✨ 长期致力于Stewart平台、多自由度隔振、动力学解耦、模型预测控制、联合仿真研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于遗传算法的Stewart平台结构参数优化：
以各向同性为目标，设计Stewart平台的上下平台半径、支腿长度等几何参数。定义雅可比矩阵的条件数倒数作为适应度，采用遗传算法寻优，种群规模50，交叉概率0.8，变异概率0.1。优化后上平台半径0.28m，下平台半径0.45m，支腿初始长度0.55m，条件数最小值为0.87（理想为1）。在有限元分析中，平台一阶固有频率从原始设计的32Hz提升至47Hz，避免与卫星挠性附件频率耦合。同时建立音圈电机模型，考虑力常数非线性（波动±5%），通过电流环PI控制补偿，带宽800Hz。
（2）牛顿-欧拉动力学建模与解耦模型预测控制：
推导Stewart平台的牛顿-欧拉动力学方程，得到负载平台加速度与支腿力的关系。采用解耦控制策略：将六自由度运动视为独立单自由度系统，每个自由度设计独立的模型预测控制器。预测模型为二阶系统，采样频率1kHz，预测时域5步，控制时域3步。权重矩阵Q=diag(100,100,100,10,10,10)，R=0.01*I。在数值仿真中，对基础平台施加0.1g的随机振动，主动隔振后负载平台振动衰减至0.008g，隔振效率92%。耦合项引起的串扰误差小于5%。
（3）ADAMS-MATLAB联合仿真验证：
在ADAMS中建立Stewart平台的虚拟样机（含铰链摩擦、弹簧阻尼），在MATLAB/Simulink中实现MPC控制器，通过联合仿真接口实时交换数据。激励信号为卫星典型微振动谱（10-200Hz，最大加速度0.05g）。仿真结果显示，负载平台在X、Y、Z方向的加速度均方根值分别为0.003g、0.0028g、0.004g，比被动隔振（橡胶阻尼）降低78%。姿态角扰动小于0.001度。控制器输出力在音圈电机额定范围内（±50N）。联合仿真100秒，实时因子0.85，满足实时性。最终将控制器参数固化到FPGA中，实现亚毫秒级控制周期。
import numpy as np from scipy.linalg import solve_discrete_are def mpc_design(A, B, Q, R, N=5): n = A.shape[0] m = B.shape[1] # 离散代数黎卡提方程 P = solve_discrete_are(A, B, Q, R) K = np.linalg.inv(R + B.T @ P @ B) @ B.T @ P @ A # 预测矩阵 F = np.zeros((N*n, n)) Phi = np.zeros((N*n, N*m)) for i in range(N): F[i*n:(i+1)*n, :] = np.linalg.matrix_power(A, i+1) for j in range(N): if j <= i: Phi[i*n:(i+1)*n, j*m:(j+1)*m] = np.linalg.matrix_power(A, i-j) @ B return K, F, Phi def stewart_mpc(x0, ref, F, Phi, Q_bar, R_bar): # Q_bar = kron(eye(N), Q), R_bar = kron(eye(N), R) H = Phi.T @ Q_bar @ Phi + R_bar g = -Phi.T @ Q_bar @ (ref - F @ x0) # 二次规划求解 import cvxopt P = cvxopt.matrix(H) q = cvxopt.matrix(g) sol = cvxopt.solvers.qp(P, q) delta_u = np.array(sol['x']).flatten() return delta_u[:6] # 第一个控制量 A = np.eye(12) # 简化的状态矩阵 B = np.eye(12)[:,:6] K, F, Phi = mpc_design(A, B, np.eye(12)*100, np.eye(6)*0.01) ",
