相当小的,减少润滑剂用量是可行的。 相似文献
6.
针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 相似文献
7.
复合材料飞轮转子设计 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑到转子与驱动机构的连接,给出了一种金属轮毂加复合材料轮缘结构飞轮转子的设计方法。分析了转子材料、结构、连接及制作工艺等因素对储能密度的影响,分析结果表明:复合材料轮缘内外径比值α是影响其储能密度的关键,根据轮缘材料选取合理值,对轮毂进行优化可以进一步提高转子的储能密度。分析中所用复合材料及胶粘剂力学常数的准确性是影响仿真结果的主要因素,通过实验对其理论值进行修正可以进一步提高仿真结果的准确性。对实际应用中一个具体飞轮转子进行了设计并制作出了转子,在20 000 r/min转速范围内进行了旋转应力实验,仿真分析与实验结果取得了较好的一致性,证明了本文设计方法的正确性。 相似文献
8.
9.
针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是通过结构和参数同时在线学习来产生,网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集,提高自组织递归区间二型模糊神经网络的稳定性及计算精度.仿真结果表明:将自组织递归区间二型模糊神经网络与双BP神经网络进行对比,利用自组织递归区间二型模糊神经网络对微型飞行器相机振动矢量进行预测的精度高. 相似文献
10.