摘要：针对自由飘浮空间机械臂与基座的运动耦合问题,提出了一种基于不变流形的机械臂位形与基座姿态协同控制算法。在分析了系统可控性的基础上,构造了线性状态反馈下系统的不变流形,并设计了分段连续的镇定控制器。该控制器先将系统状态镇定到不变流形之上,然后沿该流形将系统状态调整到期望值。仿真结果表明,在系统可控的条件下,所提出的协同控制算法能将机械臂位形与基座姿态同时调整到期望状态。

摘要：本文研究了噪声统计特性未知时的鲁棒卡尔曼滤波算法(RKF)设计问题.首先,提出了一种新的RKF算法设计条件,并分析了其合理性;其次,从RKF算法设计条件出发研究了RKF算法的设计问题,把RKF算法的设计过程转化为计算一组线性矩阵不等式(LMI)的可行解;再次,研究了LMI可行解的计算问题,并通过计算该LMI的可行解设计了一种RKF算法;最后,通过仿真验证了所设计的RKF算法的有效性.

摘要：针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值时,OKF算法中的滤波估计值Hkx⌒k|*k-1是(或概率意义下)系统真实状态Hkxk的最优估计。把上述目标函数应用于多模型卡尔曼滤波算法(multiple model adaptive Kalman filter,MM-AKF)中,设计了一种优化多模型卡尔曼滤波算法(optimizedmultiple model adaptive Kalman filter,OMM-AKF),OMM-AKF算法能够根据目标函数优化子滤波器的滤波估计值权值,从而能够得到系统真实状态的较优估计值。最后,通过仿真验证了上述理论的正确性和方法的有效性。

摘要：自适应启发评价(AHC)增强学习结构分别逼近马尔可夫决策过程的值函数和策略函数,策略梯度增强学习能够将随机不确定的马尔可夫决策过程转换为确定性的马尔可夫决策过程。通过将AHC增强学习和策略梯度增强学习相结合,对PID控制器参数进行在线自适应整定,实现对无人直升机姿态控制性能的在线优化。仿真结果表明,与固定PID参数控制器相比,该算法能在线调整控制器参数,并很好地控制了无人直升机的悬停姿态。

摘要：空间机械臂面临着轻质化、小型化及低功耗的发展趋势。本文设计了5自由度微型机械臂的机械结构,对驱动电机及配套设备进行了选型。采用上/下位机的控制结构,基于DSP2812和CPLD3128开发了机械臂控制系统。将该机械臂系统固定于卫星模拟器上,采用双目视觉导引方式,对固定目标的关键部件完成了夹取、剪切和插拔等动作。

摘要：为实现微型空间机械臂的关键技术,设计了一个微型空间机械臂地面试验系统。该系统由微型机械臂系统、双目视觉系统和卫星模拟器组成。微型机械臂系统采用上/下位机的控制结构,基于DSP2812和CPLD3128芯片开发。结果表明,基于卫星模拟器提供的微重力环境和双目视觉系统提供的视觉导引,微型机械臂系统能完成目标捕获、管路剪切、部件插拔等功能试验。

摘要：对采用锂离子电池作为供电部件的航天器电源系统进行动态特性研究,以关键的内阻参数为变量建立传递函数,描述用电部件上电时引起的瞬时电流与电压动态变化的关系,对单个用电部件提出阻抗匹配的规则,对多个用电部件的复杂电源系统建立离散仿真模型。以使用无电压调节母线的航天器作为案例研究,仿真结果显示,文章提出的研究方法能够有效反映多个部件上电过程中母线电压的动态特性,可为电源系统的设计提供参考。

摘要：无人直升机悬停控制,利用Sarsa增强学习算法设计。将Sarsa增强学习算法与多层前馈神经网络相结合,对控制器参数进行在线调整,实现对微小型无人直升机悬停控制性能的在线优化。增强学习的值函数逼近器采用N10-12-16结构的多层前馈神经网络,权值学习采用直接梯度下降的近似梯度迭代算法,用ε-Greed策略进行行为选择。