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公开(公告)号：CN113189870B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110388335.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 大连理工大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种火箭推力下降故障下椭圆救援轨道的轨迹重规划方法，包括：构建各种推力下降故障下椭圆救援轨道的轨迹优化问题；采用自适应伪谱法离线求解椭圆救援轨道的轨迹优化问题，得到故障状态‑入轨参数的样本集；采用最大最小法对样本数据进行归一化处理，通过正交最小二乘法选择径向基神经网络数据中心，其中径向基函数为高斯基函数，离线训练径向基神经网络，从而建立故障状态到入轨参数非线性映射关系；采用自适应伪谱法在线求解最优推进剂优化问题，即可得到飞行轨迹。本发明通过径向基神经网络决策入轨参数为在线椭圆救援轨道的轨迹规划提供合理的初值，且能避免出现因目标函数中各变量之间的冲突导致的计算效率降低。
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公开(公告)号：CN113189870A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110388335.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 大连理工大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种火箭推力下降故障下椭圆救援轨道的轨迹重规划方法，包括：构建各种推力下降故障下椭圆救援轨道的轨迹优化问题；采用自适应伪谱法离线求解椭圆救援轨道的轨迹优化问题，得到故障状态‑入轨参数的样本集；采用最大最小法对样本数据进行归一化处理，通过正交最小二乘法选择径向基神经网络数据中心，其中径向基函数为高斯基函数，离线训练径向基神经网络，从而建立故障状态到入轨参数非线性映射关系；采用自适应伪谱法在线求解最优推进剂优化问题，即可得到飞行轨迹。本发明通过径向基神经网络决策入轨参数为在线椭圆救援轨道的轨迹规划提供合理的初值，且能避免出现因目标函数中各变量之间的冲突导致的计算效率降低。
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公开(公告)号：CN112765851B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202110069099.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种航天器太阳能帆板的一致性分布式振动控制方法。包括如下步骤：根据结构组装的特点将内在固结的太阳能帆板划分为多个可独立控制的智能组件，基于各智能组件的质量矩阵、阻尼矩阵及刚度矩阵构建单个智能组件的有限元模型及组装后面向分布式控制的整体结构有限元模型，结合图论和一致性理论设计分布式控制器，设计的整体控制器为包含反馈镇定项和一致性协同项的各分布式控制器的矩阵形式。本发明设计的含有一致性协同项的分布式控制方法，能够有效的抑制卫星太阳能帆板的振动，提高系统的动态性能，使收敛速度更快，同时具有很强的鲁棒容错能力，在控制系统部分失效的情况下依然能够借助一致性协同项实现振动控制，保证系统闭环稳定。
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公开(公告)号：CN111965975B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010679772.8
申请日：2020-07-15
IPC: G05B13/04 , G06F30/23 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种最小化振动的智能结构动态变形控制方法，具体包括：S1.建立智能结构变形的振动方程；S2.利用步骤S1所述振动方程，导出终端tf时刻结构指定变形的描述方程；S3.导出步骤S1中振动方程的状态空间方程；S4.设计使结构振动过程最小化的二次性能指标；S5.设计使结构振动过程和终端振动最小化的二次性能指标；S6.完成控制器相关矩阵微分方程的求解；S7.构造作动器最优加载形式的控制律；S8.将最优控制律代入智能结构变形的振动方程，得到最优加载形式下的结构动态变形响应和作动器最优加载历程。本申请将动态变形过程的微分方程引入性能指标，给出的智能结构动态变形过程更为光滑，终端时刻残余振动更小。
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公开(公告)号：CN110977953B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911232558.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张拉整体结构的连续型机械臂装置。机械臂主体模块由张拉整体结构构成，即预应力索杆结构组成。驱动模块集成安装在机械臂基座上，机械臂模块端面固定于基座上。机械臂模块由张拉整体结构组成，由若干张拉整体结构单元串联而成，每个单元由杆和索构成，各个单元通过连接结构串联铰接。连续型机械臂有两组绳索驱动，通过连接结构，贯穿于整个张拉整体结构机械臂，绳索一端固定到机械臂末端结构，另一端连接到驱动模块。本发明可以通过改变驱动绳索的驱动形式，控制机械臂的变形，实现对物体缠绕捕获。本机械臂可固定到可旋转基座上及升降可移动平台上，实现旋转自由度等多自由度运动，扩大捕获范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113485108A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110769711.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法，包括采用自适应配点法获取最优救援轨道与其对应飞行轨迹；从所述最优救援轨道对应的飞行轨迹中提取最优轨迹，对所述最优轨迹按离散的飞行时间节点插值，产生“故障状态‑最优轨迹”数据集；采用最大最小法对数据集进行归一化处理，通过正交最小二乘法选择径向基神经网络数据中心，建立故障状态到最优轨迹关系；将所述径向基神经网络迁移到火箭实际飞行中，该径向基神经网络在线决策出近似最优轨迹；利用决策出的所述近似最优轨迹为初始猜测值，采用自适应伪谱法在线求解得到最优救援轨道与飞行轨迹。本发明可在线同时优化救援轨道和其对应的飞行轨迹，并且节省了计算时间。
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公开(公告)号：CN112909483A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110055401.7
申请日：2021-01-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种充气展开式壳膜反射面天线反射器。本发明的反射面为壳膜反射面，所述壳膜反射面外侧套接有一充气展开结构；工作状态时，通过对所述充气展开结构充气实现所述壳膜反射面的展开，充气后的所述充气展开结构用于为所述壳膜反射面提供保持型面的支撑力。本发明相比于现有的壳膜反射面天线质量更轻。因此其在发射前拥有更大的折叠收纳率，可以实现超大口径(100m级口径)的反射器。本发明具有质量轻、收纳率大、结构简单、展开可靠性高等优点，其在大型、尤其是超大型星载天线领域有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112455723A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011262295.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种火箭推力下降故障下基于RBFNN的救援轨道决策方法，包括：在地心惯性坐标系中建立火箭的上升段二级飞行动力学方程，构建一系列推力下降故障下圆轨道半长轴最大优化问题；采用自适应伪谱法离线求解圆轨道半长轴最大优化问题，采用最大最小法对故障状态最优救援轨道样本数据进行归一化处理，将所有数据规范化到[‑1,1]之间，采用正交最小二乘法选择径向基神经网络RBFNN数据中心，其中径向基函数选高斯基函数，离线训练径向基神经网络，从而建立故障状态到最优救援轨道非线性映射关系；将径向基神经网络迁移到火箭实际飞行中，以飞行的故障状态作为输入，该径向基神经网络在线决策出救援轨道。
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公开(公告)号：CN111965975A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010679772.8
申请日：2020-07-15
IPC: G05B13/04 , G06F30/23 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种最小化振动的智能结构动态变形控制方法，具体包括：S1.建立智能结构变形的振动方程；S2.利用步骤S1所述振动方程，导出终端tf时刻结构指定变形的描述方程；S3.导出步骤S1中振动方程的状态空间方程；S4.设计使结构振动过程最小化的二次性能指标；S5.设计使结构振动过程和终端振动最小化的二次性能指标；S6.完成控制器相关矩阵微分方程的求解；S7.构造作动器最优加载形式的控制律；S8.将最优控制律代入智能结构变形的振动方程，得到最优加载形式下的结构动态变形响应和作动器最优加载历程。本申请将动态变形过程的微分方程引入性能指标，给出的智能结构动态变形过程更为光滑，终端时刻残余振动更小。
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公开(公告)号：CN110824918B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911050119.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种天线反射器形面自适应控制方法，具体包括如下步骤：步骤1，设定期望位移zd和需求精度PRMS；步骤2，测量当前形面，计算误差e和形面精度步骤3，判断当前形面精度是否小于设定需求精度PRMS,如果执行步骤2；否则执行步骤4；步骤4，判断当前形面精度是否优于上一步形面精度，如果当前搜索步长βk＝βk‑1；否则搜索步长βk＝βk‑1/2；步骤5，更新前馈控制器Θk；步骤6，计算输入电压v；步骤7，判断输入电压v是否满足约束条件，如果输入电压v满足约束条件，执行步骤8；如果输入电压不满足约束条件，将超过约束条件的输入电压v强制约束在约束条件边界上；步骤8，加载作动电压并继续执行步骤2；本方法控制精度更高、鲁棒性更好。
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