0 引 言

航天器姿态控制是实现太空探索的关键技术之一。为此，国内外学者将地球静止轨道(GEO)航天器[1]抽象为一个广义三自由度刚体摆模型[2](文中称3D刚体摆)，以该模型为基础，在地面上开展对航天器姿态控制问题的研究。

农村空巢老人经济供养水平较低，贫困程度相对较高。由于年龄限制了身体各方面的机能，年龄越高，身体机能越弱，劳动能力随之下降。但是，空巢老人家庭条件差，老人的收入来源不固定，大多数老人选择进行农作物耕种来获取收入，因此老人投入农耕的时间和精力便增多，劳动强度大，一旦遇到天灾人祸，农作物必须及时收割或直接放弃来年继续耕作，这对老人来说无疑是巨大的挑战。

3D刚体摆的前身是美国密歇根大学早期研究的三轴姿态控制平台(TACT)，Santillo等人采用角速度闭环负反馈实现了TACT稳定[3]；Nalin和Harris在欠驱动情况下设计了对于悬挂刚体摆的稳定性控制器，以及在倒立情况下用部分角速度和姿态反馈来稳定刚体摆[4]。国内，邹奎、戈新生根据Lyapunov稳定性理论，对3D刚体摆姿态进行稳定性控制，获得良好效果[5]；边珺等人采用自适应滑模控制确保3D刚体摆姿态控制系统渐进稳定[6]。但大多数的研究，只限于对3D刚体摆数学模型控制器的设计和稳定性分析，缺少对3D刚体摆伺服系统的研究。

3D刚体摆伺服系统由驱动器、飞轮、电机以及3D摆组成[7]。由于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)[8]在航空航天及机器人等高科技领域应用越来越广泛，性能愈发突出，故系统中的伺服电机通常采用PMSM。永磁同步位置伺服系统的控制主要有PID控制[9]、无源控制[10]、自抗扰控制[11]、反馈线性化控制[12]等，在诸多场合都曾取得较好的控制效果。经过多年的发展，智能控制算法飞速发展，在多种场合不断显示自己的优越性能。

本文基于航天器动力学与运动学方程对3D刚体摆建立数学模型，通过采用PD控制模拟3D刚体摆姿态稳定所需转矩的大小。在实际应用中，3D摆系统伺服电机采用模糊控制或模糊加P控制，验证电机电磁转矩输出曲线是否满足3D刚体摆实际所需。最后，进行3D刚体摆平台试验，设计模糊控制算法，通过3D刚体摆的姿态角和姿态角速度输出曲线验证模糊控制的有效性。

拟制定出符合教育部《大学英语课程教学要求》和院系本科人才培养定位的大学英语教学大纲。构建以实用性内容为主的、培养学生语言应用能力的课程内容体系；建立以学习者为中心的，适应个性发展的分级教学模式，合理安排教学内容和方法，提高教学效率，提升本专业学生英语四级通过率和英语口语沟通能力，调动学生学习积极性与主动性。

1 3D刚体摆姿态控制系统模型的建立

1. 1 3D刚体摆姿态控制系统数学模型

根据航天器动力学特性，未受控的3D刚体摆的动力学方程[13-14]为

(1)

而3D刚体摆的运动学方程则是

(2)

式中： J——摆转动惯量矩阵，J=diag(Jx,Jy,Jz)；

ω——本体坐标系摆角速度矢量，ω∈R3；

m——摆质量；

选购干货时，要做到一闻气味，如发现气味不对，可能是假货；二看颜色，经硫磺烟熏的干货颜色跟平常颜色不一样，比如烟熏过的银耳外观色泽雪白，没有烟熏过的银耳的本色是白偏黄。三看是否完全干燥，有没有发霉，用手去摸，去感觉干货的干燥程度。在挑选时要留意是否有虫蛀。

ρ——原点与摆质心之间的矢量，ρ=(0,0,Γ)T；

3D刚体摆伺服系统是一个非常复杂的非线性系统，外界负载及自身参数的变化，使得在运行过程中对其控制更加困难。模糊控制器不依赖于被控对象的精确模型，利用模糊规则对控制器参数进行整定，以便在线修改，有利于控制器在工程实际中的应用[17]。对于位置伺服控制需要考虑系统的稳态精度、响应速度及超调量等因素。为了加快系统的响应速度，可以采取模糊控制和PD控制相结合的控制策略。

R——方向余弦矩阵[15]。

1. 2 3D刚体摆姿态控制器设计

被控对象实际所需力矩由姿态控制器输出得到。若能真实模拟实际转矩所需曲线，便可实现对摆系统的控制。对3D刚体摆数学模型可通过式(3)实现动态解耦(此处设计PD控制器[16])：

(3)

式中： u1、u2、u3——3D刚体摆力矩输入；

β、γ——姿态角；

ωx、ωy、ωz——姿态角速度。

其中： kp=diag(212,242,235)，kd=diag(400,375,312)。

试验中，仿真试验系统最终输出的转速、转矩和位置响应曲线如图4(a)～(c)所示。

图1 3D刚体摆输出响应曲线

图1表明，控制3D刚体摆系统到达指定姿态，可通过采用PD控制，如果电机可以产生如图1(a)中的力矩大小，便可控制摆姿态由图1(b)起始位置到最终位置并保持稳定。图1(a)力矩响应曲线就是系统所期待输入，如何控制伺服系统为3D刚体摆产生期望力矩是实现试验平台姿态控制的关键。

2 3D刚体摆伺服系统模糊控制器设计

e3——z轴单位向量，e3=(0,0,1)T；

仿真试验参照3D刚体摆试验平台选择PMSM作为控制对象，并将PD控制器作用下的所需期望控制力矩作为负载转矩输入，选择电机极对数p=4，转动惯量J=0.6×10-3 kg·m2，额定转速其余量采用默认值。仿真试验结果如果表明在模糊控制器作用下，3D刚体摆系统可以由起始位置过渡到期望位置，同时电磁转矩满足负载力矩所需大小，则证明该控制策略有效。

模糊控制器设计涉及的关键步骤：输入变量借助隶属度函数完成精确值到模糊量的过渡；将输入变量的精确值模糊化，根据输入变量及控制规则，得到模糊控制量，利用去模糊化方法，输出精确量。

模糊控制器设计原理框图如图2所示。

图2 模糊控制器结构框图

该伺服控制系统中，把位置偏差即姿态角度误差[e]及位置偏差的变化率[ec]即姿态角速度，作为控制器输入，控制器输出控制量为u，归一化论域均设为[-3,3]，设计出一个二维模糊控制器[18]。根据系统实际运行状态[emax,emin]，[ecmax,ecmin]，[umax,umin]确定量化因子及比例因子[19]。

模糊控制器设计规则一般来源于生活实际，如：

目前，绥中县第一和第二产业产值均在以较快速度增长，对水资源需求量也在日益增大，因此本文对水资源供需进行预测与评价。

if e is PB and ec is NB, Then u is NS

当位置误差大(PB)，误差变化率负大(NB)，即与期望位置相差很大，电机反转且速度较大，按照生活经验，之后的进程中位置误差会越来越小，转速需要减小。

隶属度函数的选取应当是客观的，但是由于每个人的经验及对模糊控制认识的程度，所以选择的隶属度函数会有不同，本文选择三角隶属度函数。根据归纳的控制规则表，得出49条规则。根据规则表，在工具箱中编辑控制规则，利用重心法得到不同输出值。

表1 模糊控制规则表

eecNBNMNSZPSPMPBNBNBNBNMNMNMNSPSNMNBNMNMNMNSZPSNSNMNMNSNSZPSPMZNMNSNSZPSPSPMPSNMNSZPSPSPMPMPMNSZPSPMPMPMPBPBNSPSPMPMPMPMPB

将输入变量和输出变量一起，模糊子集为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}七个语言变量。根据生活经验及理论推导得出模糊控制规则表，如表1所示。正确构造适合的隶属度函数是模糊控制器控制效果好坏的关键因素之一。

目前，教育行业对商务英语来说，在其学科的具体划分上并没有形成明确的标准，但是，广大教师及教学研究者都慢慢形成了一定的共识，那就是商务英语的专业学科术语是一种交叉性很强的专业设计，其学习过程中会涉及很多专业知识，可以认为商务英语专业是把管理学、英语、市场营销、法律类等专业进行有效融合而形成了综合类专业学科。其学习培养的目的就是将所学的知识有效地应用到国际类的商务活动与管理中去，并解决实际问题。商务英语专业所注重培养的学生能力素质与英语专业从事的普通性质的反应有着明显的不同之处。商务英语虽然不等同于普通英语专业，但是其属于语言科学的范围，属于语言学的一个分支，ESP的一种类型表现。

3 3D刚体摆位置伺服系统试验

3. 1 仿真验证试验

基于3D刚体摆伺服系统矢量控制系统结构如图3所示。

图3 PMSM矢量控制位置伺服系统结构图

图3所示位置伺服系统中，位置环性能的好坏取决于系统内环尤其是电流环的稳定，提高电流环的快速性，可以实现定转子电流对矢量控制指令的准确跟踪，使伺服系统的动态特性得以提高。

控制器环节采用两种方法进行验证：第1种只含有模糊控制器系统，位置环和速度环调节采用模糊控制，d、q轴电流调节均采用P控制；第2种采用模糊控制器和P控制器相结合，位置环和速度环调节采用模糊加P控制，d、q轴电流调节均采用P控制。其余结构不变。

清洁级健康雄性 SD大鼠 18只，体重 250±44g，新乡医学院三全学院实验动物中心提供；宠物静脉留置针；电热干燥箱（上海-恒PH-07）、电子天平（上海沪粤明科学仪器有限公司）、分析天平，新乡医学院三全学院机能学实验室提供；盐酸右美托咪定（2ml：200μg）购自江苏恒瑞医药股份有限公司；2,3,5-氯化三苯基四氮唑 TTC（货号 T8170-1g）、PBS缓冲液，购自上海索莱宝生物科技有限公司。

尿白蛋白／尿肌酐与α1微球蛋白及C反应蛋白对早期糖尿病肾病的诊断价值…………………… 何云英 朱敏 蒋玲霞 等（1）117

（3）新加坡灯桩设计建设。这个控制着马六甲咽喉的国家在设计建造灯桩方面极具个性化与标准化，也很有特色。

系统3D刚体摆质量m=140 kg，惯量矩阵J=diag(30,40,50) g·m2，Γ=0.1 m，设定3D刚体摆的初始状态姿态角(α，β，γ)=(5，5，-5)T rad，姿态角速度(ωx，ωy，ωz)=(0，0，0)T rad/s。得到3D刚体摆输出的力矩和角度、角速度响应曲线分别如图1(a)和图1(b)所示。

第一个维度是基于对“专业的知识与技能”的理解。Carr-Saunders和Wilson(1993)[3]认为，专业已经逐渐成为社会结构的重要组部分，而 “以知识服务于权力”即专业化的意义所在。Freidson[4](2001)和Larson[5](1997)也认为，在专业化过程中，专业组织必须明确从事该职业所需要的特定知识与能力，从业者才能通过专业教育达到相应的标准，获得相应的证书。这样从业者才能与顾客建立信任的关系，在造福社会的同时，获得较高的社会地位和经济回报[6]。从“专业的知识与技能”出发，可以总结出三个相关要素，即专业标准、教育培训和资格认证制度。

图4 位置伺服系统输出响应曲线

图4(a)的转速响应曲线显示，位置环不论采用模糊控制还是模糊控制和P控制相结合，在经历电机动态阶段超调现象以后，都可以在到达期望位置之前使电机转速很快稳定在1 500 r/min，在转子的转角达到图4(c)所示的期望位置过程中，转速下降并最终为零，达到期望的效果。但由于模糊控制本身的缺陷，相对于模糊控制和P控制相结合而言，电机转速波动范围较大。

图4(c)是两种控制模式下的位置响应曲线，转子在短时间内就能达到指定位置并稳定，P控制策略可以提高系统的灵敏性，对系统起到快速调节的作用，从伺服系统性能指标来看，也体现出这一优点。二者比较而言，模糊控制和P控制相结合更优。控制系统的性能指标如表2所示。

图4(b)是两种控制模式下电磁转矩响应曲线，电机起动时立即跟踪负载转矩，达到期望位置经历短时间的抖动，很快恢复到稳定状态，说明电磁转矩对负载转矩的响应速度满足系统的动态要求。但是，从电磁转矩响应效果分析，模糊控制和P控制相结合的转矩脉动更小，在同样的干扰情况下，过渡时间更短，说明稳定性更强，跟踪负载转矩输入效果更好。

表2 3D刚体摆伺服系统性能指标

控制策略性能指标模糊控制模糊加P控制上升时间(稳态值的10%上升到90%所需要的时间)tr/s0．020．014调节时间ts/s0．580．40超调量δ/%0．60定位精度准确准确

3. 2 系统平台试验

3. 2. 1 平台组成

最底层为数据层,负责将省台多个海洋和台风数据库及多种数据文件整合,包括对数据的采集、处理加工、入库出库、更新维护等,对上层不透明,利用一个数据中间件与上层发生关系,便于平台对数据的使用维护,当省台数据结构或者文件存储出现变化时,不需要改变上层结构,只需要对数据中间件进行更新即可。

3D刚体摆试验平台组成如图5所示[20]。系统主要功能部分由伺服电机和惯性飞轮组成。图5中显示6台电机和3组惯性飞轮，每台电机控制1组飞轮，其余3台电机控制3组风扇。

970 智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用 张洪剑，刘团结，王文安，徐建华，解 炯，蒋 超，徐中杰，张永巍，杨鹏飞，邓本强，朱勤忠，刘建民

图5 3D刚体摆模拟装置

图6 3D刚体摆软件设计流程图

3. 2. 2 软件设计

基于LABVIEW软件编写实现3D刚体摆伺服系统的模糊控制算法。软件设计流程如图6所示。

上位机通过串口与3D刚体摆系统进行信息交互。系统应用MTI姿态传感器采集当前系统的欧拉角和欧拉角速度，经过处理作为模糊控制器的输入；模糊控制器输出经DAQ助手送到数据采集卡，完成数字量到模拟量的转换。这样控制电机转速从而调整其姿态。

选择其中的一个通道，应用模糊控制器，LABVIEW软件中程序设计如图7所示。

图7 通道(偏航)程序设计

4 试验结果分析

3D刚体摆试验台的起始姿态角α=7°，β=-6°，γ=-8°。MTI姿态传感器采集系统当前的姿态角及角速度变化曲线如图8所示。

图8 3D刚体摆伺服系统输出曲线

图8表明，3D刚体摆系统运行后，模糊控制器控制PMSM产生期望转矩，摆从起始姿态慢慢调节到期望姿态。为验证模糊控制器在实际应用过程中的效果，在58 s时加入干扰力矩，结果证实模糊控制器下的3D刚体摆系统具有一定的抗干扰能力，表明了模糊控制策略对3D刚体摆系统的控制是有效的。

将平台试验图8(a)和仿真试验图2(a)的结果进行对比，仿真试验无论是从调节时间还是稳定性的角度都要优于平台试验，这是由于仿真试验建立数学模型时忽略许多因素，如驱动电机的转子阻尼以及系统数据采集等的影响。3D刚体摆在实际运行过程中不可避免地还要受到自身重力及摩擦力等因素影响，数据采集也会影响系统响应速度，造成最终的结果与仿真试验存在一定的差异。

Assessment of geohazards susceptibility for Huachi county by the optimal combined weight

5 结 语

本文建立3D刚体摆数学模型，通过仿真试验，得到3D刚体摆在PD控制器作用下实际所需控制力矩。该力矩作为3D刚体摆伺服系统负载转矩输入，设计模糊控制策略对摆位置伺服控制系统进行控制，取得良好控制效果；通过3D刚体摆试验平台，结合LABVIEW软件实现模糊控制算法对3D刚体摆系统的控制，通过MTI姿态传感器采集当前信息，实时准确地反映控制结果。无论仿真试验还是平台试验，最终都表明模糊控制策略对3D刚体摆系统的控制是有效的。

【参 考 文 献】

[1] 梁斌,徐文福.地球静止轨道在轨服务技术研究现状与发展趋势[J].宇航学报,2010,31(1): 1-11.

[2] CHANG J, GE X S. Chaotic attitude motion of the 3D Rigid Pendulum[C]∥Proceeding of 3rd International Conference on Advanced Computer Control. 2011:470-472.

[3] BACCONI F. Spacecraft attitude dynamics andcontrol[D].Florence: Florence University,2005-2006.

[4] FABIO B. Spacecraftattitude dynamicsand control[M].Italy: University degli Studidi Firenze,2006.

[5] 邹奎,戈新生.基于滑模控制的3D刚体摆姿态稳定性[J].动力学与控制学报,2013,11(2): 178-181.

[6] 边珺,戈新生. 3D刚体摆姿态稳定性的自适应滑模控制[J].北京信息科技大学学报,2014,29(3): 33-37.

[7] 于翠.飞轮控制系统的控制与实现[D].哈尔滨: 哈尔滨工业大学,2006.

[8] 李德和.基于DSP的永磁同步电机伺服控制系统的研究[D].济南: 山东大学,2009.

[9] 李明.永磁同步伺服电机二自由度控制[J].电机与控制应用,2014,41(10): 1-5.

[10] 侯利民,王巍.无速度传感器的表面式永磁同步电机无源控制策略[J].控制与决策,2013,28(10): 1578-1582.

[11] 孙凯,许镇琳,盖廓,等.基于自抗扰控制器的永磁同步电机位置伺服系统[J].中国电机工程学报,2007,27(15): 43-46.

[12] 刘小河,王鹤华.基于SVPWM永磁同步电机反馈线性化控制[J].现代电子技术,2013,36(12): 159-162.

[13] 李金,戈新生.3D刚体摆的鲁棒控制器设计和比较分析[J].北京信息科技大学学报,2015,30(1): 26-30.

[14] 吴忠,黄丽雅.航天器姿态自抗扰控制[J].控制理论与应用,2013,30(12): 1617-1622.

[15] 钟丽.航天器姿态模糊PD+控制算法研究[D].北京: 北京理工大学,2015.

[16] 周黎妮,唐国金,罗亚中.基于MATLAB/Simulink的航天器姿态动力学与控制仿真框架[J].系统仿真学报,2005,17(10): 2517-2520.

[17] 薛薇,路鸦立.永磁同步电机调速系统的模糊自抗扰控制[J].电机与控制应用,2013,40(8): 57-65.

[18] 李明,程启明,陈根,等.永磁同步伺服电机二自由度控制[J].电机与控制应用,2014,41(10): 1-5.

[19] 崔家瑞,李擎,张波,等.永磁同步电机变论域自适应模糊PID控制[J].中国电机工程学报,2013,33(增刊): 190-194.

[20] 边珺,戈新生.3D刚体摆姿态稳定性的自适应滑模控制[J].北京信息科技大学学报,2014,29(3): 33-37.