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4.1姿态敏感器 4.2执行机构 4.3控制器—星载控制计算机 4.4姿态控制系统的任务与分类
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4.1姿态敏感器 4.2执行机构 4.3控制器—星载控制计算机 4.4姿态控制系统的任务与分类
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一、概论 汽车巡航控制系统英文为 CRUSIE CONTROL SYSTEM---缩写为CCS根据其特点 巡航控制系统一般又称为巡航行驶装置、速度控制(Speed Control)系 统、自动驾驶(AutoDrive)系统等
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5.1 自旋卫星的稳定性和章动性 5.2 自旋卫星的章动阻尼 5.3 双自旋卫星稳定系统 5.4 重力梯度稳定系统 5.5 重力梯度稳定卫星的天平动阻尼
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5.1 自旋卫星的稳定性和章动性 5.2 自旋卫星的章动阻尼 5.3 双自旋卫星稳定系统 5.4 重力梯度稳定系统 5.5 重力梯度稳定卫星的天平动阻尼
文档格式:PDF 文档大小:548.5KB 文档页数:6
系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类
文档格式:PDF 文档大小:329.13KB 文档页数:5
针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性
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讨论了空间机械臂在轨插、拔孔操作的阻抗控制问题。为此,结合系统动量守恒关系,空间机械臂替换部件末端输出插、拔孔主动力与孔内所受摩擦阻力作用关系,以及第二类拉格朗日方程,推导得到了载体位置、姿态均不受控制情况下,空间机械臂在轨插、拔孔操作过程系统动力学方程。同时,根据相关操作控制系统设计需要,利用系统位置几何关系分析、建立了空间机械臂替换部件末端相对基联坐标系的相对运动雅可比关系。之后,由空间机械臂替换部件末端位姿与末端输出插、拔孔主动力之间的动态关系并结合阻抗控制原理,建立了二阶线性阻抗模型。在上述工作基础上,针对空间机械臂在轨插、拔孔操作过程同时存在运动学与动力学不确定性的情况,设计了空间机械臂替换部件末端力/位姿跟踪指数型阻抗控制策略;并通过李雅普诺夫理论,证明了控制系统的稳定性。提到的控制策略具有结构简单、收敛速度快、稳定性好的特点。系统数值仿真,验证了上述控制策略的有效性
文档格式:PDF 文档大小:4.77MB 文档页数:10
矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性
文档格式:PPT 文档大小:693KB 文档页数:70
◼ 串级控制系统 ◼ 串级控制系统概述 ◼ 串级控制系统的特点及应用 ◼ 主、副控制器控制规律的选择 ◼ 主、副控制器正反作用的选择 ◼ 控制器参数工程整定与系统投运 ◼ 其他复杂控制系统 ◼ 均匀控制系统 ◼ 比值控制系统 ◼ 前馈控制系统 ◼ 取代控制系统 ◼ 分程控制系统 ◼ 多冲量控制系统
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