实现长行程往复运动的一种组合机构

本文提出了一种用不完全齿轮控制的齿轮齿条新型组合构造，从结构原理、运动分析的角度论证了实现长行程入复运动的可能性及其运动规律，分析了该机构具有结构圉为简单，无需制动、离合、换向的装置，工作行程停歇时间可以选择等优点，可适用于某些生产场合中。     

基于MS5540C的无人机高度传感器设计

飞行高度是无人机飞行控制中重要的控制参数.针对传统高度测量系统的缺陷,设计并实现了具有温度补偿功能的高度传感器.该高度传感器具有体积小、质量轻、数据稳定、响应速度快等优点,特别适合微小型无人机的使用.经过某小型无人机飞行试验,该传感器完全可以达到精确测量飞行高度的要求.     

一种基于STM32的四旋翼飞行器控制器

针对四旋翼飞行器,设计并实现了一种基于STM32的微型飞行控制器．以新型ARM Cortex-M3内核微处理器STM32作为计算控制单元,对飞行控制器进行了模块化设计,包括主控、惯性测量、执行驱动等单元模块．给出了系统软件设计流程,研究了一种基于分布式融合滤波器的飞行姿态解算方法,并针对四旋翼飞行器的控制特点设计了控制律．实验表明控制器方案合理有效．     

带有指令滤波的孤岛分布式能源系统反步控制

针对分布式能源(DER)的微电网系统处于孤岛运行模式时,因负载产生扰动导致输出电压难以保持稳定的问题,设计了一种基于矢量控制的指令滤波反步控制器;给出了孤岛DER系统的结构及数学模型,对该模型利用反步法设计了控制器,并加入指令滤波器,意在解决反步控制中的计算膨胀问题;利用Lyapunov稳定性定理验证了系统的稳定性,并通过仿真观察此控制器在不同负载情况下的控制效果。仿真结果显示,系统的输出电压在不同类型负载情况下都能对参考电压保持良好的跟踪,验证了此控制器的有效性。     

基于RBFNN和回馈递推的新型多旋翼飞行器控制

研究了新型多旋翼飞行器的建模与轨迹跟踪控制. 建立了非线性运动学和动力学模型,并提出基于全调节径向基神经网络和回馈递推的鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略. 首先设计了飞行器的位置误差PID控制器,用于实时消除飞行轨迹与期望轨迹的偏差,并为姿态控制环构建姿态角指令. 采用全调节径向基神经网络估计飞行器动力学模型中的复合干扰,为避免回馈递推控制器设计过程中对虚拟控制信号的繁琐求导运算,减小对解析模型的依赖度,设计了一种基于指令滤波回馈递推的飞行器姿态控制器. 该设计方法通过滤波器而非直接用解析方法对虚拟控制信号求导,大大简化了控制器的设计过程,节省了控制能量. 仿真实验表明所提出的轨迹跟踪策略的正确性和有效性.     

基于Stateflow的民机自动飞行工作模式切换

Stateflow是有限状态机原理的图形化实现,可以实现连续状态间的切换.民机的自动飞行系统在各个飞行阶段对应着几十种工作模式,正是一个有限状态机系统.文中基于Stateflow对各工作模式及其逻辑关系进行了建模,实现了工作模式模型对其对应的控制律的调用,并对制定的飞行任务进行了仿真.结果表明,民机自动飞行系统工作模式间的切换可以通过Stateflow较好地实现.     

基于Google Earth的人机交互平台设计

分析了Google Earth(GE)的基本概况和应用前景,研究如何在C++平台上对Google Earth客户端进行二次开发.通过软件编程,调用Windows API函数和GE COM API函数将GE视图嵌入到开发平台界面中,实现地图定位、实时坐标获取和地理位置搜索功能,并结合Windows Hook(钩子)机制,实现GE视图放大缩小和绘制轨迹的功能,达到人机交互的目的,满足应用基本需求.所设计的人机交互平台具有三维场景逼真、界面友好、功能丰富等特点.     

通用试题库综合管理系统的研究与开发

对Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下的通用试题库管理系统进行了探讨，分析了系统的总体结构，系统的组成以及功能模块。文中还讨论了试题的主要指标和系统的特点。     

四旋翼飞行器的分散式容错控制

针对存在复合干扰和执行器故障的四旋翼飞行器姿态系统提出一种故障调节策略. 首先给出了四旋翼飞行器的姿态模型和存在复合干扰情况下的姿态模型,并给出执行器的失效故障表达形式. 针对姿态控制系统的复合干扰和执行器失效故障,分别给出一种复合干扰估计和局部故障诊断和辨识(fault diagnosis and identification,FDI)算法. 复合干扰估计器由干扰估计误差驱动,并非直接与传统的状态跟踪或预测误差有关. 针对执行器失效故障的局部FDI结构类似于模型参考自适应,基于复合干扰估计和局部FDI设计出四旋翼飞行器姿态系统backstepping容错控制器. 仿真实验验证了文中所提容错控制策略的正确性和有效性.     

一种基于邻域感知的群集控制算法

对具有二次积分动态的智能群体（flock／swarm）,在固定通信网络取得的群集运动（flocking／swarming）进行了研究．根据传统势场法的思想给出虚拟力函数的数学化定义,提出了邻域感知算子的概念,解决了智能群体数量增大时每个智能体受到影响过多而合力不确定性增加的问题．运用LaSalle不变集原理和代数图论相关知识对控制算法进行了稳定性分析,并得出如下主要结论：1）智能体速度大小和方向渐近收敛,最终趋于一致;2）智能体之间的距离渐近趋于期望距离,并最终保持相对稳定;3）有互连关系的智能体之间不会有碰撞发生．理论分析显示,网络图的连通性和对Laplacian矩阵元素的平滑性处理保证了群集效果的优秀性．最后,给出一个Matlab算例仿真对理论结果进行了验证．