基于DSP处理器的导弹天线罩误差补偿系统

介绍一种基于高速信号处理器TMS320C31的战术导弹天线罩瞄准线误差补偿系统.它采集导引头俯仰和偏航两伺服通道的角反馈电位计和多普勒频率信号及输出俯仰和偏航两指令通道的补偿信号.系统输入数据经A/D定时采集进入数据缓存器,CPU采用读存储器的方式读进数据,经过运算后D/A输出并与导引头指令相加送给自动驾驶仪.利用射频仿真系统对该补偿系统进行动态实物联试,试验表明该补偿系统达到了很高的补偿精度.     

带有误差补偿的非线性系统自适应模糊控制

针对一类非线性系统提出了间接自适应模糊控制方法,该方法用模糊逻辑系统逼近未知函数,并设计误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。在设计等效控制时考虑其存在性,仿真证明该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当调整设计参数,可使跟踪误差减小,收敛速度加快。仿真结果验证了此方法的有效性。     

时滞系统智能补偿预测控制方案的实现

提出了一种基于DMC预测控制历史数据智能建模基础上的自动补偿方案，该方案适用于参数摄动的时滞对象。仿真研究表明，该补偿算法能明显改善系统增益失配的控制效果，对同时存在增益、时滞失配的系统也有一定效果。由此，我们能在一定程度上降低对被控对象模型的测试要求，增强系统控制的鲁棒性，从而拓宽了DMC预测控制的适用范围。     

关于减小天线罩瞄准误差的补偿方法的研究

天线罩是保护天线在恶劣环境下能够正常工作的一种装置,由于制造工艺、材料等因素的影响,其电性能指标往往难以满足设计要求,必须采取补偿措施。在分析了瞄准误差产生原因基础上,探讨了主要的补偿方法,并提出了减少瞄准误差的一种新方法—内廓面修磨法。     

基于RBF神经网络的井眼方位角误差建模及补偿

对于陀螺钻井测斜技术而言,由于惯性器件本身误差及井下恶劣条件带来的干扰均具有复杂性,误差补偿是影响测量精度的关键因素。在阐述陀螺测斜原理、分析测斜系统可能产生的各种误差的基础上,进行了测斜仪转台实验,并采用神经网络中的径向基函数理论建立了井眼方位角误差模型,将其建模性能指标与双线形插值建模指标进行综合对比,结果表明RBF网络建模时间短、拟合性能好、预测能力强、补偿后方位角误差得到有效抑制、补偿精度高,各项指标均优于双线形插值方法。     

激光捷联惯导系统动态姿态误差分析与补偿研究

针对激光陀螺捷联惯导系统（LINS）在动态尤其是高频动态环境下的姿态误差显著增大的问题,重点分析了LINS中圆锥误差产生机理、该误差对姿态精度的影响,在讨论补偿算法的基础上,通过试验获取了大量不同环境下LINs输出数据,依据其高动态误差特性和激光陀螺信号输出特性,提出了硬、软件结合的补偿方案。通过仿真与试验结合,给出并比较了LINS在动态应用环境下的姿态与定位精度补偿效果。研究表明,高频圆锥误差是影响LINS动态姿态孝矛发的主要因素之一,只有通过特殊的高频采集方法结合设计优化补偿算法参数,才能从工程上实现对LINS高频圆锥误差的有效补偿。该项研究有效提高了LINS在动态条件下的应用精度,对其能在更广泛的领域中应用起到积极的推进作用。     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XGBoost并融合弹性网的误差补偿算法。采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做对比。实验结果表明：在更新15%指纹数据库样本的情况下,该算法在80%分位处的定位精度控制在0.73 m以内,明显优于其他定位算法,且较基于XGBoost的定位算法精度提高了25.5%。     

双轴连续旋转激光捷联惯导误差高精度补偿方法

为进一步提高旋转调制惯导系统的自补偿精度,对旋转调制激光捷联惯导系统误差补偿技术进行了研究。针对双轴转位调制补偿精度有限的问题,提出了一种新的双轴连续正反旋转调制方法。以激光陀螺仪为对象,通过理论分析确定了连续旋转调制内外框架的调制速率;然后在常值误差补偿及有害误差效应补偿机理分析基础上,设计了双轴连续最佳旋转方案,在有效补偿激光捷联惯导系统项误差的同时,抑制了旋转所带来的有害误差效应,实现了旋转激光捷联惯导系统误差的高精度补偿。仿真结果验证了方法的有效性。     

一种基于EKF技术的天线罩瞄准误差补偿方法

提出了一种用控制方法解决天线罩误差斜率影响的补偿方案,降低了设计导弹导引控制器的时间常数,提高了导弹机动性能.首先,对天线罩斜率严重影响导弹稳定性这一关键问题做了分析,指出其影响方式的本质所在;然后,通过定量分析导引头输出与天线罩斜率、姿态角之间的耦合关系,提出了补偿途径;最后,应用扩展卡尔曼滤波方法估计天线罩斜率并用所提补偿方案进行了数学仿真.仿真结果表明所提方案明显改善了导弹的稳定性和制导精度.     

矢量传感器幅相误差校正与补偿

提出了利用同一个校正源先后两次发射的两个到达方向相同极化状态不同的电磁信号估计矢量传感器幅相误差的一种新方法。首先根据矢量传感器的特点给出了矢量传感器的幅相误差模型,并利用ESPRIT方法给出了存在幅相误差情况下两个电磁信号的电磁场矢量;其次根据同一个矢量传感器对两个电磁信号引入的幅相误差相等估计两个电磁信号的极化参数,并由幅相误差模型得到矢量传感器的幅相误差的估计;最后推导给出了参数估计的克拉美-罗下界并通过仿真实验证明了算法的有效性。     

数控滚齿运动误差补偿的建模、仿真和应用

讨论了滚齿运动误差的来源，建立起描述该误差变化规律的数字模型， 采用了最小二乘参数估计算法，并有效地解决了数学模型的非线性问题，提出了在数控滚齿加工中进行误差采样和实时补偿的方法。仿真结果和实际应用表明，该补偿方法有效，实用。     

平面磨削温度场三维数值模拟及其试验研究

在考虑工件材料物理性能与温度的非线性关系情况下,采用三角形热源模型对一些典型的磨削工况进行了三维有限元仿真,获得了工件的温度分布.分析了热源模型、磨削液和工件材料的变物性等因素对磨削温度场的影响,得出了一些重要结论.利用热电偶法测量了磨削温度,发现有限元仿真值与实验测量值相当吻合;采用表面粗糙度仪探测了工件轮廓,验证了湿磨时磨削温度沿工件宽度方向的变化规律.     

磨矿分级过程多模型智能控制研究

提出了一种非线性多模型控制算法,在若干平衡点附近首先建立多个子模型及相应的控制器,再通过在线计算模型匹配度来适应模型参数的变化,被控对象的最终输入是各控制器输出的加权和.将其应用于磨矿分级非线性系统的控制研究,仿真结果表明,所提算法极大地改善磨矿分级系统的动态响应,并增强了系统的鲁棒性.     

基于PSO-SVR的数控平面磨削表面粗糙度智能预测研究

分析磨削加工表面粗糙度预测技术的研究及其应用现状,提出一种基于混合粒子群算法与支持向量回归机的智能预测数控平面磨削表面粗糙度方法,构造以工件进给速度、砂轮横向进给量、砂轮修整深度和修整导程为输入,表面粗糙度为输出的智能预测模型.在SINUMERIK 840D数控系统平台上对该模型进行仿真实验,结果验证了模型的可行性,最后通过与传统回归计算方法、FBNN以及其他智能预测方法的比较,进一步表明了模型优越的预测性能.     

6-TPS并联坐标测量机误差建模与仿真

研究6-TPS型并联坐标测量机误差建模,并分析各误差因素对工件测量误差的影响度.运用一种构件、副误差矩阵的误差描述方法确定了影响并联坐标测量机工件测量误差的各项误差因素,然后建立了测量误差模型,并通过仿真的方法详细分析了各误差因素对工件测量误差的影响度,为6-TPS型并联坐标测量机的精度设计、补偿奠定了基础,也将为测量机的运动校正和控制提供参考.     

不确定性机器人实时智能补偿控制

在神经网络在线学习控制中 ,实时性和控制精度是非常重要的两大指标。提出的一类具有多维存储结构的CMAC网络 ,提高了网络的泛化能力和学习速度。利用这一网络 ,针对不确定性机器人系统 ,考虑其标称模型 ,提出了一种新的实时智能补偿控制策略 ,并利用Lyapunov方法得出了系统全局渐近稳定的充分条件和网络学习律。在该控制策略中 ,系统的控制输入由两部分组成 :基于标称模型的计算力矩及补偿输入 ,其中补偿输入为系统标称惯性矩阵与神经网络输出的乘积。最后给出了仿真实例来说明该控制策略的有效性     

伺服系统中的动态鲁棒补偿方法

本文中着重阐述动态鲁棒补偿器中为什么加入低通滤波器以及低通滤波器参数选取的原则，并通过数字仿真加以证明。