一、LYAPUNOV EXPONENT AND ROTATION NUMBER FOR STOCHASTIC DIRAC OPERATORS（论文文献综述）
邓晨[1]（2021）在《二体问题分析解法在多体问题数值精度改进中的应用》文中认为传统算法由于引入人工耗散因素会在长期轨道积分中变得不可靠。基于Nacozy的流形改正思想,我们通过略微修改二体问题分析解公式来构造出一个新的流形改正算法。新方法与分析解的不同点在于计算偏近点角时不是通过迭代开普勒方程而是通过数值解计算得到的单位位置矢量与拉普拉斯矢量以及角动量矢量的几何关系共同确定。当系统存在摄动时,原本在二体问题中不变的五个轨道根数会随时间缓慢变化。通过联立积分不变关系以及运动方程得到的七个拟积分比通过位置和速度得到的对应值具有更高的精度。以积分不变关系给出的拟积分作为修正的参考值,新流形改正方法的实施便没有阻碍。我们分别在三个不同的拟开普勒问题模型中测试了新流形改正方法的数值表现。在一阶后牛顿修正的二体问题中,相比于基本积分器四阶龙格库塔方法（RK4）,新方法较为明显地提高了除平近点角外其余五个缓慢变化的轨道根数的精度,而且将原本随时间的平方增长的平近点角误差以及位置误差抑制为线性增长,同Fukushima的方法表现一致。当采取不同光速大小以得到不同的后牛顿摄动强度时,我们采用的计算偏近点角的方法具有最好的数值表现。对于耗散二体问题,新流形改正方法的精度要优于基本积分器以及四阶隐式中点法,且计算效率也是最高的。新方法计算的位置误差随时间线性增长,这与四阶隐式中点方法（IM4）表现一致。在太阳系五体问题中,四阶龙格库塔方法作为一种人工耗散算法,在107年的积分中计算得到的木星的半长径、角动量z轴分量以及偏心率有明显的长期变化。然而,即使积分时间长达108年,经过M1修正后的这些轨道根数以及拟积分仍然保持在一有界范围。当采用的基本积分器为定步长的RKF5（6）时,新方法M1在轨道积分精度上要优于原算法以及二阶辛算法Wisdom-Holman（WH）方法。然而,在各个天体的位置误差增长斜率上M1小于RKF5（6）且大于WH方法。由于经过修正之后各个天体的位置和速度的精度有所提高,M1所计算的总能量以及总角动量误差仅为未修正解的万分之一。我们在本文提出一种针对受摄二体问题设计的流形改正方法新形式。该方法操作简单,适用于不同的单步长积分器,仅需要少量的额外计算时间。新方法可以处理不同摄动类型的受摄二体模型,无论它们保守系统或是耗散系统。
吴军成[2]（2021）在《面向核放射源定位的多机器人编队研究》文中研究表明随着核相关技术在民用领域的广泛运用,核技术为人们的日常提供了许多便利,但核事故发生的风险也在与日俱增。目前,利用机器人进行失控放射源的定位的方式,已经成为失控核放射源搜寻的主流,但使用单个机器人进行核放射源探测时,系统容错性低。使用多个机器人以编队的方式在核辐射环境下工作可以提升失控放射源定位的效率、减少单个机器人核放射源参数估计值偏差较大的情况并增加系统的容错性。本文的工作主要针对多机器人编队实现核放射源定位进行研究,主要从以下几个方面展开:首先,针对多机器人编队问题,提出了分布式的编队控制方法:在队形保持上基于分离、对齐、队形三种规则控制机器人移动速度;在队形切换上主要考虑防止机器人之间碰撞与新队形的实现。分布式编队控制方法计算出机器人运动所需要的线速度与角速度,并通过差分机器人运动模型控制机器人的具体运动。其次,基于点放射源的辐射空间统计特性,利用改进后的粒子滤波对放射源进行参数估计。由于放射源的位置与放射性活度在短时间内不会发生变化,而粒子滤波在静态参数的估计时会出现粒子退化现象,需要利用重采样方法进行解决。对重采样方法进行改进,采用均值重采样方法更新权值,并利用估计的放射源参数的均值增加粒子的多样性,提高粒子滤波估计放射源参数的准确性。在多机器人编队与改进粒子滤波估计放射源参数的基础上,提出了多机器人编队放射源定位的方法,利用估计的放射源参数改变编队运动目标点,最终到达估计的放射源位置。最后,通过仿真与实际环境中的实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明,相较于传统的粒子滤波系统重采样的方式,本文提出的均值重采样方式提高了放射源参数的估计精度。同时提出的分布式编队控制器也比近期提出的编队控制算法在编队控制轨迹精度上、队形切换效率上有着更好地表现。此外,在多机器人编队寻源过程中,编队能够估计出核放射源的参数并控制机器人编队向核放射源方向移动,最终到达核放射源实际位置附近。
熊硕[3]（2020）在《自动驾驶车辆节能行驶控制策略研究》文中研究指明自动驾驶车辆在节约能源消耗、保障交通安全、提高交通运输效率等方面有重大的应用价值。自动驾驶车辆是强动态高实时系统,交通场景复杂,驾驶任务多变。如何实现复杂场景下自动驾驶车辆节能、安全、舒适地行驶,是这项技术应用所面临的问题。本文以汽油机驱动的自动驾驶乘用车为研究对象,以降低行驶能耗为目标,从轨迹规划和车辆行驶控制两方面开展研究,力图探索自动驾驶车辆规划与控制的新方法。首先,针对分层递阶规划中的节能路径规划问题,提出了基于驾驶员意图估计模型的周边交通参与车辆轨迹预测算法,获得有效的安全可行驶区域。使用车辆动力学模型辅以车道中心线高精度地图数据修正,有效提高了预测窗口宽度和预测精度;提出了基于空间非均匀采样的路径动态规划算法,将车辆行驶能耗与安全性、动力性和舒适性等条件,以动态加权方式构成代价函数,提升了能耗在路径规划中的权重。其次,针对分层递阶规划中的节能速度规划问题,提出了基于车辆动力学与能耗模型的凸优化方法:基于车辆能耗机理模型建立能耗目标函数,通过调整凸优化目标函数的权重系数,实现了以能耗优化为基本要求的速度多目标优化。在Pre Scan、Simulink和Car Sim组成的联合仿真平台上,验证了轨迹规划算法的节能效果。结果表明,加入能耗优化目标后,可使行驶能耗降低28%。再次,为了低能耗地跟踪轨迹规划输出的期望路径和速度,提出了车辆动力学模型前馈结合即时扰动观测的主动抗扰高效循迹控制算法。建立了包含汽油机均值模型的车辆纵向动力学模型和基于稳态转向假设的车辆横向动力学模型。为了补偿前馈模型的建模误差和抑制外界环境条件的随机干扰,提出了基于扩张状态观测器（ESO）的即时观测方法。以加速踏板最大开度和加速踏板正向变化率为关键指标构建驾驶行为空间,基于粒子群算法在车辆行驶过程中自动搜索最优值,使车辆具备驾驶行为自趋优能力。Car Sim仿真结果表明:相同工况下,本文的速度控制器相比Car Sim速度控制器能耗降低1.9%;通过驾驶行为关键参数优化改善驾驶行为后,能耗进一步降低2.37%。建立了用于自动驾驶算法测试的自动驾驶样车平台,采用Python编程语言开发了目标车辆轨迹预测、节能轨迹规划和循迹控制算法,在XAVIER嵌入式车载计算单元中运行。在天津大学自动驾驶实验场开展了道路实验,对算法的实时性和节能效果进行了验证。实验结果表明,算法执行时间小于100毫秒,节能轨迹规划算法使车辆能耗最大降低11.3%;规划与控制算法可比激进型驾驶员降低能耗10.4%,比温和型驾驶员降低能耗4.9%。
王晓[4]（2020）在《四驱电动赛车的稳定性控制方法的研究》文中研究说明全球的环境污染和日益严重的温室效应,促使新能源汽车开始进入人们的视野,随着汽车产业的发展,世界各国对电动汽车越来越重视,很多的汽车制造商和研究所开始对电动汽车进行深入研究。本文以四轮独立驱动电动赛车为研究对象,通过对纯电动汽车的电机驱动控制和整车模型的分析之后,提出了基于四轮毂电机的纯电动赛车电子差速转向控制策略,并分析了整车的行驶安全性和操纵稳定性的问题,最后通过整车仿真验证了提出的差速控制策略的有效性。首先,通过对多种电机的性能比较和车载电机实际研究的需要,将综合性能较好的永磁同步电机作为四驱电动赛车的轮毂驱动电机,通过分析该电机的数学模型和直接转矩控制的原理,在Matlab/Simulink中搭建直接转矩控制的仿真模型,并通过对电流和速度的仿真波形结果分析,验证了直接转矩控制系统在空载和突加负载情况下,系统的转矩响应较快。然后,针对本文所要研究的四轮独立驱动电动赛车,搭建了整车模型,包含了七自由度整车模型和轮胎模型,同时针对理想情况建立了二自由度模型,并利用Matlab/Simulink完成了对应的模型搭建。其次,结合Ackermann转向模型原理,提出了基于Ackermann转向模型的差速控制方法。同时针对传统PID控制对转速过冲抑制能力不足问题,提出了一种优化的自抗扰控制的差速控制方法,能大大减少整定参数的数量。并在Matlab/Simulink中搭建了电动赛车差速控制模型。并通过仿真结果的对比分析,验证了优化的自抗扰控制算法在基于速度控制的差速控制上具有有效性,在电机受负载扰动等不确定因素下适应性更强。最后,通过分析车辆的稳定性因素,制定了电动赛车的稳定性控制策略;同时利用Matlab/Simulink完成了整车的模型建立,并在此基础上,进行了正弦角输入工况和阶跃角输入工况的仿真实验,仿真结果表明,整车运行过程横摆角速度和质心侧偏角始终处于理想值以下,运行轨迹也与预期工况相符,验证了提出的电子差速方法能够有效的保证整车的稳定运行。
鄢小安[5]（2019）在《基于数学形态学的滚动轴承故障诊断方法研究》文中指出旋转机械在现代工业和智能制造中占据越来越大的地位。对旋转机械的工作状态进行实时监控不仅能够避免灾难事故的发生,而且有望增加明显的经济收益。滚动轴承被誉为工业生产中旋转机械装备的重要关节之一,在不同领域有着广泛的应用,其运行状态的正常与否直接关系到整个机械装备的工作性能。因此,对于新故障诊断方法的探索和挖掘,滚动轴承是一个很好的研究对象。在实际工程中,由局部缺陷引起的轴承振动信号通常具有非线性、非平稳、低信噪比、故障特征不明显等特点,直接采用频谱分析将难以做出有效诊断。另外,一些常规诊断方法如AR模型、谱峭度、时频分析等各自具有一定局限性。因此,探索有效的滚动轴承故障诊断方法在工程实际中是不得不面对的现实问题。数学形态学是一种非线性非平稳信号分析方法,通过结构元素探针可以实现对非线性信号细节信息的有效匹配和捕捉,在轴承损伤检测领域有着良好的应用前景。本文以滚动轴承为研究对象,在现有数学形态学方法的基础上,对基于数学形态学的轴承故障诊断方法进行了深入研究并作出了改进,旨在提高轴承故障诊断的准确度,进而最大程度避免事故的出现。本文的创新点和主要工作内容如下:（1）在研究数学形态学基本理论和性质的基础上,通过采用闭开-开闭组合形态滤波器与原信号的差值运算,定义了一种新形态学算子——组合形态-hat变换（Combination morphological filter-hat transform,CMFH）。通过研究数学形态学的滤波特性,给出了不同形态学算子的适用场合。在此基础上,针对数学形态学算子主要依赖于经验性选取结构元素参数的问题,提出了一种基于粒子群优化的组合形态-hat变换（PSO-CMFH）。该算法首先通过粒子群优化算法自适应搜索形态学算子的最佳结构元素参数,随后利用最佳结构元素参数下的CMFH变换对故障信号进行分析,进而实现轴承故障信息的提取。通过仿真验证了提出算法在冲击故障特征提取中的有效性。（2）以CMFH变换为基础,通过引入多尺度结构元素和加权运算,定义了一种多尺度组合形态-hat变换（Multiscale combination morphological filter-hat transform,MCMFH）,能够用于兼顾不同尺度上的冲击特征信息。随后,在MCMFH变换的基础上,针对融合单一特征指标的多尺度形态学分析容易引起部分故障特征信息丢失的问题,提出了一种基于特征选择框架的多尺度形态学分析方法（FS-MMA）。该算法首先提取原始信号的多域特征;然后根据熵权法选取若干个代表性敏感特征;最后运用灰色关联分析确定MCMFH变换的最优结构元素尺度,进而实现轴承故障特征信息的有效提取。通过仿真和实验轴承故障数据分析验证了提出算法的有效性。分析结果表明:与传统的融合单一特征指标的多尺度形态学分析相比,提出算法具备更好的特征提取效果,提升了诊断精度。（3）以CMFH变换和开闭平均-hat变换为基础,将两者进行乘积运算,定义了一种形态顶帽乘积算子（Morphology hat product operation,MHPO）。在此基础上,借鉴对角切片谱具备特征增强和抑制噪声的优良特性,提出了一种增强尺度形态顶帽乘积滤波（Enhanced scale morphological-hat product filtering,ESMHPF）。该算法首先采用多尺度形态顶帽乘积算子对原始信号进行滤波处理;然后计算各尺度处形态顶帽乘积滤波结果的三阶累计量对角切片和对角切片谱,同时结合故障特征比确定最优结构元素尺度;最后根据最优尺度形态对角切片谱,实现了轴承故障特征信息的增强检测,同时提升了传统多尺度形态学滤波的诊断效果。利用仿真和实测轴承故障信号验证了提出方法的有效性。分析结果表明:ESMHPF方法不仅可以有效地提取故障特征信息,而且具备特征增强的功效。（4）通过将形态学梯度算子引入到形态谱运算中,同时结合信息熵理论,定义了形态梯度谱（Pattern gradient spectrum,PGS）和形态梯度谱熵（Pattern gradient spectrum entropy,PGSE）的概念。在此基础上,借鉴传统多尺度熵的粗粒化序列过程,提出了一种广义多尺度形态梯度谱熵（Generalized multiscale pattern gradient spectrum entropy,GMPGSE）,实现了PGSE在多个尺度上评估时间序列的随机性和动力学突变行为。最后,为了实现轴承故障状态的智能识别和自动分类,将GMPGSE、拉普拉斯分值（LS）和极限学习机（ELM）相结合,提出了一种基于GMPGSE的滚动轴承智能故障诊断方法。通过实例数据分析证明了提出方法的可行性。研究结果表明:与传统多尺度熵相比,GMPGSE具有更高的诊断精度和计算效率,能够更有效地辨识不同的轴承故障状态。（5）通过搭建实验室的滚动轴承故障模拟实验台对研究方法进行了实用性验证。首先,详细地介绍了滚动轴承故障模拟的整体实验方案。然后,分别采用PSO-CMFH、FS-MMA、ESMHPF三种特征提取算法对采集的轴承振动数据和实际工程数据进行了分析,验证了研究方法的有效性。另外,从定量和定性两个方面对三种特征提取算法进行了比较和讨论。最后,将GMPGSE应用在滚动轴承智能故障诊断中。通过实验分析结果表明:GMPGSE能够有效地辨识滚动轴承的不同损伤类型,其分类精度高于传统多尺度熵。
程云[6]（2019）在《双层柱面网壳屋盖的风致随机稳定性分析》文中研究表明大跨屋盖结构由于其结构新颖、外形独特且受力良好等特性,广泛运用于工程建设领域。随着该类风敏感结构偏向更加轻柔化的趋势发展,有必要建立更加完善的方法来研究随机风荷载对实际大跨屋盖结构稳定性的影响,完善大跨屋盖结构风致动力稳定性分析理论。本文通过理论推导、数值分析和实验测试等方法分析大跨屋盖结构的风致随机动力稳定性。以双层柱面网壳屋盖结构为工程背景,基于随机动力稳定理论引入相关效应,将作用于大跨屋盖结构的脉动随机风荷载模拟为各态历经随机过程,结构变形服从材料力学中的虎克定律和平截面假设,根据施瓦兹不等式推导了屋盖构件在风荷载作用下的随机稳定边界方程。然后基于风洞试验将风荷载模型引入结构随机稳定性理论,通过参数分析研究了实际工程结构的风致随机失稳机理。本文的主要研究结论包括:（1）影响大跨屋盖结构动力稳定性的主要参数有结构阻尼比、材料弹性模量、风荷载均值、均方根以及构件截面尺寸。其中,增大截面尺寸对提高屋盖的随机稳定性最为有效。（2）在不同风向下,屋盖各杆件的随机稳定度和静力稳定度差别较大。静力稳定度较小的杆件在风荷载的动力扰动下发生了失稳。（3）在强风作用时,大跨度屋盖结构上下表面受到“上吸下顶”的风致组合作用,使得屋盖顶部及附近区域更容易遭受风致破坏。尽管顶部受到风的吸力,但对于双层网壳,屋盖表面的吸力仍导致部分杆件受压失稳。（4）阻尼比与随机失稳临界荷载之间为线性关系,而阻尼比与失稳杆件数量为非线性关系。阻尼比的小幅度降低会引起失稳杆件数大幅增加,且失稳杆件区域沿屋盖顶部扩散。（5）90°风向下的失稳杆件在屋面上沿纵向对称分布,失稳区域主要分布在屋盖上表面。135°风向下失稳杆件数最多,为最不利风向,且失稳杆件集中在屋盖顶部及迎风侧表面边角处。180°风向相对来说是最稳定风向,失稳杆件最少。
陈镝[7]（2019）在《基于量子神经网络的卫星姿态控制系统故障诊断研究》文中研究说明随着科学技术的快速发展,各个国家越来越注重航天技术的发展,卫星已经成为不同领域中不可缺少的重要支撑。姿态控制系统（ACS）是卫星系统中最复杂的子系统,一旦ACS发生故障,卫星有可能会在很短的时间内失去对姿态的控制,从而导致严重的后果。卫星姿态控制系统的高可靠性和安全性是空间任务的重要要求,而故障诊断技术是提升各种复杂控制系统可靠性的主要方式,因此卫星姿态控制系统的故障诊断就显得十分重要。量子计算具有高并行性、指数存储容量和指数加速等特性,而神经网络是一种有效的智能工具,可以拟合任意非线性系统。将量子计算与神经网络结合起来用于卫星姿态控制系统故障诊断,可以快速地诊断系统出现的故障,为航天任务的顺利完成提供了强有力的保障。本文基于BP神经网络与量子计算中的通用量子门提出了通用量子门BP神经网络,并根据量子门线路提出了量子门线路神经网络。而后以圆形轨道的人造地球刚体卫星的姿态控制系统为研究背景,剖析了卫星姿态的运动学和动力学状态空间模型,构建了卫星姿态控制系统模型和部分故障模型。在此基础上设计了基于通用量子门BP神经网络的状态观测器和基于量子门线路神经网络的故障诊断观测器,并引入Lyapunov稳定性理论证明了观测器的稳定性。最后以卫星姿态控制系统中的执行器为分析对象,利用通用量子门BP神经网络和量子门线路神经网络分别对发生的故障进行检测和诊断。经过对故障诊断的仿真证明了通用量子门BP神经网络自适应故障诊断状态观测器和量子门线路神经网络故障诊断观测器的可行性和准确性,实现了利用量子神经网络对卫星姿态控制系统执行器进行故障诊断的目的。
王启明[8]（2017）在《冗余驱动并联机构性能分析与控制策略研究》文中研究说明随着国家高速铁路的不断发展,高速化、重载化、智能化已成为现在铁路发展的主流方向。车体及各部件的运行环境更加恶劣,对高速列车转向架、车体及车端各部件的稳定性、安全性、耐疲劳性提出了更高要求。本文提出的转向架参数测定试验台主要用于转向架及车体各项动力学参数和结构力学参数的高精度测定和道路动态模拟,因此对其相关的运动学、动力学及控制策略、测量系统校准等方面的理论和试验进行了研究,内容涵盖以下几个方面:1)冗余驱动并联机构学与运动学分析。首先,基于机构拓扑学理论对机构进行整周自由度、耦合度与冗余度分析,建立并联机构位姿正、反解数学模型。其次,提出了基于L-M算法改进BP神经网络和遗传算法优化改进神经网络（GA-BP）的智能数值算法、基于类信号学解耦的数值迭代算法、基于类线性解耦几何解析法与高阶迭代法的解析与数值融合算法等三种位姿正解方法。结果表明:智能数值算法映射求解速度较快但受限于训练样本,更适用于重复性试验;迭代算法计算速度较快但依赖于初值,可得位姿正解有效解;而解析与数值融合算法更适用于高精度计算。最后,在转向架参数测定试验台上进行了相邻车端位姿和转向架回转阻力系数测量等试验,将所提方法与试验对比进一步验证方法有效性,解决了位姿正解高精度和实时性难题。2)机构动力学建模与性能分析。首先,基于第二类Lagrange方程对机构的动平台、液压伺服动力机构以及整体机构进行动力学建模,采用等效拓扑结构法对冗余驱动结构中内力耦合成因及耦合特性进行分析。然后,利用Hypermesh对机构关键部件进行网格划分有限元建模,借助ANSYS进行机构模态分析及高频振动分析等,为机构结构优化设计提供理论依据。最后,搭建机（ADAMS）-电（Simulink）-液（AMESim）联合仿真模型,为后续控制策略设计提供模型基础。3)六自由度七作动器冗余驱动试验台伺服控制策略研究。首先,建立电液伺服系统传递函数五阶模型,通过主导能量最优模型在尽可能保留原系统本征结构基础上将其降阶为三阶模型。其次,以降阶模型为控制对象,提出了TVC前馈反馈控制、TVC优化的模糊自适应PID控制、TVC优化的H∞鲁棒控制等三种控制策略。最后,对比了三种控制策略在系统频宽特性、跟踪性能及控制能量等方面的性能,可知TVC优化的H∞鲁棒控制效果最优。4)冗余驱动并联机构末端执行器—动平台基于工作空间的振动协调控制策略研究。提出了基于工作空间的外环六自由度控制策略、基于TVC优化的H∞鲁棒控制的内环自由度控制策略、基于内-外环的六自由度振动协调控制策略等动平台姿态大闭环控制方法。内-外环控制策略中的内环采用TVC优化的H∞鲁棒控制;外环采用结合收敛速度快、稳态误差小的非线性Terminal高阶滑膜控制良好的轨迹跟踪性能,以及鲁棒抗扰动性能等提出一种高精度跟踪、稳定性好、抗扰动能力强控制策略——Terminal高阶滑膜控制率的回路成形鲁棒控制器（SMC-ROB）,结果表明,六自由度位姿量跟踪精度上,单独内环要优于单独外环,而内-外环振动协调控制较为明显还要优于单独内环控制,同时后两类控制策略有效克服谐振峰,较大程度拓展了系统频宽,缺点是内-外环控制需要较高控制能量。其次,冗余驱动并联机构中伺服阀驱动不完全同步、运动平台平整度不够、运动过程载荷分布问题等均导致内力产生,提出基于动态压力均衡控制内力解耦控制策略,有效实现了内力削减但在一定程度上牺牲了系统高跟踪精度。最后,选取0-80Hz线性扫频信号、武广线路轨道谱激励、0.2g 0-60Hz加速度信号等在搭建的机-电-液联合仿真模型上进行试验,进一步验证了控制策略有效。5)提出了一种便携式六自由度平台位姿测量系统及校准装置方案。该装置可实现单自由度和变频率、变相位、变幅值下多自由度耦合等多种模式下的校准,同时实现六自由度参数无序调整。同时,基于MATLAB/GUI开发了测控系统软件,设计监控系统方案,装置具有一定通用性。本文在研究过程中始终以实用型、有效性、进步性为研究思想,在对冗余驱动并联机构运动学、动力学分析的基础上,提出的诸多控制策略,提高了机构运动的跟踪精度,进一步完善冗余驱动并联机构控制策略研究。
王杰[9]（2017）在《变参数挠性航天器动力学与控制研究》文中研究表明航天器太阳翼、天线等大型挠性结构相对于航天器本体通常存在旋转运动,将导致航天器系统的动力学参数发生变化,这种参数变化将对挠性航天器的高精度姿态控制系统设计带来严峻挑战。本文以存在动力学参数变化的挠性航天器系统为研究对象,从理论推导、数值仿真和地面实验三个方面,深入系统地研究了变参数挠性航天器系统的耦合动力学建模与分析、挠性结构振动控制方法、航天器系统姿态控制方法等问题。论文主要工作如下:1.建立了变参数挠性航天器系统的刚柔耦合一阶动力学模型,分析了挠性附件的复模态属性以及与航天器系统的耦合动力学特性。（1）建立了含旋转运动挠性梁/板的附件动力学模型、含压电控制单元的旋转挠性梁的机电耦合动力学模型,分析了旋转运动、质量偏心、结构翘曲等因素对挠性附件固有特性的影响,揭示了轴向扭转导致系统模态由实模态转变为复模态的规律。（2）考虑挠性附件对航天器本体的相对旋转运动,建立了变参数挠性航天器系统的刚柔耦合一阶动力学模型,分析了航天器系统的动力学特性、挠性附件旋转运动对航天器动力学参数的影响。结果表明:当挠性附件相对转动角速率较大或变化率较明显时,航天器本体坐标与挠性附件本体坐标之间的转换矩阵的一阶导数项不可忽略。2.针对航天器旋转挠性附件的结构振动问题,分别提出了复模态空间下的状态反馈、正位置反馈和滑模变结构等振动主动控制方法。（1）针对挠性附件旋转运动产生复模态的问题,提出了在复模态空间下设计基于状态反馈的结构振动控制方法。同时考虑到控制器饱和的情况,设计了具有增益调度的复模态状态反馈控制器。通过数值仿真,验证了该控制器的有效性。（2）结合线性二次型调节器,提出了复模态空间下的变增益正位置反馈振动控制方法。数值仿真表明:在脉冲激励、随机激励和初位移激励等多种工况下,该控制器都能得到较好的控制效果。（3）考虑挠性结构参数的不确定性以及输入饱和问题,提出了复模态空间下的滑模变结构振动控制方法。通过对含压电控制单元的挠性梁的振动控制仿真,验证了该控制方法的有效性。3.针对变参数挠性航天器的高精度姿态控制问题,提出了变幅值输入成型和滑模变结构姿态控制方法、姿态/结构振动耦合的自适应滑模控制方法。（1）针对定参数航天器姿态机动引起挠性振动的问题,提出了基于输入成型的姿态机动路径规划方法,该方法以bang-bang机动为参考路径,与输入成型器进行卷积得到最优机动路径,可有效降低甚至消除机动后挠性结构的残余振动。（2）针对变参数挠性航天器姿态机动中的挠性控制问题,以控制输入平滑性为目标函数,以挠性结构残余振动等于零为约束条件,提出了一种变幅值零振动（zero vibration,ZV）最优成型器设计方法;在此基础上,为解决成型器对挠性结构固有频率和结构阻尼等参数精确性的依赖问题,提出了变幅值零振动零微分（ZVD）成型器和变幅值零振动零二阶微分（ZVDD）成型器的设计方法,该方法对挠性结构固有频率和阻尼比的变化和不确定性具有较强鲁棒性。（3）考虑航天器参数变化、挠性结构振动的影响,提出了变参数挠性航天器的鲁棒H∞姿态控制方法和自适应滑模姿态控制方法。仿真结果表明:上述控制方法对具有时变参数、强非线性特征的变参数挠性航天器系统具有良好的控制效果。（4）结合自适应滑模姿态控制方法和正位置反馈结构振动控制方法,提出了变参数挠性航天器姿态与振动的耦合控制方法。仿真结果表明:相对于单独的姿态控制,姿态与振动的耦合控制方法缩短了姿态稳定时间,提高了航天器的指向稳定度。4.建立了挠性航天器耦合控制实验系统,开展了姿态控制、姿态与结构振动耦合控制的地面实验。（1）建立了基于单轴气浮台的挠性航天器姿态与振动耦合控制实验系统,具备开展单独姿态控制、挠性结构振动控制和姿态与结构振动耦合控制的能力。（2）开展了挠性航天器姿态机动策略验证实验,验证了基于输入成型的姿态机动路径规划方法在抑制挠性附件残余振动、改善航天器姿态性能指标方面的有效性。（3）开展了挠性航天器姿态控制实验,实验结果与仿真结果吻合较好,通过与经典PID控制方法的对比,验证了自适应滑模姿态控制方法的有效性。（4）开展了挠性航天器耦合控制验证实验,通过对比单独姿态控制和耦合控制时的系统动力学响应,验证了耦合控制方法的优越性。通过本文的研究,解决了变参数挠性航天器动力学建模与控制的难题,为现代航天器实现高精度和高稳定度提供了理论支撑。
师恒[10]（2017）在《六自由度机械臂系统设计及其关键技术研究》文中指出本文建立了六自由度机械臂运动学与动力学模型。鉴于传统运动学建模法计算复杂且存在奇异解,采用基于旋量理论的POE建模法分别得到机械臂运动学方程和运动学误差模型。提出了一种结合POE公式、Lagrange法和U-K方程的动力学建模法,建立了受约束机械臂动力学的完整方程,该方程具有一定的通用性。本文完成了六自由度串联机械臂系统的研究与设计。前三关节选用电机组合+蜗轮蜗杆的二级减速机构,后三关节采用直接驱动的结构形式,电控部分采用PMAC运动控制卡+伺服驱动器+直流电机组合的形式,调试完成了机械臂的单轴运动与6轴联动。在MATLAB中设计GUI界面求解得到机械臂的正逆运动学、正逆动力学和轨迹规划。实现MATLAB与Pro/E数据接口,分析了机械臂在实验环境中的工作空间。通过ANSYS分析了机械臂关键零部件在受力情况下的应变与应力,结果满足强度要求。机械臂在约束情况下,末端会受到理想约束力与非理想约束力作用。考虑到非理想约束力的不确定性,提出了滑模控制法实现非理想约束力的跟踪控制。为了验证控制算法的有效性,针对末端受垂直约束的两关节机械臂进行仿真实验。考虑到受约束机械臂存在冗余变量,提出了一种基于U-K方程的动力学模型降阶法,并设计降阶滑模控制器来实现受约束机械臂末端轨迹和非理想约束力的跟踪控制。为了消弱滑模控制的抖振现象,提出了降阶自适应模糊滑模控制和降阶自适应神经网络滑模控制方法,实现了受约束机械臂高精度的控制与未知非理想约束力的逼近和补偿。实验结果表明:降阶自适应模糊滑模控制较单独采用滑模控制的控制精度提高了约104倍,降阶自适应神经网络滑模控制较单独采用滑模控制的控制精度提高了约105倍。采用了基于旋量理论的POE建模法,得到了自主设计六自由度机械臂的运动学模型和运动学误差模型。提出了一种基于徕卡全站仪TC2003与BMR棱镜的直接测量法完成了机械臂运动学标定。进行了坐标系转化与重复定位精度的测定实验,重复定位精度最终测定为?0.3 mm,小于设计初提出的指标?0.5 mm,达到预期的指标要求。通过测量机械臂不同位姿的实际坐标值,采用最小二乘法辨识出运动学参数误差并进行误差补偿,将机械臂的平均绝对定位精度由设计初的6.11mm提高到了0.82mm。
二、LYAPUNOV EXPONENT AND ROTATION NUMBER FOR STOCHASTIC DIRAC OPERATORS（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、LYAPUNOV EXPONENT AND ROTATION NUMBER FOR STOCHASTIC DIRAC OPERATORS（论文提纲范文）
（1）二体问题分析解法在多体问题数值精度改进中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究历史及现状 |
| 1.2 本文的主要内容 |
| 第二章 传统算法与几何数值方法 |
| 2.1 传统数值方法 |
| 2.2 Nacozy的流形改正方法 |
| 2.3 Fukushima的流形改正方法 |
| 2.4 显式辛算法 |
| 2.5 Wisdom-Holman方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 利用开普勒解提高拟开普勒轨道数值积分精度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 新投影法的构造 |
| 3.4 数值检验及误差分析 |
| 3.5 受摄二体问题 |
| 3.5.1 积分不变关系 |
| 3.5.2 新投影法的实施 |
| 3.5.3 后牛顿二体问题 |
| 3.5.4 耗散二体问题 |
| 3.6 多体问题 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 结论与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 研究展望 |
| 4.3 本文的创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（2）面向核放射源定位的多机器人编队研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 核放射源定位的多机器人编队研究现状 |
| 1.2.1 核放射源探测机器人现状 |
| 1.2.2 核放射源寻源算法研究现状 |
| 1.2.3 多机器人编队现状 |
| 1.3 研究现状分析 |
| 1.4 论文研究来源及研究内容 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 2 多机器人编队与放射源定位理论基础 |
| 2.1 多机器人系统结构 |
| 2.1.1 集中式 |
| 2.1.2 分布式 |
| 2.1.3 混合式 |
| 2.2 基于图论的机器人编队描述 |
| 2.3 机器人同时定位与建图 |
| 2.4 放射性分布检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多机器人分布式编队设计 |
| 3.1 差分机器人运动模型 |
| 3.2 分布式编队控制器设计 |
| 3.2.1 编队保持 |
| 3.2.2 编队切换 |
| 3.3 多机器人编队控制算法仿真 |
| 3.3.1 编队队形保持 |
| 3.3.2 多机器人编队队形切换 |
| 3.3.3 复杂环境下编队效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进粒子滤波的编队寻源 |
| 4.1 粒子滤波估计放射源基础 |
| 4.1.1 贝叶斯估计放射源定位 |
| 4.1.2 粒子滤波放射源定位 |
| 4.2 重要性采样 |
| 4.3 序贯重要性采样 |
| 4.4 改进重采样方法 |
| 4.5 粒子滤波实现放射源定位流程 |
| 4.6 多机器人分布式编队寻源 |
| 4.6.1 编队放射源定位概述 |
| 4.6.2 编队放射源定位具体实现 |
| 4.7 基于改进粒子滤波编队寻源仿真实验 |
| 4.7.1 单机器人改进粒子滤波仿真实验 |
| 4.7.2 编队寻源仿真实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 实验及结果分析 |
| 5.1 实验平台 |
| 5.1.1 强辐射环境机器人 |
| 5.1.2 弱辐射环境机器人 |
| 5.2 多机器人编队实验 |
| 5.3 多机器人编队放射源定位实验 |
| 5.3.1 无障碍物场景 |
| 5.3.2 有障碍物场景 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| A 学术论文 |
| B 参加科技竞赛 |
| C 参研项目 |
（3）自动驾驶车辆节能行驶控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自动驾驶车辆节能行驶控制策略研究的重要意义 |
| 1.2 自动驾驶车辆研究现状 |
| 1.2.1 国外自动驾驶车辆研究现状 |
| 1.2.2 国内自动驾驶车辆研究现状 |
| 1.3 自动驾驶车辆节能行驶关键技术分析 |
| 1.3.1 自动驾驶车辆总体技术结构 |
| 1.3.2 节能行驶策略与自动驾驶关键技术的关系 |
| 1.4 自动驾驶车辆节能行驶关键技术研究现状 |
| 1.4.1 车辆轨迹预测方法研究现状 |
| 1.4.2 车辆轨迹规划方法研究现状 |
| 1.4.3 车辆循迹控制方法研究现状 |
| 1.5 节能行驶策略研究现状以及本文的技术路线 |
| 1.6 本文的研究内容及意义 |
| 第二章 自动驾驶实验仿真平台搭建与控制策略设计 |
| 2.1 自动驾驶实验样车平台 |
| 2.1.1 自动驾驶车辆硬件架构 |
| 2.1.2 自动驾驶车辆软件架构 |
| 2.2 自动驾驶虚拟仿真平台 |
| 2.3 自动驾驶车辆节能行驶技术难点分析与策略设计 |
| 2.3.1 自动驾驶车辆节能行驶技术难点分析 |
| 2.3.2 自动驾驶车辆节能行驶控制策略设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于交通场景分类与驾驶意图辨识的动态车辆轨迹预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 目标运动车辆跟踪算法 |
| 3.2.1 目标车辆运动状态估计 |
| 3.2.2 基于相似度函数的目标车辆位置跟踪 |
| 3.2.3 车辆检测及跟踪算法道路实验 |
| 3.3 基于高精度地图数据的目标运动车辆定位算法 |
| 3.3.1 运动车辆坐标系转换 |
| 3.3.2 基于地图匹配的车辆车道定位 |
| 3.4 基于交通场景分类与驾驶意图辨识的轨迹预测方法 |
| 3.4.1 驾驶意图与道路类型对车辆运动轨迹的约束分析 |
| 3.4.2 驾驶员驾驶意图估计模型 |
| 3.4.3 路口场景轨迹预测方法 |
| 3.4.4 非路口场景轨迹预测方法 |
| 3.5 轨迹预测算法道路试验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于车辆轨迹规划的节能行驶方法 |
| 4.1 分层递阶轨迹规划架构设计 |
| 4.2 全局参考路径生成与坐标系转换 |
| 4.2.1 基于三次样条插值的全局参考路径 |
| 4.2.2 基于全局参考路径的坐标系转换 |
| 4.3 基于空间非均匀采样的路径动态规划算法 |
| 4.3.1 运动车辆轨迹S-L坐标系投影 |
| 4.3.2 复杂约束条件下的路径动态规划算法 |
| 4.4 基于车速规划的行驶能耗优化算法 |
| 4.4.1 车辆瞬时能耗模型 |
| 4.4.2 车辆行驶速度凸优化问题构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于循迹控制的节能行驶方法 |
| 5.1 基于模型前馈与即时扰动观测的控制架构 |
| 5.2 用于控制的车辆横纵向动力学模型 |
| 5.2.1 车辆纵向动力学模型 |
| 5.2.2 车辆横向动力学模型 |
| 5.3 基于模型前馈与即时扰动观测的车辆横纵向控制算法 |
| 5.3.1 车辆纵向控制算法设计 |
| 5.3.2 车辆横向控制算法设计 |
| 5.4 基于粒子群算法的车辆行驶能耗自趋优方法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 节能行驶控制策略的仿真与实车验证 |
| 6.1 轨迹规划与循迹控制算法有效性验证 |
| 6.1.1 轨迹规划算法验证 |
| 6.1.2 循迹控制算法验证 |
| 6.2 车辆节能行驶算法仿真验证 |
| 6.2.1 基于速度规划的节能行驶方法验证 |
| 6.2.2 基于驾驶行为改善的节能行驶方法验证 |
| 6.3 节能行驶控制策略实车综合性验证 |
| 6.3.1 纵向控制算法实车验证 |
| 6.3.2 横向控制算法实车验证 |
| 6.3.3 轨迹规划算法实车验证 |
| 6.3.4 节能行驶算法实车验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 发表论文 |
| 参加科研情况 |
| 致谢 |
（4）四驱电动赛车的稳定性控制方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轮毂电机国内研究现状 |
| 1.2.2 轮毂电机国外研究现状 |
| 1.3 电动汽车稳定性控制方法的研究 |
| 1.4 本课题的提出和研究的主要内容 |
| 第2章 四驱电动赛车电机选择及控制原理 |
| 2.1 电动汽车驱动电机的选择 |
| 2.2 永磁同步电机数学模型 |
| 2.2.1 坐标变换 |
| 2.2.2 永磁同步电机在三相静止坐标系下的电压和磁链方程 |
| 2.2.3 永磁同步电机在??坐标系下的磁链和转矩方程 |
| 2.3 永磁同步电机直接转矩控制系统 |
| 2.3.1 磁链调节器 |
| 2.3.2 转矩调节器 |
| 2.4 永磁同步电机直接转矩控制的仿真分析 |
| 2.4.1 直接转矩控制仿真模型 |
| 2.4.2 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 四驱电动赛车结构设计及动力学模型 |
| 3.1 赛车的整体结构设计 |
| 3.1.1 车辆结构 |
| 3.1.2 车辆参数和电机参数 |
| 3.2 四驱电动赛车动力学模型 |
| 3.2.1 整车模型 |
| 3.2.2 轮胎模型 |
| 3.3 二自由度模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 四驱电动赛车差速控制方法分析 |
| 4.1 电子差速控制的方法 |
| 4.2 基于Ackermann的差速控制模型 |
| 4.3 基于自抗扰控制的四轮电机差速控制 |
| 4.3.1 传统PID控制的问题 |
| 4.3.2 自抗扰控制的原理 |
| 4.3.3 差速控制系统中电机控制的范式设计 |
| 4.3.4 差速控制系统中自抗扰控制器的设计 |
| 4.4 改进的自抗扰的差速系统控制 |
| 4.4.1 改进的自抗扰控制系统 |
| 4.4.2 改进的自抗扰电机差速控制器设计 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 |
| 4.5.1 仿真建模 |
| 4.5.2 仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 四驱电动赛车稳定性分析 |
| 5.1 车辆转向稳定性因素分析 |
| 5.1.1 横摆角速度对车辆转向稳定性的影响 |
| 5.1.2 质心侧偏角在汽车转向过程中的作用 |
| 5.2 电动赛车稳定性控制策略分析 |
| 5.2.1 稳定性滑模控制器设计 |
| 5.2.2 最优力矩分配控制策略 |
| 5.3 仿真建模与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（5）基于数学形态学的滚动轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩写符号注释 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术的研究现状 |
| 1.2.1 滚动轴承故障机理的研究现状 |
| 1.2.2 滚动轴承故障特征提取方法的研究现状 |
| 1.2.3 滚动轴承智能故障诊断方法的研究现状 |
| 1.3 数学形态学在故障诊断领域的研究现状 |
| 1.3.1 数学形态学的发展历程 |
| 1.3.2 数学形态学在故障特征提取中的研究现状 |
| 1.3.3 数学形态学在智能故障诊断中的研究现状 |
| 1.4 论文主要内容和技术路线 |
| 第2章 数学形态学基本理论与滤波特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数学形态学基本理论 |
| 2.2.1 基本形态学算子的定义 |
| 2.2.2 基本形态学算子的性质 |
| 2.2.3 新形态学算子的定义 |
| 2.2.4 不同形态学算子的仿真分析 |
| 2.3 数学形态学的滤波特性研究 |
| 2.3.1 基本形态学算子的滤波特性 |
| 2.3.2 新形态学算子的滤波特性 |
| 2.3.3 结构元素参数自适应优化 |
| 2.4 仿真信号研究 |
| 2.4.1 轴承故障仿真信号模型 |
| 2.4.2 参数优化CMFH变换分析 |
| 2.4.3 与STH变换和小波滤波对比分析 |
| 2.4.4 与ACDIF方法对比分析 |
| 2.4.5 结构元素参数对分析结果的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于特征选择框架多尺度形态学的滚动轴承故障特征提取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多尺度形态学基本理论 |
| 3.2.1 常见多尺度形态学算子 |
| 3.2.2 多尺度组合形态-hat变换 |
| 3.2.3 仿真研究 |
| 3.3 灰色关联分析 |
| 3.4 基于特征选择框架的多尺度形态学分析 |
| 3.4.1 多域特征介绍 |
| 3.4.2 敏感特征选择 |
| 3.4.3 基于特征选择框架的多尺度形态学分析流程 |
| 3.5 仿真信号分析 |
| 3.5.1 外圈故障信号模拟 |
| 3.5.2 内圈故障信号模拟 |
| 3.5.3 对外、内圈故障模拟信号分析 |
| 3.5.4 与单一特征MMA的对比研究 |
| 3.6 滚动轴承故障信号分析 |
| 3.6.1 轴承故障数据简介 |
| 3.6.2 外圈故障信号分析 |
| 3.6.3 内圈故障信号分析 |
| 3.6.4 对比方法研究分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于增强尺度形态顶帽乘积滤波的滚动轴承故障特征提取方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统多尺度形态学滤波方法 |
| 4.2.1 传统MMF的原理思想 |
| 4.2.2 传统MMF中存在的问题 |
| 4.3 增强尺度形态顶帽乘积滤波方法 |
| 4.3.1 多尺度形态顶帽乘积算子 |
| 4.3.2 对角切片谱的定义 |
| 4.3.3 对角切片谱的性质 |
| 4.3.4 增强尺度形态顶帽乘积滤波方法流程 |
| 4.4 仿真信号分析 |
| 4.4.1 外圈故障仿真信号分析 |
| 4.4.2 内圈故障仿真信号分析 |
| 4.4.3 与不同分析方法的对比研究 |
| 4.5 实测轴承故障信号分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于广义多尺度形态梯度谱熵的滚动轴承故障诊断方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数学形态谱的基本理论 |
| 5.2.1 多尺度形态梯度分析 |
| 5.2.2 形态谱和形态谱熵的定义 |
| 5.2.3 形态梯度谱和形态梯度谱熵 |
| 5.2.4 仿真对比分析 |
| 5.3 广义多尺度形态梯度谱熵 |
| 5.3.1 样本熵的定义 |
| 5.3.2 多尺度熵的定义 |
| 5.3.3 广义多尺度形态梯度谱熵 |
| 5.4 基于广义多尺度形态梯度谱熵的故障诊断方法 |
| 5.4.1 基于拉普拉斯分值的特征选择 |
| 5.4.2 基于极限学习机的故障识别 |
| 5.4.3 基于GMPGSE的故障诊断方法流程 |
| 5.5 实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 数学形态学方法在滚动轴承故障诊断中的应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验方案介绍 |
| 6.2.1 实验系统描述与数据采集 |
| 6.2.2 故障信号的直接解调谱分析 |
| 6.3 实验应用研究 |
| 6.3.1 基于参数优化组合形态-hat变换算法验证 |
| 6.3.2 基于特征选择框架多尺度形态学算法验证 |
| 6.3.3 基于增强尺度形态顶帽乘积滤波算法验证 |
| 6.3.4 不同特征提取算法的比较与讨论 |
| 6.3.5 基于广义多尺度形态梯度谱熵算法验证 |
| 6.4 工程应用实例 |
| 6.4.1 风电机组传动系统描述与数据采集 |
| 6.4.2 风机轴承故障检测 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（6）双层柱面网壳屋盖的风致随机稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 大跨屋盖结构风致随机稳定的研究背景 |
| 1.1.1 大跨屋盖结构的风敏感性 |
| 1.1.2 大跨屋盖结构的风致失稳破坏 |
| 1.1.3 大跨屋盖风致破坏机理 |
| 1.1.4 大跨屋盖结构风效应研究方法 |
| 1.2 结构风致随机稳定理论研究 |
| 1.3 大跨屋盖随机动力稳定研究现状 |
| 1.4 已有研究的不足及本文主要工作 |
| 第二章 构件风致随机稳定理论推导 |
| 2.1 结构随机失稳理论 |
| 2.1.1 随机稳定理论的发展 |
| 2.1.2 经典随机动力稳定性回顾 |
| 2.2 随机过程 |
| 2.2.1 概率分布函数和概率密度函数 |
| 2.2.2 均值和矩 |
| 2.2.3 自相关函数和功率谱密度函数 |
| 2.2.4 各态历经随机过程 |
| 2.3 直杆的随机稳定分析 |
| 2.4 构件风致随机失稳边界 |
| 2.4.1 推导渐进稳定的充分条件 |
| 2.4.2 推导风致随机失稳的边界方程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大跨屋盖结构的风致随机失稳计算 |
| 3.1 结构简介及风洞试验 |
| 3.1.1 双层网壳屋盖简介 |
| 3.1.2 风洞试验概况 |
| 3.2 基本理论 |
| 3.3 风致随机失稳计算 |
| 3.3.1 计算结果与分析 |
| 3.3.2 单根杆件的风致随机稳定性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大跨屋盖风致随机失稳参数分析 |
| 4.1 阻尼比 |
| 4.1.1 90°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.2 105°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.3 120°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.4 135°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.5 150°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.6 165°风向下随机失稳情况 |
| 4.1.7 180°风向下随机失稳情况 |
| 4.2 弹性模量 |
| 4.2.1 90°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.2 105°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.3 120°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.4 135°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.5 150°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.6 165°风向下随机失稳情况 |
| 4.2.7 180°风向下随机失稳情况 |
| 4.3 均值荷载 |
| 4.3.1 90°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.2 105°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.3 120°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.4 135°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.5 150°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.6 165°风向下随机失稳情况 |
| 4.3.7 180°风向下随机失稳情况 |
| 4.4 截面尺寸 |
| 4.4.1 90°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.2 105°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.3 120°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.4 135°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.5 150°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.6 165°风向下随机失稳情况 |
| 4.4.7 180°风向下随机失稳情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于量子神经网络的卫星姿态控制系统故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及章节安排 |
| 第2章 神经网络故障诊断 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 神经网络概述 |
| 2.3 神经元模型及网络分类 |
| 2.3.1 神经元模型 |
| 2.3.2 神经网络分类 |
| 2.4 神经网络故障诊断技术的分类和基本方法 |
| 2.4.1 神经网络故障诊断的分类 |
| 2.4.2 各种神经网络故障诊断技术的基本方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 BP神经网络和量子神经网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 量子计算基本概念 |
| 3.2.1 量子比特 |
| 3.2.2 量子门 |
| 3.2.3 量子计算的特性 |
| 3.3 BP神经网络 |
| 3.3.1 BP神经元 |
| 3.3.2 BP神经网络基本模型 |
| 3.3.3 BP神经网络学习算法 |
| 3.3.4 BP神经网络优缺点 |
| 3.4 通用量子门BP神经网络 |
| 3.4.1 通用量子门神经元 |
| 3.4.2 UQGBPNN模型 |
| 3.4.3 UQGBPNN算法 |
| 3.4.4 UQGBPNN局限性 |
| 3.5 量子门线路神经网络 |
| 3.5.1 量子门线路 |
| 3.5.2 量子门线路神经网络 |
| 3.5.3 学习算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 卫星姿态控制系统的故障建模研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 坐标系 |
| 4.3 卫星姿态描述 |
| 4.4 运动学 |
| 4.5 动力学 |
| 4.6 故障模型 |
| 4.6.1 传感器故障模型 |
| 4.6.2 执行器故障模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于UQGBPNN的卫星姿态控制系统执行器故障诊断研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 简化UQGBPNN |
| 5.3 基于UQGBPNN的状态观测器设计 |
| 5.4 稳定性分析 |
| 5.5 卫星姿态控制系统执行器故障诊断 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于量子门线路神经网络的卫星反作用飞轮故障诊断研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于量子门线路的故障诊断观测器设计 |
| 6.3 故障诊断方案设计 |
| 6.4 卫星反作用飞轮故障诊断 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（8）冗余驱动并联机构性能分析与控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 依托项目 |
| 1.2 立题背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外并联机构研究现状 |
| 1.3.2 国内外并联机构运动学研究现状 |
| 1.3.3 国内外并联机构动力学研究现状 |
| 1.3.4 国内外并联机构控制策略研究现状 |
| 1.4 转向架参数测定试验台系统 |
| 1.4.1 试验台系统介绍 |
| 1.4.2 试验台实现功能 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.6 研究技术路线 |
| 1.7 小结 |
| 第2章 冗余驱动并联机构学与运动学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 冗余驱动并联机构结构特性分析 |
| 2.2.1 机构描述 |
| 2.2.2 基于拓扑结构学理论的自由度分析 |
| 2.2.3 耦合度与冗余度分析 |
| 2.3 冗余驱动并联机构运动学建模与分析 |
| 2.3.1 坐标系建立 |
| 2.3.2 位姿描述 |
| 2.3.3 位姿反解建模与分析 |
| 2.3.4 位姿正解建模与分析 |
| 2.3.5 基于ADAMS运动学仿真验证 |
| 2.4 基于改进神经网络位姿正解分析 |
| 2.4.1 改进BP分类神经网络模型 |
| 2.4.2 基于L-M算法位姿正解初值补偿器设计 |
| 2.4.3 基于遗传算法优化神经网络模型 |
| 2.4.4 实例仿真 |
| 2.5 基于类信号学解耦的并联机构位姿正解分析 |
| 2.5.1 类信号学解构分析 |
| 2.5.2 类信号学重构分析 |
| 2.5.3 试验验证 |
| 2.6 基于类线性解耦几何解析法与高阶迭代法位姿正解分析 |
| 2.6.1 类线性解耦几何解析法 |
| 2.6.2 基于Adomian分解的高阶收敛迭代算法 |
| 2.6.3 仿真分析 |
| 2.6.4 试验验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 冗余驱动并联机构动力学建模与特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Lagrange方法的并联机构动力学方程 |
| 3.2.1 第二类Lagrange方程 |
| 3.2.2 液压系统动力学建模 |
| 3.2.3 动平台动力学建模 |
| 3.2.4 冗余驱动并联机构动力学方程 |
| 3.3 冗余驱动并联机构内力耦合特性分析 |
| 3.3.1 内力成因 |
| 3.3.2 纵向内力耦合特性分析 |
| 3.3.3 垂向内力耦合特性分析 |
| 3.4 基于有限元分析并联机构的动力学特性分析 |
| 3.4.1 基于HyperMesh并联机构的网格划分 |
| 3.4.2 关键部件模态分析 |
| 3.4.3 并联机构高频振动特性分析 |
| 3.5 并联机构机-电-液联合仿真模型搭建 |
| 3.5.1 基于ADAMS并联机构几何实体刚柔耦合建模 |
| 3.5.2 基于AMESim液压系统建模及仿真 |
| 3.5.3 机-电-液联合仿真接口设置 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 冗余驱动并联机构伺服控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电液伺服系统数学建模 |
| 4.2.1 液压缸动力学方程 |
| 4.2.2 考虑伺服阀的动态特性 |
| 4.2.3 电液伺服系统传递函数确定 |
| 4.2.4 基于主导能量最优模型主导极点降阶 |
| 4.3 TVC前馈反馈控制器设计 |
| 4.3.1TVC反馈控制器 |
| 4.3.2 引入TVC前馈控制器 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 基于TVC优化模糊自适应PID控制器设计 |
| 4.4.1 模糊自适应PID控制器 |
| 4.4.2 TVC优化模糊自适应PID控制器 |
| 4.4.3 仿真验证 |
| 4.5 基于TVC优化的H∞鲁棒控制器设计 |
| 4.5.1 H∞鲁棒控制 |
| 4.5.2 基于TVC优化的H∞鲁棒控制器 |
| 4.5.3 仿真验证 |
| 4.6 三种控制器性能对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 冗余驱动并联机构振动协调控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于工作空间的外环六自由度控制策略 |
| 5.2.1 参考信号发生器设计 |
| 5.2.2 六自由度控制策略 |
| 5.2.3 基于自由度控制的TVC反馈控制器设计 |
| 5.2.4 基于自由度控制的滑膜控制器设计 |
| 5.2.5 实例仿真 |
| 5.3 基于TVC优化H∞鲁棒控制的内环六自由度控制策略 |
| 5.4 基于内-外环的六自由度振动协调控制策略 |
| 5.4.1 基于Terminal高阶滑模控制率回路成型鲁棒控制器外环设计 |
| 5.4.2 实例仿真 |
| 5.5 内力解耦控制策略 |
| 5.5.1 动态压力均衡控制 |
| 5.5.2 实例仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 便携式六自由度平台位姿测量系统及其校准装置设计方案研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 六自由度平台位姿测量系统及校准装置结构及功能 |
| 6.2.1 测量及校准装置总体结构及功能 |
| 6.2.2 动平台绕轴旋转角度测量及校准装置结构及功能 |
| 6.2.3 静平台沿轴向位移测量及校准装置结构及功能 |
| 6.3 六自由度平台位姿测量及其校准系统原理分析 |
| 6.3.1 姿态角定义及坐标变换矩阵 |
| 6.3.2 六自由度位姿测量系统原理分析 |
| 6.3.3 六自由度平台测量系统校准装置原理分析 |
| 6.4 基于MATLAB/GUI测控系统开发 |
| 6.4.1 试验主控管理软件系统 |
| 6.4.2 六自由度平台位姿测量及分析系统 |
| 6.4.3 校准装置分析及位姿重现系统 |
| 6.5 监控系统方案 |
| 6.5.1 整体监控 |
| 6.5.2 位移值超限报警监控 |
| 6.6 ADAMS与MATLAB联合仿真分析 |
| 6.6.1 六自由度平台测量系统联合仿真实现 |
| 6.6.2 校准系统联合仿真实现 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（9）变参数挠性航天器动力学与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 挠性航天器的发展特点 |
| 1.1.2 变参数挠性航天器的内涵 |
| 1.1.3 变参数挠性航天器面临的动力学与控制问题 |
| 1.1.4 本文研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外相关研究情况 |
| 1.2.1 挠性航天器动力学建模与分析理论 |
| 1.2.2 航天器挠性结构振动控制方法 |
| 1.2.3 挠性航天器姿态控制方法 |
| 1.2.4 挠性航天器耦合控制方法 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文研究的问题 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 变参数挠性航天器耦合动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变参数挠性航天器动力学表征 |
| 2.2.1 物理构型和拓扑特征 |
| 2.2.2 运动描述方法 |
| 2.2.3 模型简化 |
| 2.3 变参数挠性航天器附件动力学建模 |
| 2.3.1 旋转挠性梁动力学建模 |
| 2.3.2 旋转智能挠性梁机电耦合建模 |
| 2.3.3 旋转太阳翼动力学建模 |
| 2.4 变参数挠性航天器系统动力学建模 |
| 2.4.1 坐标系定义 |
| 2.4.2 挠性附件离散化 |
| 2.4.3 能量列式 |
| 2.4.4 系统动力学方程 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 变参数挠性航天器耦合动力学分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变参数挠性航天器附件动力学分析 |
| 3.2.1 旋转挠性梁动力学特性分析 |
| 3.2.2 旋转太阳翼动力学特性分析 |
| 3.3 变参数挠性航天器系统动力学分析 |
| 3.3.1 仿真对象和参数定义 |
| 3.3.2 太阳翼转动对系统参数的影响 |
| 3.3.3 太阳翼转动对系统固有特性的影响 |
| 3.3.4 挠性结构振动对姿态的影响 |
| 3.3.5 姿态机动对挠性结构振动的影响 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 变参数挠性航天器振动控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 复空间下状态反馈控制器设计与分析 |
| 4.2.1 状态反馈控制器 |
| 4.2.2 增益调度控制器 |
| 4.2.3 算例验证 |
| 4.3 复空间下正位置反馈控制器设计与分析 |
| 4.3.1 变增益反馈控制器 |
| 4.3.2 算例验证 |
| 4.4 复空间下滑模控制器设计与分析 |
| 4.4.1 系统状态转换 |
| 4.4.2 复滑模面设计 |
| 4.4.3 输入饱和控制器设计 |
| 4.4.4 算例验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 变参数挠性航天器输入成型姿态控制方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 定参数系统输入成型姿态控制方法 |
| 5.2.1 基于输入成型的姿态机动策略设计 |
| 5.2.2 基于输入成型的姿态机动策略仿真分析 |
| 5.3 变参数系统变幅值输入成型姿态控制方法 |
| 5.3.1 变幅值ZV成型姿态机动路径优化方法 |
| 5.3.2 变幅值ZV成型姿态机动方法仿真分析 |
| 5.4 变参数系统变幅值输入成型鲁棒姿态控制方法 |
| 5.4.1 鲁棒姿态机动路径优化方法 |
| 5.4.2 鲁棒姿态机动方法仿真分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 变参数挠性航天器耦合控制方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变参数挠性航天器鲁棒姿态控制方法 |
| 6.2.1 H∞姿态控制器设计 |
| 6.2.2 H∞姿态控制方法仿真分析 |
| 6.3 变参数挠性航天器自适应滑模姿态控制方法 |
| 6.3.1 自适应滑模控制律设计 |
| 6.3.2 自适应滑模姿态控制方法仿真分析 |
| 6.4 变参数挠性航天器耦合控制方法 |
| 6.4.1 挠性航天器耦合控制器原理 |
| 6.4.2 挠性航天器耦合控制器设计 |
| 6.4.3 基于鲁棒控制和PPF控制的耦合控制分析 |
| 6.4.4 基于自适应滑模控制和PPF控制的耦合控制分析 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 挠性航天器耦合控制方法实验研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 挠性航天器耦合控制实验系统设计 |
| 7.2.1 实验目的与实验任务规划 |
| 7.2.2 试验系统设计与研制 |
| 7.3 挠性航天器姿态机动实验研究 |
| 7.3.1 实验方案设计 |
| 7.3.2 实验结果分析 |
| 7.3.3 实验与仿真结果对比分析 |
| 7.4 挠性航天器耦合控制实验研究 |
| 7.4.1 实验方案设计 |
| 7.4.2 实验结果分析 |
| 7.4.3 实验与仿真结果对比分析 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 进一步研究的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 航天器姿态描述方法 |
| A.1 欧拉角 |
| A.2 角参数式 |
| A.3 四元数 |
| A.4 修正的罗德里格斯参数 |
（10）六自由度机械臂系统设计及其关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 机器人定义及应用 |
| 1.1.2 国外工业机器人发展现状 |
| 1.1.3 国内工业机器人发展现状 |
| 1.2 机械臂运动学与动力学建模 |
| 1.2.1 运动学建模 |
| 1.2.2 受约束机械臂动力学建模 |
| 1.3 受约束机械臂控制关键技术研究 |
| 1.3.1 受约束机械臂滑模控制研究 |
| 1.3.2 受约束机械臂多种控制法结合研究 |
| 1.4 机械臂运动学标定 |
| 1.4.1 机械臂末端位姿测量 |
| 1.4.2 运动学参数辨识及补偿 |
| 1.5 研究目标与研究主要内容 |
| 1.5.1 课题研究来源与目标 |
| 1.5.2 论文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 机械臂运动学与动力学建模 |
| 2.1 机械臂运动学建模 |
| 2.1.1 机械臂运动学POE建模 |
| 2.1.2 机械臂运动学误差模型 |
| 2.2 受约束机械臂动力学建模 |
| 2.2.1 机械臂动力学建模 |
| 2.2.2 基于U-K方程动力学建模 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 机械臂系统研究与设计 |
| 3.1 机械臂总体设计方案 |
| 3.1.1 机械臂基本参数设定 |
| 3.1.2 机械臂结构的基本构型 |
| 3.1.3 机械臂传动方式 |
| 3.1.4 机械臂驱动方式 |
| 3.1.5 机械臂电动机选型 |
| 3.1.6 驱动器与编码器选型 |
| 3.1.7 机械臂控制系统设计 |
| 3.2 机械臂本体结构设计 |
| 3.2.1 机械臂关键部件选型设计 |
| 3.2.2 机械臂前三关节结构设计 |
| 3.2.3 机械臂手腕结构设计 |
| 3.2.4 机械臂理论模型计算 |
| 3.2.5 机械臂工作空间计算 |
| 3.3 机械臂关键零件强度校核 |
| 3.3.1 蜗杆轴传动受力分析 |
| 3.3.2 蜗轮轴受力分析 |
| 3.3.3 螺钉强度校核 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 受约束机械臂控制关键技术研究 |
| 4.1 动力学模型降阶处理 |
| 4.2 受约束机械臂滑模控制 |
| 4.2.1 滑模控制器设计 |
| 4.2.2 滑模控制仿真实验 |
| 4.3 受约束机械臂自适应模糊滑模控制 |
| 4.3.1 模糊补偿与逼近 |
| 4.3.2 自适应模糊滑模控制器设计 |
| 4.3.3 自适应模糊滑模控制仿真实验 |
| 4.4 受约束机械臂自适应神经网络滑模控制 |
| 4.4.1 RBF神经网络与逼近定理 |
| 4.4.2 自适应神经网络滑模控制器设计 |
| 4.4.3 自适应神经网络滑模控制仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机械臂运动学标定 |
| 5.1 机械臂“XIOPM”运动学建模 |
| 5.2 机械臂运动学标定实验 |
| 5.2.1 机械臂测量系统简介 |
| 5.2.2 坐标系转换测量实验 |
| 5.2.3 机械臂定位精度实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、LYAPUNOV EXPONENT AND ROTATION NUMBER FOR STOCHASTIC DIRAC OPERATORS（论文参考文献）
- [1]二体问题分析解法在多体问题数值精度改进中的应用[D]. 邓晨. 广西大学, 2021
- [2]面向核放射源定位的多机器人编队研究[D]. 吴军成. 西南科技大学, 2021(08)
- [3]自动驾驶车辆节能行驶控制策略研究[D]. 熊硕. 天津大学, 2020(01)
- [4]四驱电动赛车的稳定性控制方法的研究[D]. 王晓. 河北科技大学, 2020(01)
- [5]基于数学形态学的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 鄢小安. 东南大学, 2019
- [6]双层柱面网壳屋盖的风致随机稳定性分析[D]. 程云. 广州大学, 2019(01)
- [7]基于量子神经网络的卫星姿态控制系统故障诊断研究[D]. 陈镝. 沈阳航空航天大学, 2019(02)
- [8]冗余驱动并联机构性能分析与控制策略研究[D]. 王启明. 吉林大学, 2017(03)
- [9]变参数挠性航天器动力学与控制研究[D]. 王杰. 国防科技大学, 2017(02)
- [10]六自由度机械臂系统设计及其关键技术研究[D]. 师恒. 中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所), 2017(06)