飞机防滑刹车系统的MATLAB/SINMULINK建模与仿真

综合考虑飞机机体、机轮、轮胎和跑道状况的特性,建立了飞机防滑刹车的滑跑模型。对于刹车系统的非线性和不确定性,难以精确控制的特点,采用模糊控制来解决刹车控制问题。在MATLAB模糊逻辑工具箱中对控制器进行设计,并将模糊控制器与滑跑模型应用于SIMULINK仿真环境,建立整体仿真模型。仿真特性曲线表明:建立的整体模型和应用模糊控制比较合理,飞机的刹车性能良好。     

基于Vega的飞机防滑刹车系统视景仿真

在机载机电设备综合控制管理仿真平台的设计中,为了改变过去仿真时只是单一的数字或曲线显示仿真结果的状况,直观形象地显示仿真过程,加入了视景仿真模块。飞机防滑刹车系统作为该平台的一个子系统,建立了一个对该系统进行实时视景仿真的分布式的体系结构,其中视景驱动程序的设计采用基于MFC的Vega。     

滞后广义系统的变结构控制

运用变结构控制方法,研究了控制具滞后和控制不具滞后的滞后广义系统,对这两类滞后广义系统,利用滞后积分来选取切换流形,设计变结构控制率.分析了切换流形上其滑动模态区的存在性.利用广义Lyapunov泛函分析了其闭环系统的稳定性,给出了其闭环系统渐近稳定的充分条件.为了说明文中定理的可行性,给出了一个数值实例.通过该例子,可看出其变结构控制器设计与无滞后的广义系统和古典系统的变结构控制器的设计不同.     

广义双线性系统的变结构控制

利用广义Lyapunov函数方法研究广义双线性系统的变结构控制问题.首先,考虑确定的广义双线性系统,通过引进滑动模动态补偿器来选取切换面,进而设计变结构控制器以保证闭环系统的渐近稳定性.其次,用类似的方法给出了不确定广义双线性系统的变结构控制设计,有效地解决了不确定广义双线性系统的变结构控制问题.最后,通过数值算例说明了设计方法的合理性和有效性.     

滞后不确定广义系统的稳定性与变结构控制

利用Lyapunov函数方法、变结构控制方法研究滞后广义不确定系统,得到两个主要结果,一是关于一类滞后广义非线性不确定系统的鲁棒性判据,二是对不确定的滞后广义系统利用变结构控制方法给出了鲁棒镇定的充分条件。     

广义系统的动态软变结构控制

针对广义变结构控制系统的抖振问题,给出了新的控制策略：动态软变结构控制。首先给出了软变结构控制定义和控制器构造形式。其次讨论了广义动态软变结构控制系统的稳定性,构造了合适的广义动态软变结构控制器,给出了动态软变结构控制的具体算法。所设计的动态软变结构控制是无滑模的变结构控制,调节精度高,响应速度快,有效地削弱了系统抖振,具有良好的动态品质。最后,用一个仿真实例验证了本文方法的可行性和有效性,展示了它进一步的发展前景。     

受有毒物质影响的广义生物系统的变结构控制

根据营养动力学和生态毒理学原理建立了一个受环境中有毒物质影响的广义生物系统模型,基于模型非负平衡点的生物含义,提出了一个既使环境中有毒物质浓度降低到不危害模型中种群生存的程度,又使种群在其最大密度值附近持续生存的理想平衡点,根据变结构控制原理,设计控制器使模型在短时间内跟踪且稳定于该平衡点,最后,通过数值模拟验证模型的有效性.     

非线性系统基于HM模型的变结构控制

对非线性系统的稳定控制问题进行了研究，基于HM模型对非线性系统进行描述，并将全局HM模型表示成含不确定项的形式，在满足匹配条件下，采用稳定性理论设计出确保HM模型全局渐近稳定的滑模变结构控制器，用一级倒立摆进行仿真验证，控制器结构简单，只用较少的模糊规则，就能得到满意的控制效果，成功地将变结构控制应用于非线性系统，有推广应用价值。     

基于衰减控制的离散时间系统的变结构控制

基于衰减控制,讨论了离散时间系统的变结构控制问题,提出了衰减指数控制和时变衰减幂次趋近律。理论分析表明该方法能够使系统抖动以指数幂次逐渐衰减,从而消除了稳态抖动,保证了闭环系统的渐近稳定。仿真结果表明该方法是有效的。     

非线性挠性结构的神经网络变结构控制

针对非线性挠性结构的模态截断 ,模型不精确与不确定性 ,以及非线性特性 ,采用了神经网络与变结构相结合的控制方法 ,针对线性化部分设计变结构控制器 ,把模型不确定性以及非线性部分作为干扰 ,用神经网络辨识切换函数的实际值与理想值之差 ,该差值反映了模型与实际系统的差别。该方法对摄动具有很强的鲁棒性 ,大大减小了系统在切换面上的抖动。针对挠性结构的模态不可测性 ,以及传感器的失误概率随其数量的增大而迅速增大的特性 ,采用了神经网络观测器观测系统状态。     

车辆转向制动防抱死系统仿真研究

转向制动是车辆经常遇到的工况之一。本文提出了汽车转向制动时防抱死制动系统（ABS）基于优化目标滑移率模糊控制的策略。该策略根据路面附着条件以及车辆所处的运动状态实时计算出车轮优化目标滑移率,作为防抱死制动系统的控制目标,并利用模糊推理理论进行了ABS模糊控制器设计。在此基础上结合8自由度非线性车辆系统模型,利用Matlab/Simulink软件对装有ABS的车辆转向制动过程进行模拟试验。结果表明基于优化目标滑移率ABS模糊控制策略优于传统固定目标滑移率控制策略,它有效地提高了车辆转向制动性能,同时也保证了横向稳定性,实现了车辆的制动性能、可控性及横向稳定性最佳协调,同时且具有较强的鲁棒性。     

防抱制动系统自寻优控制的仿真研究

提出了一种基于最佳防抱制动效果中制动力矩和附着系数的变化关系的控制规律,该方法可以使系统自动搜寻到峰值附着系数对应的最佳滑移率点并使ABS保持在该点附近工作。将这一控制策略用于单轮及双轮汽车模型,在不同路面状况下进行的计算机仿真验证了该控制方法在ABS应用中的可行性和有效性。     

基于路面识别的HEV制动系统控制算法研究

为实现ISG混合动力汽车最大限度地回收再生制动能量,并保证其制动安全性,提出了一种协调再生制动系统和液压制动系统制动力矩动态分配的控制算法。该控制算法以路面识别为基础,以在制动过程中车轮滑移率为路面的最佳滑移率为控制目标,实时计算并动态调整前后轮液压制动力矩和再生制动力矩,保证在制动过程中车轮获得最大的附着系数。仿真结果验证了所制定的控制算法的稳定性和有效性。

Abstract：

In order to recycle braking energy as much as possible and ensure the safety in braking for ISG Hybrid Electric Vehicles,a novel coordinated control algorithm was proposed for dynamical distribution between regenerative braking torque and hydraulic braking torque.To assure that the adhesion coefficient of wheels is maximal during braking,the control algorithm based on the Road identification synchronously calculates and dynamically adjusts front wheel hydraulic braking torque,rear wheel hydraulic braking torque,regenerative braking torque and makes Slip Ratio of wheels equal to Optimal Slip Ratio all along.The simulation results show that the proposed control algorithm is steady and effective.     

MIMU/GPS组合导航技术研究

介绍了MIMU/GPS组合导航系统的基本工作原理,推导了以惯导误差系数为状态参数的组合导航系统误差状态方程,应用卡尔曼滤波技术实现了MIMU/GPS组合导航计算.仿真试验表明:采用惯导误差系数代替惯导测量误差作为状态参数进行滤波计算的MIMU/GPS组合导航方法,在技术上是可行的.     

迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价

为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter, IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2~3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的迭代收益就难以保证。     

光电跟踪系统中两步非线性滤波算法研究

基于非线性最小二乘准则的两步最优估计方法(Two-step optimal estimation, TSE)在第二步中需要计算雅克比矩阵的逆,且其逆的计算经常是不存在的,从而导致滤波结果发散.因此,为改进TSE算法的稳定性,在分析了TSE算法的原理的基础上,提出了改进的TSE算法,并确定了TSE算法的中间状态向量和转换矩阵的选取原则.通过非线性测量光电跟踪系统的仿真实验验证了所提出的改进的TSE算法可以保证算法的稳定性、中间状态向量和转换矩阵的选取原则的正确性,同时也证明了此算法的性能优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

机动目标状态估计

本文研究适用于综合火力／飞行控制系统要求的机动目标状态估计的算法问题。通过选取直角坐标及伪测量量构成扩展Ｋａｌｍａｎ滤波。在此基础上，提出采用距离通道冗余滤波以提高距离通道的滤波精度，同时，得到了改善其它估计量精度的一种算法。通过综合火力／飞行控制系统的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明，该算法具有很好的性能。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.