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期刊信息/Journal information
飞控与探测
飞控与探测

双月刊

2096-5974

fkytc_803@163.com

021-24183432 

201109

上海市闵行区中春路1555号

飞控与探测/Journal Flight Control & Detection
查看更多>>《飞控与探测》是由上海航天控制技术研究所、中国宇航出版有限责任公司主办的以航天控制科学技术为特色的综合性自然科学学术类连续出版物。本出版物以刊载火箭、卫星、导弹及超高速飞行体等飞行控制和光电探测领域研究新进展、新成果、新技术，促进学术交流，推动成果转化，提高我国在该领域的科研装备水平为宗旨。本出版物为公开发行的双月刊，栏目有“专家特稿”、“导航制导与控制技术”、“遥感探测技术”、“光电探测与制导技术”、“惯性与伺服技术”、“仿真测试与验证”、“工艺与材料技术”、“智能制造技术”、“综述与动态”等。
正式出版
收录年代

    执行器故障下挠性航天器自适应边界容错控制

    赵冬卢爽爽任文静黄大荣...
    1-7页
    查看更多>>摘要：针对执行器故障下的挠性航天器的姿态控制及振动抑制问题,提出了基于模型变换的自适应边界容错控制方案,实现了挠性航天器的姿态跟踪及振动抑制.首先,为了准确刻画航天器刚体与挠性振动之间的强耦合特性,采用互联偏微分方程-常微分方程描述挠性航天器的混合动力学;其次,设计辅助信号建立边界条件与内部动力学之间的关系;进而,采用直接自适应控制技术设计边界容错控制律及参数更新律,保证挠性航天器闭环姿态控制系统的渐近跟踪性能;最后,仿真结果验证了所提出的边界容错控制算法的有效性.

    自适应边界容错控制挠性航天器执行器故障振动抑制

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    基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

    黄海洋韩渭辛
    8-13页
    查看更多>>摘要：针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法.设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量.构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入.利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定.仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度.

    飞行器故障重构容错控制自适应神经网络观测器

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    执行器故障下无人机-无人车异构编队控制

    杨荟憭张博胡猛
    14-20页
    查看更多>>摘要：针对存在执行器故障的无人机-无人车异构系统,研究了编队跟踪容错控制问题.首先,异构系统采用有向图的拓扑结构,且并非所有无人机/车都能接收到参考信号,故在充分考虑无人机/车运动学模型存在较大差异的前提下,设计了一种针对两类系统都通用的分布式信号估计器来获取参考信号的信息.然后,基于参考信号估计值,利用鲁棒自适应控制理论,提出了形式统一的分布式容错控制协议.该协议无需获取精准故障信息,就能有效地补偿故障对异构系统性能的影响,确保异构系统在故障情况下仍能按照预先设定的编队构型跟踪上外界参考信号.最后,通过仿真试验验证了所提算法的有效性.

    无人机-无人车异构系统容错控制编队控制执行器故障轨迹跟踪

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    基于DMPC的四旋翼无人机编队容错避碰避障控制

    舒煜鹏柳春孟亦真
    21-31页
    查看更多>>摘要：针对多四旋翼无人机编队在障碍环境中发生执行器加性故障的编队形成和保持问题,本文从在线滚动优化角度出发,设计了分布式模型预测控制方法.考虑到四旋翼无人机执行器加性故障的情况,引入Tube集约束以解决执行器故障引起的输入受限问题.同时,考虑到系统状态约束,通过引入自身和邻居四旋翼无人机的假设状态轨迹来设计代价函数.此外,考虑到多四旋翼无人机系统编队中的避障和避碰问题,设计了基于控制障碍函数的避碰避障飞行策略,以确保在执行器发生加性故障情况下,多四旋翼无人机系统能够安全地进行编队飞行.最后,通过对四架四旋翼无人机进行仿真验证,验证了该算法在无故障环境和有加性故障环境下编队控制的有效性和优越性.

    模型预测控制分布式控制四旋翼无人机执行器加性故障编队控制

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    系绳卫星控制系统可重构性评价指标

    徐赫屿刘成瑞张科备周明霞...
    32-36页
    查看更多>>摘要：针对系绳卫星控制系统,展开系绳卫星控制系统可重构性评价指标的研究.首先建立了由三个子卫星组成的系绳卫星控制系统;然后针对该模型进行可重构性评价,给出可重构性评价指标,该指标不仅描述了系统的重构能力,同时还强化了可重构性评价对重构策略指导的作用,体现了重构设计对可重构性评价方法的依赖性.最后通过数值算例,分析了系绳卫星的可重构性指标,并对故障后的系统重新设计重构控制律使其保持稳定.

    系绳卫星重构控制自适应控制

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    基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

    于牧野初未萌符方舟吴志刚...
    37-46页
    查看更多>>摘要：近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视.在反向传播(Back Propagation,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关.BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能.为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimi-zation,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法.在训练过程中,首先通过SCSO算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测.实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度.

    沙猫群优化BP神经网络故障预测卫星姿态控制系统时间序列

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    基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

    缪秋语符方舟吴志刚
    47-57页
    查看更多>>摘要：为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标.在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据.仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力.

    故障检测能力编队飞行卫星数据优选故障检测黎曼距离

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    基于BP神经网络X频段调制器故障预测

    章玉珠张康雷孙哲煜芮涛...
    58-61页
    查看更多>>摘要：本文采用BP神经网络对X频段调制器的故障预测进行研究,通过仿真软件编程构建BP神经网络故障预测模型,验证X频段调制器输出功率指标的精确性,根据测试结果表明建立的BP神经网络故障模型预测误差很小,能够较准确对X频段调制器的输出功率故障进行预测.

    神经网络X频段调制器输出功率故障预测

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    基于序列-图像映射的航天器智能故障诊断方法

    梁寒玉刘成瑞刘文静徐赫屿...
    62-71页
    查看更多>>摘要：卫星组网是未来航天的发展大趋势,要保证众星在轨安全可靠稳定运行,要求单星具备高精度的在轨自主故障诊断能力.本文针对航天器控制系统故障闭环传播和数据维数高的特点,结合某航天器的地面测试数据,首先对高维耦合序列数据进行处理,实现序列到灰度图像的映射,然后采用卷积神经网络完成高精度同一故障部件的故障诊断.通过将所提方法与K邻近算法、基于主成分分析的K邻近算法等非图像化机器学习算法进行对比验证,说明了本文所提方法的有效性.

    航天器控制系统卷积神经网络故障诊断高维耦合数据序列-图像映射

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    基于灰色预测理论的永磁容错电机驱动系统缺相故障诊断策略

    张翔宇蒋雪峰杨世睿
    72-79页
    查看更多>>摘要：由于电机所处环境恶劣,容易发生缺相(通常指绕组开路)故障,且传统的电流检测法计算复杂、诊断速度慢,可能出现误诊断的情况,在传统电流检测法的基础上,提出了基于灰色预测理论的永磁容错电机驱动系统缺相故障诊断策略.通过理论分析和仿真软件验证,证明了所提出的诊断策略与传统电流检测法相比,开路故障的诊断速度更快、诊断精度更高,且在电机转速、转矩发生突变时,也可以有效避免误诊断的发生.

    永磁容错电机灰色预测缺相故障诊断误诊断

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