感应电动机的解耦控制与矢量控制的解耦性质

对感应电动机的解耦控制及矢量控制的解耦性质进行了研究,从感应电动机变频调速系统的非线性模型出发,分别利用非线性控制的状态反馈组性化方法和转子磁场定向方法对系统进行了讨论研究结果表明,感应电动机的矢量控制只参实现电机转速与转 子磁链之间的静态解耦,不能实现二者之间的动态解耦,而基于状态反馈线性化的解耦控制方法,能够实现转速与转子磁链之间的动态解耦。     

非线性解耦控制在油气水三相分离器控制中的应用

油气水三相分离器的 3个输出变量之间存在比较严重的耦合 ,需设计解耦控制器 ,而 PID控制器控制效果不好 .根据油气水三相分离器的工作原理 ,建立了其动态数学模型 ;根据反馈线性化的原理 ,设计了非线性控制器 .仿真表明 ,非线性控制与 PID控制的混合控制能有效地消除输出变量之间的耦合     

非线性解耦控制在油气水三相分离器控制中的应用

油气水三相分离器的3个输出变量之间存在比较严重的藕合，需设计解耦控制器，而PID控制器控制效果不好．根据油气水三相分离器的工作原理，建立了其动态数学模型；根据反馈线性化的原理，设计了非线性控制器．仿真表明，非线性控制与PID控制的混合控制能有效地消除输出变量之间的藕合．     

小型涵道风扇无人机自适应解耦控制律设计

为解决小型涵道风扇式无人机俯仰通道和滚转通道之间的惯性耦合问题,采用简单自适应控制(simple a-daptive control,SAC)方法对无人机姿态角速度控制回路设计模型参考自适应控制器,使该控制回路在受到不确定扰动和参数摄动的影响下,仍能稳定跟随参考模型输出;同时对所构造参考模型进行串联前馈解耦,以使无人机跟随参考模型同步解耦,进而实现对无人机姿态角速度和自身姿态角的有效控制.仿真结果显示,该控制律能使无人机姿态稳定跟踪参考模型输出,并且有效抑制了被控对象参数摄动带来的不利影响,控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

解耦控制在流浆箱中的应用

针对实际使用中气垫式流浆箱系统强耦合、非线性的特性给控制带来的难题，提出用神经网络解耦器实现其解耦和线性化。利用MATLAB/SIMULINK仿真软件对其进行仿真。结果表明，该方法可以很好地使系统实现了稳、准、快的控制目标。     

神经网络解耦控制在多变量控制系统中的应用

应用神经网络解耦控制,实现多变量系统的最优控制.通过引入神经网络环节,对多变量系统进行解耦,解耦后的子系统变为单变量系统.因此将多变量控制变成单变量控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.仿真结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的控制要求.     

模糊—自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究，为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法。     

异步电动机自适应非线性解耦控制

针对转子电阻变化和负载转矩扰动会破坏异步电动机非线性解耦控制系统的解耦性 ,使动态性能降低这一问题 ,采用降维转矩观测器和自适应转子电阻估计器分别对负载转矩和转子电阻进行观测和估计 ,实时地对非线性状态反馈解耦控制律进行调整 ,实现异步电动机系统的动态精确解耦 ,提高了系统鲁棒性 ,改善了系统动态性能     

解耦控制在流浆箱中的应用

针对实际使用中气垫式流浆箱系统强耦合、非线性的特性给控制带来的难题,提出用神经网络解耦器实现其解耦和线性化.利用MATLAB/SIMULINK仿真软件对其进行仿真.结果表明,该方法可以很好地使系统实现了稳、准、快的控制目标.     

感应电动机的非线性解耦和节能控制

采用非线性状态反馈和非线性坐标变换实现感应电动机的非线性解耦控制和线性化.通过对转子磁链的优化控制,提高了感应电动机的功率因数和效率,从而实现系统的节能控制.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

无人机序列图像压缩方法研究

根据无人机的运动特点,求出序列图像之间的重叠区域,将运动序列图像转变成静态图像,然后以类EBOCOT算法完成拼接图像的压缩．压缩的实验结果显示,该方法在压缩效率和运行时间上均优于H．264等视频压缩标准,可较好地满足无人机图像的传输需求．     

从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题,因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中,个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处,因此,研究鸟群群集飞行机制,并将其映射到无人机集群系统,是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径.     

具有参数不确定性的欠驱动四旋翼无人飞行器的非线性控制器设计(英文)

针对具有参数不确定性的欠驱动四旋翼无人飞行器,设计了一种非线性飞行控制器.该控制器主要采用非线性鲁棒以及在线参数估计算法.利用基于李亚普诺夫稳定性分析方法,证明了这种控制器可以使四旋翼无人飞行器的x,y,z方向的位移跟踪参考轨迹,偏航角ψ稳定到任意点,并且达到全局最终稳定的控制效果.同时相对于一般的滑模控制算法,本文提出的控制器消除了颤振现象.数值仿真结果表明,本文提出的控制设计具有良好的控制效果.     

用无人机 GPS系统对雷达进行精度评定的方法

提出了一种新的雷达精度评定方法,即利用搭载全球定位系统(GPS)的小型无人机做为雷达的跟踪目标,对雷达测量精度进行评定.在研究评定方法的基础上,分析了数据处理方法和雷达评定工作对GPS系统定位精度的要求.为了提高无人机的定位精度,系统采用了差分GPS定位技术,即根据地面基准站测量GPS的定位误差来修正无人机的测量结果,并采用Kalman滤波方法来抑制观测噪声,进一步提高无人机的定位精度.仿真测试表明,这种方法可以满足雷达评定的精度要求,同时具有简单、经济、可靠的优点.     

无人机模拟训练系统的设计与实现

介绍了虚拟现实技术的基本概念，阐述了虚拟现实技术的核心思想和在无人机模拟训练系统中的作用，给出了用虚拟现实技术创建某无人机虚拟仿真模拟训练系统的基本方法，具体说明了该系统的整体设计及关键技术的实现途径，最后给出了系统将来的扩展情况。     

Available control in dynamical decoupled quantum systems

Dynamical decoupling (DD) eliminates qubit-bath coupling by applying a sequence of instantaneous pulses.While qubit-bath couplings generally lead to qubit relaxation and dephasing,qubit-qubit couplings are often used to manipulate or control quantum states.We investigate the available control operations in two DD schemes,named periodic DD (PDD) and Uhrig DD (UDD),to see whether universal quantum computation can be realized in these decoupled systems.We find that universal control is possible using Heisenberg interaction in both periodically decoupled system and Uhrig decoupled system,and the available control operations under two kinds of DD sequences obey the same commutation relation.In the UDD case,we also derive a rough bound for control errors.     

微型飞行器的微小摄像与无线传输系统

微型飞行器(microaerialvehicles,简称MAVs)有限的带载荷能力对其上的侦察设备提出了更高的要求。该文重点研究了应用于微型飞行器的微小摄像与无线传输系统。该系统以低质量和小体积实现了一定距离内视频图像的无线传输。系统组成包括机载摄像、发射单元和地面接收单元。机载摄像发射模块质量为16g(包含摄像头和发射天线),体积为30mm×40mm×5mm,可实时传输视频图像,传输有效半径达1km(视距范围内)。该系统成功地应用在翼展320mm的飞行器中。     

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。     

Ground target localization of unmanned aerial vehicle based on scene matching

In order to improve target localization precision,accuracy,execution efficiency,and application range of the unmanned aerial vehicle(UAV)based on scene matching,a ground target localization method for unmanned aerial vehicle based on scene matching(GTLUAVSM)is proposed.The sugges-ted approach entails completing scene matching through a feature matching algorithm.Then,multi-sensor registration is optimized by robust estimation based on homologous registration.Finally,basemap generation and model solution are utilized to improve basemap correspondence and accom-plish aerial image positioning.Theoretical evidence and experimental verification demonstrate that GTLUAVSM can improve localization accuracy,speed,and precision while minimizing reliance on task equipment.