自适应主动隔振中输出饱和抑制方法的仿真研究

针对自适应主动隔振中存在的控制器输出饱和,提出饱和抑制方法并进行算法仿真研究。该抑制方法基于跟踪滤波和归一化LMS算法,根据引起控制器饱和的直接原因提出约束优化函数,并在快速脱离饱和以及快速收敛的约束条件下确定权系数更新公式中的可变因子。新的自适应算法在理论上能够保证控制器尽快脱离输出饱和状态,使控制误差快速下降。以一个五自由度的振动系统进行算法数值仿真,并用Sigmoid函数描述饱和输出特性,显式表示可变因子,仿真结果表明所提方法能够有效地抑制输出饱和的不良影响,显著改善自适应主动隔振的控制效果。     

基于格型滤波器的柴油机主动隔振仿真研究

采用格型抽头滤波器来实现柴油机主动隔振,通过梯度自适应格型算法对格型结构的反射系数及抽头部分的衰减系数进行计算更新.误差通道采用离线辨识方法,针对双层隔振系统进行了单频及多频振动信号的主动隔振仿真研究.仿真结果表明该算法对单频和多频振动的主动控制都有较好的控制效果.     

主动隔振机构的设计与仿真

卫星平台作为有效载荷的载体,在轨运行时,会经历复杂的空间动力学环境。一方面,空间环境会对载荷的姿态运动产生干扰;另一方面,平台工作时的运动部件会对空间高分辨率光学载荷的视轴稳定性产生干扰,导致了空基高分辨率光学对地观测系统的像质退化。为解决此问题,提出一种六自由度主动隔振机构的设计方案并仿真验证了方案的可行性。     

二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。     

一种简单的Lorenz混沌振动主动隔振方法

以消除仪器设备中破坏性混沌运动为研究目标,在分析传统控制方法基础上,结合滑模控制原理,提出了简化的滑模控制方法。并且通过滑模控制的数学分析论证与仿真实验观察,确定了Lorenz系统状态变量的反馈变化对混沌系统有界的影响关系。运用提出的简化Lorenz系统控制变量方法所建立的消除波纹控制器,可以隔离设备中的Lorenz混沌振动,避免了仪器损坏。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于联合仿真技术的主动悬架自适应模糊PID控制研究

近年来联合仿真技术在车辆控制系统的开发研究中得到了广泛的应用。以某皮卡车为研究对象,首先利用ADAMS/CAR软件建立车辆多体动力学模型;然后在Matlab/Simulink环境中设计了基于自适应模糊PID控制的ASS,定义了与ADAMS/CAR环境下车辆模型的数据交换接口;最后,将设计的控制系统在ADAMS/CAR和Matlab/Simulink环境下通过输入输出接口进行联合仿真。文中对随机路面输入和脉冲路面输入工况下的ASS系统及整车动态特性进行了联合仿真研究,其研究结果为联合仿真技术在车辆工程中的实际应用提供了参考。     

发动机电致伸缩液压悬置隔振特性的仿真研究

一种采用电致伸缩作动器的主动悬置。采用Matlab软件建立了它的仿真模型，模型中考虑了包括惯性通道、解耦通道及电致伸缩作动器的非线性。选择滤波后的x—LMS算法作为控制算法，通过仿真计算研究该悬置的隔振性能。研究结果表明，采用主动控制能有效的改善悬置的隔振性能。丈中采用查表的办法由控制位移求解控制所需要的电压，消除了作动器非线性对系统性能的影响。     

汽车主动悬架系统的单神经元自适应PID控制

建立了汽车1／4主动悬架物理模型，提出了一种主动悬架系统的单神经元自适应PID控制方法。以阶跃函数模拟路面输入，对汽车主动悬架系统进行计算机仿真研究。仿真结果表明，该方法控制的主动悬架，汽车车身振动位移小，鲁棒性较高。     

时反法用于主动探测的研究与仿真

时反法是一种新颖的自适应聚焦技术,它可以使声信号在未知环境下实现时空聚焦。海洋是一个复杂多变的信道,它会使信号波形在时域上发生畸变,能量在空间上发生扩散从而降低了声纳系统的检测能力。分析了时反法的原理,并进一步分析了时反法用于主动探测的过程。利用射线声学建立了浅海信道模型,对时反法主动探测技术进行了仿真分析。仿真结果表明,它可以使发生扩展的信号在时域上重新得到压缩,并使扩散的能量在目标处聚焦,从而实现对目标进行探测。     

基于双相移组合全相位法的FIR陷波器设计

提出新的双相移组合全相位设计FIR陷波器算法。根据单窗情况下全相位滤波的3个重要性质,利用两个互为对称的陷波频率向量用全相位方法设计出两个子滤波器,并构造两个互为共轭的相移向量分别对两个子滤波器进行相移,再将两者进行组合即可生成陷波器。通过理论证明:陷波器的设计可通过代入一简单公式来实现,计算复杂度非常低。实验表明:通过改变相移参数值,在任意频率点上陷波器的衰减值可达-330dB。     

基于自适应滤波的压电智能挠性悬臂板振动控制研究

针对航天器上悬臂外伸的薄板挠性结构附件，如太阳帆板与天线等，在存在建模参数不确定及外部扰动条件下所引起的振动问题，采用压电智陶瓷片作为敏感器执行器根据优化配置准则粘贴布置在挠性悬臂板上，组成压电智能挠性悬臂板控制及测量系统，进行了主动振动控制研究。基于分布式压电敏感器和驱动器的悬臂板包括弯曲和扭转柱动模态的压电控制方程，在控制算法上采用基于自适应滤波的前馈控制策略，即滤波-xLMS算法，并进行了抑制扰动及振动控制计算机数字仿真研究，结果表明，采用的控制律对于振动快速控制是可行的。     

基于多次卡尔曼滤波的目标自适应跟踪算法与仿真分析

标准的卡尔曼滤波算法由于使用了固定单一的状态噪声模型,因此当目标运动状态经常发生剧烈变化时,跟踪效果不是很理想。为了提高对目标的跟踪精度和跟踪收敛速度,提出了一种新的算法,通过多次步长不同的卡尔曼滤波算法来判断机动目标的运动状态,进而使得系统状态噪声协方差能够随着目标机动情况自适应调整。最后的蒙特卡罗仿真实验验证了此算法的有效性。     

基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波

针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器,将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数,每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明,与常规的自适应滤波器相比,此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。     

一种基于自适应粒子滤波的捷联初始对准方法研究

针对传统自适应粒子滤波算法的计算负荷太大问题,在Fox的K-L距离采样的基础上,给出一种新的求解七值的方法,将k值的计算从采样过程中分离出来,大大降低算法的复杂度,减少计算量,避免死循环发生.曩后,将该算法应用到大失准角情况下捷联惯导系统动基座初始对准中,并与扩展卡尔曼滤波算法,标准粒子滤波算法和传统自适应粒子滤波算法进行了比较,仿真结果表明简化的自适应粒子滤波算法在保持高精度的同时,有效地提高了算法的计算速度,因此更适合于捷联惯导系统动基座初始对准.     

两级NLMS自适应滤波的仿真与应用研究

从含噪信号中恢复信号是信号处理领域的经典问题,根据自适应线谱增强器的原理,提出了基于两级NLMS自适应滤波器的噪声抵消模型和方法.并通过仿真实验和海上实录船舶辐射噪声识别实验对其进行了验证.仿真实验表明,该方法比基本的NLMS方法更能有效地消除信号中的噪声.对船舶辐射噪声的识别实验表明,当识别环境改变时,该方法仍能保证比较好的识别率,而且比基本的NLMS方法对环境改变更具有适应性.     

一种基于神经网络的非线性自适应滤波器

提出了基于Ａｄａｌｉｎｅ－ＭＬＰ递归神经网络的非线性自适应滤波器。这种新的滤波器运用了自适应ＩＲ滤波器理论,具有神经网络分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器有更好的收敛特性,并可方便地实现非线性滤波。此外,还给出了Ａｄａｌｉｎｅ－ＭＬＰ递归网络在线滤波算法及其在非线性自适应噪声抵消器中的应用。最后进行了计算机仿真。     

基于自适应卡尔曼滤波的汽车前后轴干扰力估计

针对汽车自动车道保持控制中汽车侧向干扰信息难以直接获取,提出把汽车动力学模型和自适应卡尔曼滤波理论相结合进行汽车前后轴干扰力估计.在线性二自由度汽车动力学模型中考虑前后轴的侧向力干扰,以辅助变量横摆角速度、侧向加速度和方向盘转角为量测信息,通过改进的自适应卡尔曼滤波算法建立了前后轴干扰力的最小方差估计,并对量测信号进行了滤波降噪.基于ADAMS/Car的虚拟试验验证了该算法具有较高的估计精度,可以为汽车侧向控制系统中估计器的设计提供理论指导.