电动缸举升伺服机构运动学误差建模与辨识

针对电动缸举升伺服机构在大长径比、大惯量和大质量武器站运动学模型精度不高的问题,利用所提误差分离辨识方法对电动缸举升伺服机构的运动学模型进行了高精度建模。在明确了运动学误差来源为零位、几何、间隙和趋势误差的基础上,结合闭环矢量法与滞环模型建立了包含全项误差理论运动学模型,并定性的总结了每项误差的不同特征。通过提出的基于误差解耦的静、动态误差分离流程,有效的分离出了间隙、零位、几何和趋势误差,并分别利用双传感器法、非线性最小二乘法、傅里叶级数法和小波变换法对间隙、零位、几何和趋势误差进行了有效辨识,定量的分析了每项误差的影响度。结果表明:提出的基于搜索区间的解耦化非线性最小二乘法,在有效的分离出重现误差(几何误差),并定量的明确了几何误差为最大误差来源,将辨识出来的静态误差代入运动学模型,在实验平台的上,将平台的运动学模型精度提高96.6%。该误差分离辨识方法,对电动缸举升伺服机构的高精度运动学建模具有理论参考价值。

分布式电驱车路径跟踪分层协调控制方法研究

针对分布式电驱车路径跟踪问题,基于分层协调控制方法,提出了一种路径跟踪策略。由电驱车独立转向/驱动的结构优势,设计四轮阿克曼转向理论,以建立电驱车路径跟踪分层运动学模型,并应用到路径跟踪控制策略中。该策略分为上下两层控制。在上层控制中,将上层运动学模型作为模型预测控制算法的预测模型,通过设定最优目标函数和约束条件将未来控制增量的求解问题转换为二次规划的最优解问题,计算出最优转角和速度控制量。下层控制中,通过下层运动学,将上层控制得到的控制量映射到四轮的转角和速度控制量,应用模糊PID算法,实现电驱车的路径跟踪控制。在基于Carsim/Simulink的仿真平台上进行圆形路径跟踪仿真验证,结果表明,该控制器能够使分布式电驱车实现路径的准确跟踪;在实车试验中进行换道路径跟踪,简单MPC(模型预测控制算法)与分层协调控制数据结果对比表明分层协调控制方法能够有效的改善控制性能,提供路径跟踪的精确性和稳定性。

“低慢小”无人机高效费比反制技术的研究

本文研究了针对无人机的主要防御技术,包括探测和对抗技术。我们通过分析无人机的光电探测能力,提出了一种针对“小、慢、低”无人机的低成本探测和威慑方案。对机枪、榴弹和无人机对抗这三种主要硬杀伤防御手段进行研究,确定其各自的优劣势。并结合现有技术,建立了一个综合评价体系,考虑了目标多样性、作战单元损伤机制差异、作战意图的不可预测性、目标反射特性的复杂性等因素,旨在提高无人机反制措施的成功率。

机载吊舱中的轻量化设计

机载吊舱的轻量化设计是航空领域的关键研究课题。在机载吊舱设计中,轻量化被视为一个重要的目标,可以提高飞行器的综合性能,包括燃油效率、搭载能力和飞行性能。本文从轴系设计、主体结构优化设计和材料选用与改进三个方面总结了机载吊舱的轻量化设计技术。通过采用轻量化材料、优化结构设计和改进材料性能,可以有效减轻吊舱重量,提高整体设计的效率和可靠性。然而,为了实现更加全面和可行的轻量化设计,还需要进一步的研究和实践,并结合实际应用需求和成本限制,提出创新的解决方案。本文的研究为机载吊舱轻量化设计提供了重要的理论基础和实践指导,具有一定的实际应用价值。