鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

地形遮挡对GNSS干扰范围影响的高效仿真算法

在卫星导航对抗效能的仿真中,真实地理环境的地形遮挡对全球导航卫星系统(global navigtion satellite system, GNSS)干扰源干扰范围影响的仿真计算是个重要问题。通常情况下,地形遮挡对GNSS干扰范围影响的计算通过基于视线可视域分析的算法得到,但该方法存在大量冗余计算。为了减少计算量,提出一种基于参考面可视域分析的GNSS干扰范围高效仿真计算方法,利用干扰源与目标点附近可视高程值对应的辅助格网点建立参考面,通过目标点实际高程值与参考面映射高程值判断目标点的受干扰情况,避免了目标点与干扰源视线方向上多个采样点的插值计算。仿真分析表明,当待分析区域半径约为145 290 m时,该算法与传统基于视线可视域分析的GNSS干扰范围仿真计算方法相比, Matlab耗时大幅减少了97.38%,但结果差异并不明显，仅为0.94%。因此,所提方法可以高效、准确地计算出地形影响下GNSS干扰范围,为干扰源优化部署、战场环境仿真分析等提供理论指导。     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task.The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data.Firstly,the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables,and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the parameters of the dynamic linear system model.Then,the convergence of the proposed identification algorithm is analyzed by using the martingale convergence theorem.It is proved theoretically that the estimated parameters can converge to the real values under the condition of continuous excitation.Finally,the validity of the proposed algorithm is proved by the identification of the dual-rate sampled nonlinear systems.     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

基于VR运动模拟器的体感模拟算法的研究

针对VR(Virtual Reality)运动模拟器使用的经典体感模拟控制算法存在相位延迟、虚假暗示的缺点导致虚实运动一致性不够,引发VR晕动症的问题,提出了一种改进体感模拟算法。改进体感模拟算法在经典模拟算法的基础上加入了前庭感知系统,对算法的输出误差进行反馈,采用模糊控制算法对输入加速度和角速度进行修正和预测,并且对虚拟现实中地形的起伏变化进行模拟。在MATLAB/Simulink中对改进体感模拟算法进行建模仿真,仿真结果表明改进体感模拟算法降低了相位延迟和虚假暗示,提高了虚实运动的一致性。     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。     

基于Haar小波运算矩阵的分数阶系统辨识方法

分数阶微积分因为其阶数可以是任意数，因此能够更加准确的描述动态系统。虽然分数阶系统受到了越来越多的重视，可是，如何建立分数阶系统目前仍处于积极探究阶段。考虑到分数阶微分的非局部性，利用小波运算矩阵为工具，给出了一种分数阶系统的辨识方法。其好处在于能够利用小波的多分辨特性对激励信号和响应信号进行数据压缩，从而降低运算矩阵的维数，可解决因矩阵维数过大导致内存溢出的问题。     

基于Unity3D的水下机器人半实物仿真系统

基于Unity3D研制了一种由地面控制终端、机器人本体和三维仿真系统3部分组成的水下机器人半实物仿真系统,为水下机器人开发过程中的性能测试、控制算法分析和人员操作培训提供了仿真和测试平台。该系统采用同一地面控制终端作为三维仿真系统和机器人控制系统的统一指令输入源,以实现虚拟对象和机器人本体的同步工作,可对系统进行实时监测、调参。采用多目视觉技术对机器人位置采集,对传感器数据进行卡尔曼滤波处理。机器人运动仿真试验结果表明,机器人实际运动路径和仿真规划路径基本相同,该系统动态响应性和控制系统同步性较好。     

双参数优先级递推式变采样周期调度算法

针对资源受限的网络控制系统,提出了一种基于双参数优先级的递推式变采样周期动态调度算法。计算控制回路的网络需求度和网络紧急度双参数,并以控制回路误差的绝对值建立二次平方根映射函数来确定双参数权重,实现对传感器优先级的调度。同时,综合分析控制回路性能递推动态调节各控制回路的采样周期,在保证控制系统的稳定的前提下完成调度调节。仿真表明该调度算法提高了网络控制系统的控制质量。     

复杂仿真系统重用模型可信度评估方法

在资源高度共享的今天,模型重用可增强仿真应用的灵活性和可扩展性,是复杂仿真系统构建的必然选择。然而,评估多模型组合仿真下的可信性是模型能否实现有效重用的基本问题。针对面向实物和面向数值解算两个不同应用环境的仿真模型重用,提出基于偏差传播的仿真重用模型可信度评估方法,详细介绍了各自建模方式及评估方法。以无人机复杂仿真系统为例,通过与经典可信度评估方法对比,说明了该方法可降低在重用模型可信度方面的评估难度,验证了方法的可行性。