好奇号火星漫步者遭遇工作以来的第一次重大故障

美国国家航空和宇宙航行局(NASA)宣布,火星漫游者好奇号遭遇有史以来的第一次重大运行故障,系统无法进入睡眠模式。尽管设备存储的资料未受损,但修复工作仍在进行中,具体时间未知。

火星漫步者好奇号的运作一直以来都是一帆风顺的,甚至之前还能悠闲地把自己的自拍照放到Instagram上去。但NASA(美国国家航空和宇宙航行局) 刚刚却宣布好奇号遭遇了有史以来的第一次重大运行故障。好奇号身上的其中一个计算设备出现问题,在发出相关指令后,系统无法进入睡眠模式。


好奇号漫步者身上总共有2套计算设备,其中一个是后备方案。NASA团队成员现在需要将所有的操作内容转移到另一台冗余计算设备之上,整个过程会令好奇号的工作停滞一周。另外NASA也表示这是好奇号抵达火星7个月以来遭遇最严重的故障。

本次事故的原因可能是宇宙辐射造成的,最终令资料的传输发生中断。不过有幸的是,设备上存储的资料并没有损坏。但NASA目前尚无法确定造成设备故障的元凶是否完全是宇宙辐射,因为先前也由于宇宙辐射出现过几次小故障。

确切地说,好奇号在出发时身上装有两套计算系统,分别是A系统和B系统。其中B系统是在好奇号从地球飞往火星途中使用的,A系统则在8月份在火星登陆后成为了主要控制设备。NASA目前正努力将好奇号还原到健康状态,但并未向外界透露修复好奇号所需的时间。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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