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861.
主动磁控微卫星姿态控制 总被引:2,自引:0,他引:2
采用偏置动量轮加磁力矩器作为控制方案的非重力梯度微卫星不同于通常的速率阻尼—姿态捕获—动量轮起旋控制模式.针对这一问题,该文提出了B-DOT磁控加动量轮常值起旋、主动磁控加常值动量轮进行姿态捕获和稳定控制的方法,设计了限制姿态反馈控制律进行捕获和稳定控制,以及LQG稳定控制律.采用磁场测量与磁控分时处理的策略,考虑测量误差和干扰力矩,以及不同偏置动量进行仿真.结果表明该方法使整个控制过程操作简捷,初态控制阶段时间显著减少,稳态阶段具有较高的控制精度和抗干扰能力. 相似文献
862.
863.
动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了具有不确定时延的动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计问题.考虑小于等于一个采样周期的不确定时延,将动态输出反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,推导出系统鲁棒控制律存在的条件,并转化为矩阵不等式表示的可行性问题,从而可利用Matlab LMI工具箱来求解,以便构造鲁棒控制律.Matlab仿真算例说明分析方法和结果是有效可行的. 相似文献
864.
通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性. 相似文献
865.
基于观测器的丢包网络控制系统控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将网络控制系统中的丢包问题看成是被控对象输入矩阵的切换问题和控制器对象输入矩阵的分别切换问题,进而将网络控制系统看成是由矩阵切换决定的切换律未知的切换系统,将丢包等效为切换系统中子系统之间的切换。采用李雅普诺夫函数方法,对每个由矩阵形式决定的子系统设计了基于观测器的状态反馈控制器。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的可行解给出了计算状态观测器和控制器的参数化方法。最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。 相似文献
866.
867.
868.
针对以前红外仿真方法细节差、实时性不高等技术难点,提出了一种新的红外物理模型实现方法。该方法将物理信息与物体的几何模型顶点绑定,提高了对红外场景的描述细节。该方法对物理模型的计算在CPU与GPU之间进行了分配,充分利用了可编程GPU的强大运算能力,有效提高了红外场景生成的实时性。讨论了几种典型探测器效应的添加方法。使用仿真图像来说明所提出方法的有效性,同时分析了该方法的优缺点。 相似文献
869.
为了克服时延和不确定参数对系统性能的影响,利用Lyapunov稳定性理论,设计了一种新的切换观测器和相应的切换控制器,给出了对任意切换规则和延迟周期数,都能保证整个闭环网络化切换系统稳定的充分条件。最后给出了求解切换观测器增益和切换控制器增益的锥补线性化方法,仿真实例说明了所提方法的有效性。 相似文献
870.
The nature of adhoc networks makes them vulnerable to security attacks. Many security technologies such as intrusion prevention and intrusion detection are passive in response to intrusions in that their countermeasures are only to protect the networks, and there is no automated network-wide counteraction against detected intrusions. the architecture of cooperation intrusion response based multi-agent is propose. The architecture is composed of mobile agents. Monitor agent resides on every node and monitors its neighbor nodes. Decision agent collects information from monitor nodes and detects an intrusion by security policies. When an intruder is found in the architecture, the block agents will get to the neighbor nodes of the intruder and form the mobile firewall to isolate the intruder. In the end, we evaluate it by simulation. 相似文献