Halo轨道编队保持控制方法及仿真分析

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 10次 | 上传用户:xyw1h
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
开发深空探测,研究对近地建立空间站。针对地月L1点空间站与绕飞航天器的构型保持控制问题,共线平动点附近的运动具有较强的不稳定性,太阳引力摄动对Halo轨道编队构型具有较大的影响。为实现Halo轨道编队的稳定飞行,根据Floquet模态理论设计了Halo轨道编队保持控制器,在分析消除模态4最优控制策略的基础上,研究了Floquet模态之间的内在耦合关系,进一步提出了模态相消控制策略,降低了保持控制燃耗。在限制四体模型下,对太阳引力摄动下的Halo轨道编队保持控制问题进行了数值仿真,仿真结果表明:保持控
其他文献
研究优化制导系统性能,越肩发射空空导弹的特点,要求转向准确攻击目标。为了优化制导系统,用最优控制和H∞控制理论设计全弹道复合制导规律。根据极小值原理,在推力矢量控制下设计了以在给定的时间内,使平行于初始视线方向上的速度分量达到最大,并使终端速度最大为指标的最佳快速转弯的初制导律。对末制导律是利用H∞鲁棒控制理论设计,对目标机动不作任何限制的鲁棒制导规律;然后用这两种制导律的加速度指令为参量构造了一
在计算机视觉问题的研究中,针对三维目标识别,可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,为快速目标识别,减少计算量,提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法。首先获取各类三维目标的若干二维视图,将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩。然后对每组视图的Zernike矩进行聚类;将聚类中心对应的Zernike矩作为此类飞机的特征矩,就完成了三维目特性视图的选取。识别过程中,针对实际要识
对飞行模拟器自动着陆系统进行了研究。现有的研究多集中在进近阶段,而对接地、拉平以及复飞阶段的研究不够,或并没有统一在相同的控制结构中,使得自动着陆系统的功能和性能
矿井时有安全事故发生,签到管理系统可及时、准确掌握人员出入人员状况,保障矿井安全生产,方便及时救援。针对传统签到管理系统用于矿井,遇到光线昏暗、人脸易附着粉尘、干扰噪音等因素影响,签到识别方法检测率低,提出了一种根据KL变换(Karhunen-Loeve Transform)和TAN分类(Tree-Augmented Naive Bayesian network)相结合的人脸识别,并辅以声音识别的
系统工程计算在科学计算中,单台处理机不能满足需要,为提高计算效率和精度,采用并行处理是一个非常好的块三对角线性方程组的办法,提出了分布式环境下求解块三对角线性方程组的一种并行计算,算法是充分利用系数矩阵结构的特殊性,通过对系数矩阵进行适当地分解构造的迭代算法,使得算法需要在相邻处理机之间进行并行通信三次。并从理论上给出了算法收敛的一个充分条件。最后,在HP rx2600集群上进行了数值仿真,结果表
油罐清洗机器人是特种清洗机器人的一种,对清洗机器动态进行动力学分析和建模是分析运动控制稳定性的基础。为保证操作的稳定性和安全性,根据旋量理论的动力学的分析原理,通过虚拟连杆机构转换成等效的固定基单自由度关节的开链系统,利用螺旋和指数积等数学工具建立动力学方程和雅可比矩阵,推导出整个系统的动力特性。应用Lagrange-d、Alemert原理建立系统的动力学模型,最后,通过ADAMS仿真软件,对机器
研究改进的人体图像序列跟踪优化问题,提高跟踪的准确性。针对当人体运动图像序列帧中,背景图像帧变化较快,帧间像素差异较大的情况下,传统的跟踪方法无法适应较大幅度的、快速的图像背景帧变化,提取的动态像素过少,导致出现跟踪前景误判,跟踪效果滞后、失准的问题。为了解决上述问题,提出一种基于高斯混合模型的人体运动跟踪算法,通过建立一种混合高斯模型模拟去除干扰,通过迭代动态像素参数更新,消除图像帧快速变化造成
研究图像特征优化提取技术。针对同一场景下的投影图像总是存在着一定的差异,造成了图像特征点提取精度低等不足,提出了一种改进的SIFT图像特征点提取算法,采用了SIFT算子算法和立体匹配算法相结合的混合算法。首先给出了图像特征点的相关定义,然后算法对所有像素点进行一次全面地判断,快速而准确的去除掉一部分没有关系的点,在剩余点中选取图像的特征点。实验结果证明了提出的方法能够有效地提取图像关键点信息。
研究航电优化控制系统,针对目前综合航电火控系统提高研发质量的要求,在研究中大多只选取单个静态点数据来计算可信度值,不能较好体现系统可信度全貌的现状,采用了综合航电任
研究图像检测优化问题,在传统的图像目标跟踪中始终选用起始帧作为目标模板,没有根据实际情况实时更新目标模板,容易导致目标跟踪识别错误。针对图像目标识别跟踪缺乏全自动智能跟踪的难点问题,提出了在一定变化条件下运动图像目标的全自动识别跟踪方法。首先,在目标检测中为了提高实时性,采用了一种特殊形式的帧间差分算法对目标进行检测;其次,为有效抑制噪声和增强图像目标,在确定目标模板的过程中加入了图像形态学算法;