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公开(公告)号：CN105468007A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510874918.3
申请日：2015-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/08
Abstract: 一种基于干扰观测器的挠性卫星轨迹线性化姿态控制方法，本发明涉及基于干扰观测器的挠性卫星轨迹线性化姿态控制方法。本发明是为了解决单一的轨迹线性化控制方法对干扰的抑制能力不强、鲁棒性较差，未考虑到外部干扰以及挠性附件影响的问题。本发明用欧拉角描述航天器姿态，采用等效干扰的思想，建立挠性航天器动力学和运动学方程；忽略等效干扰的情况下求被控对象的伪逆，设计特定形式的准微分器，得到期望轨迹的名义控制；用比例—积分控制设计线性时变调节器。考虑等效干扰的影响，设计干扰观测器，保证挠性航天器的跟踪误差渐近收敛。本发明提高了系统的抗干扰能力，增强了系统的鲁棒性。本发明应用于挠性卫星的姿态控制领域。
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公开(公告)号：CN105159304A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510363123.6
申请日：2015-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 接近并跟踪空间非合作目标的有限时间容错控制方法，属于轨道控制和姿态控制领域。现有追踪航天器的对非合作目标进行视线跟踪时存在追踪控制误差大导致的跟踪监视精度低的问题。一种接近并跟踪空间非合作目标的有限时间容错控制方法，在视线坐标系下建立动力学和运动学方程，考虑到系统的不确定性、非合作目标运动参数部分未知、控制输入饱和、死区等情况，利用RBF神经网络进行自适应估计和补偿，采用反步法思想设计控制器使追踪航天器在有限时间内收敛到期望的姿态和轨道并保持。本发明采用有限时间控制方法具有控制收敛快、鲁棒性好以及跟踪控制精度高的优点。
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公开(公告)号：CN104898683A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510259884.7
申请日：2015-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 一种挠性卫星神经网络反步滑模姿态控制方法，涉及一种挠性航天器姿态控制方法。本发明为了解决帆板挠性振动和天线转动产生的扰动问题以及现有的姿态控制方法稳态精度与稳定度有待提高的问题。本发明首先根据航天器建立挠性卫星姿态动力学模型，然后对模型公式进行处理；设计基于反步法的滑模姿态控制器：接着采用RBF神经网络逼近(η+hτ)sgn(σ)；则设计控制器为最后得到完整的姿态控制器表示为按照以上过程分别设计三轴姿态控制器。本发明适用于挠性航天器姿态控制领域。
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公开(公告)号：CN104656666A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510104660.9
申请日：2015-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 针对空间非合作目标的相对轨道设计及高精度姿态指向控制方法，本发明涉及相对轨道设计及高精度姿态指向控制方法。本发明是要解决现有技术在跟踪位置范围受限时轨道控制困难，轨道姿态耦合控制时影响姿态指向精度等问题。一、追踪航天器相对空间非合作目标航天器的掠飞轨迹设计；二、追踪航天器相对空间非合作目标航天器的转移轨迹设计；三、追踪航天器相对空间非合作目标航天器的姿态控制器设计，即完成了针对空间非合作目标的相对轨道设计及高精度姿态指向控制方法。本发明应用于空间航天器领域。
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公开(公告)号：CN104590588A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410735250.X
申请日：2014-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 一种基于隔离余量方法与脉宽融合策略的挠性卫星姿态轨道耦合控制方法，本发明涉及挠性卫星姿态轨道耦合控制领域。本发明是要解决卫星在轨期间的姿态和轨道控制过程中飞轮将会无法控制没有给出相应的推力器的布局、没有考虑羽流的影响和转动惯量的拉偏、没有考虑隔离余量以及姿态没有达到要求的问题，该方法是通过1获得帆板锁定且卫星不控的动力学模型参数；2确定推力器安装位置坐标；3确定IM的值；4得出轨控LQG序列；5确定出轨控脉宽及喷气方向；6选择姿态控制的推力器喷气；7确定姿态控制推力器的范围；8确定姿态控制喷气时间；9得到等效力矩值等步骤实现的。本发明应用于挠性卫星姿态轨道耦合控制领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104570742A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510046799.2
申请日：2015-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于前馈PID控制的异面交叉快变轨道快速高精度相对指向控制方法，涉及一种异面交叉快变轨道快速高精度相对指向控制方法。为了解决现有的控制方法中没有关于异面交叉轨道下卫星的姿态快速、高精度跟踪指向的控制方法的问题。本发明采用欧拉角描述航天器姿态，建立航天器的动力学及运动学方程，根据含有噪声的期望角度z通过星载计算机的卡尔曼滤波算法得到精确的期望角度θ；然后设计每个轴的姿态控制律然后选用两个平行放置的单框架控制力矩陀螺控制偏航轴，选用两个飞轮分别控制滚动轴和俯仰轴；计算出陀螺力矩T和飞轮实际输出力矩uw，完成异面交叉快变轨道快速高精度相对指向控制。本发明适用于异面交叉快变轨道快速高精度相对指向控制。
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公开(公告)号：CN104197957A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410421588.8
申请日：2014-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/00
Abstract: 微陀螺测量系统及采用该系统测量零偏稳定性的方法，涉及微陀螺芯片的性能测试技术。它为了解决现有技术中缺少针对微陀螺芯片性能进行大量数据测试与比较的系统，导致对微陀螺的选择只能基于数据手册上的性能指标的问题。本发明采用STM32F103C8型芯片作为核心处理器与微陀螺进行通信，首先对微陀螺进行配置，然后将微陀螺测得的角速度等信息通过无线方式发送至上位机，再由上位机对数据进行处理，通过Allan方差来计算得到微陀螺的零偏稳定性。本发明结构简单，能够采集大量的微陀螺测得的数据，并通过软件对数据进行处理，得到微陀螺的零偏稳定性为微陀螺的选用提供可靠依据。本发明适用于微机械陀螺的应用。
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公开(公告)号：CN103728980A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410007259.9
申请日：2014-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 航天器相对轨道的控制方法,本发明涉及航天器的近距离相对轨道控制方法。以实现航天器的掠飞模式，即追踪航天器在进入与目标航天器相关的指定空间范围后按自身轨道运行，只需要进行姿态控制；从而克服传统的悬停、伴随飞行、绕飞等方法可能出现计算复杂、姿轨控耦合导致指向精度不高、易暴露身份、时间难以保持等问题。本发明的方法通过下述步骤实现：一、追踪航天器进入目标航天器的视线角范围内而且追踪航天器进入二者之间确定的距离范围内；二、计算并确定追踪航天器期望轨道的起点、末点和初始入轨速度，并确定主飘方向；三、追踪航天器在期望轨道的起点，以上述计算并确定的初始入轨速度进入轨道，并在期望轨道的末点脱离轨道。
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公开(公告)号：CN115952731A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211640722.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 一种风力机叶片主动振动控制方法、装置及设备，涉及风力发电技术领域，解决的技术问题为“如何使风力机叶片振动在有限时间收敛”，方法包括：采集风力机叶片结构参数；基于所述结构参数，建立风力机叶片状态空间模型；基于所述风力机叶片状态空间模型，定义第一控制误差和第二控制误差；对所述第一控制误差进行变换，得到变换误差；基于神经网络状态观测器，对所述风力机叶片状态空间模型进行观测得到观测量；根据所述第二控制误差、变换误差以及观测量定义目标函数，并根据所述目标函数得到控制参数；该方法采用有限时间预设性能理论设计误差变量并采用观测器进行观测，保证了风力机叶片稳定性和收敛时间有界，适用于风力机叶片振动控制场景。
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公开(公告)号：CN115760928A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211689601.9
申请日：2022-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/269 , G06T3/40 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种全景视频两帧行人轨迹预测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取全景视频，提取全景视频中行人的位置信息、速度信息、动作信息和光流信息，将行人划分为自由移动行人和社交移动行人；计算自由行人数据集与全体行人数据集；使用训练完成网络进行行人轨迹预测，其中自由行人预测网络是基于自由行人数据集来训练，未来社交池化网络和社交行人预测网络是基于全体行人数据集来训练。本发明提供一种全景视频行人轨迹预测方法，构建以行人历史位置信息、历史动作信息和历史光流信息为输入的行人轨迹预测网络模型，以达到更高精度的行人轨迹预测的目标。
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