基于滑模观测补偿的四旋翼飞行器鲁棒动态逆控制

四旋翼飞行器为欠驱动形式,其模型存在强耦合、大不确定性的特征,需设计具有强抗扰和强鲁棒能力的控制器以提升四旋翼飞行性能。首先建立包含结构参数不确定性的四旋翼飞行器动力学模型,分析其特性并基于时标分离原则进行模型的双回路划分。利用小角度假设对模型进行线性化处理并求取模型的状态空间表达形式,给出满足不确定性区间内稳定控制要求的鲁棒控制律,并采用Lyapunov理论进行控制律的全局收敛性证明。为增强控制器的抗扰性,利用Super-twisting算法设计了滑模干扰观测器对外部扰动进行观测并予以补偿。仿真结果表明,所设计的基于滑模观测补偿的鲁棒动态逆控制器在应对较大结构不确定性和外部扰动情况具有良好的控制品质。     

射频仿真中直升机旋翼信号的建模与实现

作为中、近程导弹武器系统的主要作战对象,武装直升机低速飞行或旋停时,其机身回波极易被背景杂波掩盖,导引头很难识别,所以只能通过旋翼回波信号跟踪目标.简要介绍了直升机旋翼谱的理论模型,并详细介绍了旋翼谱基带和射频复现的方式.在成功复现直升机射频信号的基础上,完成某型号导弹攻击直升机半实物仿真试验,半实物仿真试验结果表明了直升机旋翼信号射频复现方式及建模的有效性、正确性和实用性.     

基于ESO的欠驱动四旋翼飞行器轨迹鲁棒控制

针对欠驱动四旋翼无人飞行器的系统特性,为解决传统四旋翼飞行控制方法中存在的弱点,如系统状态变量间相互有较大耦合、控制效果易受建模误差的影响及抵御外界干扰能力较弱等弱点,设计一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的轨迹跟踪算法,由ESO实现对系统复合干扰的估计,并在控制律中对复合干扰进行实时补偿。由于ESO只需要测量系统输出即可实现对复合干扰的精确估计,因此在实际系统中易于实现,为验证所提算法,进行两种不同情况下的仿真研究,分别为矩形轨迹跟踪和圆形轨迹跟踪,仿真结果验证了所提算法的可行性。     

基于观测器的四旋翼容错控制及仿真研究

针对四旋翼飞行器执行器故障的问题,提出7一种基于自适应观测器的积分反演滑模容错控制策略,以保证飞行器的安全性和可靠性.建立考虑执行器故障的四旋翼飞行器动力学模型;设计一种自适应故障估计观测器用来观测系统的状态和估计故障信息;采用积分反演和滑模控制相结合的方法分别设计姿态容错控制器和位置控制器,完成姿态和位置的轨迹跟踪....     

基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。     

电电混合燃料电池城市客车动力系统建模与仿真

根据北京某公交行驶工况研究的结果,对燃料电池城市客车动力系统进行了构型选择和主要参数匹配,然后在Matlab/Simulink软件中利用封装技术建立了详细的整车动力系统仿真模型,对其工况跟踪和动力电池特性进行了仿真研究。仿真结果说明了整车动力系统的设计和参数匹配比较合理,能够满足北京公交的运营需要,同时也说明了仿真模型是正确的并且为后续详细控制算法的研究提供了基础。     

基于积分反步法的四旋翼滑模轨迹跟踪算法

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程易受外界未知干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于积分反步法的滑模位置控制器。在该控制系统中,位置回路采用滑模积分反步法(sliding mode integral backstepping, IBS-SMC)非线性控制方法,姿态回路采用经典比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真对PID、线性二次型调节器、IBS-SMC进行了比较。仿真结果表明与传统方法相比,IBS-SMC法具有更好的抗干扰能力与控制精度。最后通过飞行实验,检验了控制算法可行性。实验结果表明,所设计的IBS-SMC是一种符合工程实际的控制方法。     

基于改进岭估计的飞行器背景磁干扰的建模与补偿

针对精度航空磁场探测中的飞行器背景磁干扰补偿,给出了模型化补偿的技术路线,建立飞行器磁干扰的21参数磁场模型,并对模型的复共线性进行了计算分析。基于岭估计对模型求解方法进行研究,采用基于时频尺度滤波器对学习数据进行预处理,滤除模型求解中的干扰因素,提出一种基于极值估计的最优岭参数确定方法。基于仿真数据和飞行试验验证了模型求解算法与补偿方法的高精度和稳定性。     

梳棉机的建模与实验研究

在纺织工业中,梳棉过程起着十分重要的作用,这是因为经过梳理的均匀棉条是生产高质量纱线的保证。然而,梳棉过程是一个比较复杂的过程,要想获得比较理想的控制效果,必须要建立起梳棉机的控制模型。为此,提出了在机理分析的基础上,结合实验辩识,在Matlab/Simulink仿真环境中,以方块图的形式首次建立了梳棉机的非线性仿真模型。并采用信号相关性分析技术将实验采集数据和模型模拟数据进行了对比分析。实验证明该仿真模型可以较真实地模拟实际系统,实现简单,便于修改,通用性强。     

倾转四旋翼自主降落的设计与仿真

针对四旋翼飞行器欠驱动性,提出一种用于自主降落的倾转四旋翼模型。该模型通过使用四个舵机对电机方向的控制来对位置（y）和姿态（roll）进行解耦,可实现倾斜悬停与倾斜飞行,增大了无人机的灵活性,提高了对无人机的位置和姿态的精确控制,使得跟踪和降落效果得到了提高。选取5次多项式来规划轨迹,以求鲁棒性强、距离最优。运用Matlab/Simulink对倾转四旋翼模型分析并验证,结果表明具有该结构的飞行器能够更加快速、准确地降落在斜面或移动平台上。     

带时延补偿的模糊广域阻尼控制分析与设计

研究了存在网络通信时延的电力系统的广域阻尼控制问题。首先从理想传输情况出发,设计基于Mamdani方法的模糊逻辑广域阻尼控制器;然后考虑时延对控制效果的影响,在控制器中引入模糊输入,设计带时延补偿的模糊逻辑广域阻尼控制器。时延补偿增加了控制器设计的复杂性,因此在保证系统性能无显著降低的条件下,对其模糊规则数进行简化。以4机2区域测试系统为例,利用Matlab/SimPowerSystem和TrueTime进行仿真分析,结果表明,与模糊逻辑广域阻尼控制器和传统的广域阻尼控制器相比,所设计的具有时延补偿的模糊逻辑广域阻尼控制器能有效地抑制时延对系统稳定性造成的影响。     

基于量测补偿的多传感器分布式滚动时域估计

针对网络中单个传感器无法对目标状态完全观测的情况,基于量测补偿策略与滚动时域估计方法,提出了一种分布式估计算法。针对网络中单个传感器量测对状态不完全可观测的情况,令各传感器利用其对完全量测的预测来补偿实际量测;进一步针对传感器网络中所有传感器估计的一致性问题,令各传感器利用本身的量测和邻居传感器的传输信息对状态进行滚动时域估计,并在此基础上构造分布式的滚动时域估计优化问题和设计实施算法。仿真结果表明,在整个传感器网络全局可观测的前提下,该算法可以使得传感器网络中的所有传感器实现对目标状态的完整、准确估计。     

Zero phase error control based on neural compensation for flight simulator servo system

1. INTRODUCTION In high precision tracking applications of mechanical systems, feedforward controllers are often used to enhance tracking performance, and they are generally prefilter for the desired trajectory to compensate for the dynamic lag of the closed loop and to extend the tracking bandwidth. Because of the rapid growth of computer technology, digital motion control system has become more and more popular, and feedforward controller design in discrete time domain attracts much atte…     

基于GM(1,1)幂模型的振荡序列建模方法

针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型（简称GM(1,1)幂模型）的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表明,建模方法能够较好地体现数据的波动特征,且易于在计算机上实现,进一步拓宽了灰色模型的应用范围。最后以实例验证了所建模方法实用性和有效性。     

基于预测控制的NCS时延补偿算法

针对网络控制系统(networked control system, NCS)中随机时延导致系统性能下降的问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)建立NCS中随机时延预测模型,精确预测未来时刻的时延;同时利用该预测算法预测的时延通过快速隐式广义预测控制算法对NCS随机时延进行补偿。仿真结果表明,PSO优化的LS-SVM算法对随机时延具有较高的预测精度,同时快速隐式广义预测控制算法可使系统的输出很好地跟踪参考轨迹,保证系统良好的控制效果。     

基于Smith补偿与神经网络的网络控制系统PD控制

为减小网络时延给系统控制性能带来的负面影响,把传输网络以及被控对象看作是一个时变的被控系统,用Smith补偿器对时延进行补偿,并用遗忘因子递推最小二乘法对Smith补偿器中的参数进行估计,初步减小网络传输时延给系统带来的影响。将小脑模型控制器与PD控制相结合,组成复合控制器,进一步减小由时延预估误差带给系统的控制偏差,优化系统控制效果。最后,对该控制方法进行仿真实验,结果表明该方法能有效改善系统的控制性能。     

基于语义元模型的装备体系结构建模方法

根据以数据为中心的体系结构建模思路,提出了一种装备体系结构语义模型--语义装备体系。首先在DoDAF元模型(DoDAF meta-model,DM2)基础上提出语义元模型,定义了装备体系结构的概念基础类及关联关系,给出了由类、关系、属性和实例构建四元组的本体描述框架;其次基于语义元模型构建了作战视图本体模型、系统视图本体模型、能力视图本体模型,明确了体系组成要素在各视图中的定义、关系和属性的形式化描述;最后以海战场预警探测系统为例进行了实例研究,验证了方法的可行性。     

基于随机赋时Petri网的车辆交通系统建模与仿真

针对普通道口的车辆交通系统,将各道口描述为资源库所,车辆到达（离开）道口的事件描述为发生时间间隔服从泊松分布的赋时变迁,从而建立了该系统的随机赋时Petri网模型,并根据该模型开发了VB仿真系统平台,仿真实验显示该系统能够模拟道路口的车流动态过程,可以为交通调度算法提供了实验平台。     

基于Simulink的脉冲多普勒雷达系统建模与仿真

利用计算机仿真技术的可控制性、可重复性、安全性、经济性、无破坏性等特点进行仿真与效能评估,是当前雷达与电子对抗领域研究中的重要手段,为此建立了一个基于Simulink的雷达仿真模块库。当仿真某种雷达系统时,只要从模块库中取出所需要的模块,修改参数后将它们连接起来,就可以迅速地搭建成所需的系统并进行仿真,极大地节省了建模的时间和人力物力。以一个脉冲多普勒雷达系统为例,介绍了搭建系统和仿真的过程。