一种基于径向加速度的Singer-EKF机动目标跟踪算法

针对雷达均不能提供目标加速度信息,在目标机动时会出现跟踪精度差甚至跟踪发散的问题,提出一种基于径向加速度的Singer-EKF算法。该算法在信号处理阶段利用Radon-Ambiguity变换（RAT）估计出目标的径向加速度,并通过坐标转换将其引入量测向量中,然后采用基于Singer模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法实现机动目标的跟踪。仿真验证了该方法的有效性,并与传统的不带径向加速度的扩展卡尔曼滤波（EKF）方法进行了比较,结果表明该方法在径向距离、位置、加速度和速度估计精度方面都有所提高。     

基于陀螺稳定座架的移动成图系统活动杆臂补偿技术

陀螺稳定座架和位置姿态系统(Position and Orientation System,POS)一起构成了移动成图系统(Mobile Mapping System,MMS)的稳定控制部分,POS的位置和姿态角必须达到很高的精度才能满足成图需求.提出了基于陀螺稳定座架的活动杆臂补偿技术,利用陀螺稳定座架测量的姿态角对测绘作业过程中卫星天线到POS的活动杆臂进行解算,对POS输出的位置和速度进行变杆臂补偿,获得更加精确的位置和姿态角信息.机载试验结果表明,该算法可以获得高精度的位置信息,且对姿态角精度有一定提高,是一种有效的系统活动杆臂补偿技术.     

基于边缘采样的简化高阶CKF在非线性快速传递对准中的应用

针对舰载机惯导系统非线性传递对准问题中误差模型不完善的问题，同时考虑了挠曲运动和动态杆臂的影响，提出了一种新的适用于大方位失准角情形下的挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型。采用高阶容积卡尔曼滤波（HCKF）算法对状态进行滤波估计，考虑到HCKF具有较大的计算量，分析了传递对准模型的状态方程与量测方程结构，设计了一种基于边缘采样的简化高阶容积卡尔曼滤波（M-RHCKF）算法，其在时间更新中使用边缘采样算法，在量测更新过程中使用简化量测更新过程，并给出了该算法的证明过程。采用"速度+姿态"组合匹配方式，对提出的误差模型进行仿真实验。结果表明，该模型可以满足对准精度和对准时间的要求，相比于未考虑动态杆臂的传递对准模型具有更高的对准精度。     

补偿函数观测器及其在飞行器姿态控制中的应用

风扰、气流扰动和模型未知部分的估计精度直接影响着无人机（UAV）的稳定性和控制品质,扩张观测器（ESO）能估计这些部分,但存在型别低,收敛性差,估计精度低等问题。补偿函数观测器（CFO）采用纯积分、补偿和传递函数型别的思想,改变了ESO结构,使得CFO较ESO高2个型别,精度高,收敛性强。然而,CFO是利用线性滤波器补偿系统的未知函数或扰动,对快速变化的高次非线性函数补偿能力不足。本文用径向基（RBF）神经网络替代了线性滤波器或积分器,提出了带有RBF神经网络的CFO,进一步提高了估计精度。应用带有RBF神经网络的CFO得到的非线性未知函数和扰动以及微分信息,设计了主动模型函数补偿控制算法,应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。将该模型补偿控制算法成功地应用于四旋翼飞行器姿态系统的控制。仿真对比了所提出的基于CFO的模型补偿控制,PID控制和自抗扰控制算法,同时在基于Pixhawk的控制测试平台实验中,对比了这3种控制策略,测试四旋翼飞行器对不同参考姿态的跟踪性能。结果表明,所提出的控制方法,在暂态性能和稳态跟踪精度方面,优于其它控制器。     

飘浮基两杆柔性空间机械臂的振动分析与振动抑制

对载体位置无控、姿态受控的飘浮基两杆柔性空间机械臂操作过程中的振动进行了分析,并提出了对振动进行有效抑制的方法。首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到系统的动力学方程。然后对该系统操作过程中的振动进行了分析。接着利用奇异摄动法,将两杆柔性空间机械臂系统分解为一个关于载体姿态、杆件关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个描述柔性臂变形的快变子系统。以此为基础,提出了一个由慢变控制项和一个快变控制项组成的复合控制器,使得机械臂在操作过程中跟踪上载体姿态和关节期望轨迹的同时柔性臂的振动得到了有效的抑制。该控制方案的显著优点为不需要测量反馈载体的位置、移动速度、移动加速度。     

基于自适应动态规划的运载火箭智能姿态容错控制

针对运作火箭主动段发动机摆动执行机构故障下的姿态控制问题,结合自适应动态规划（ADP）方法设计了一种智能容错控制策略。该智能容错控制器主要包括2部分：容错稳定控制部分和优化补偿部分。容错稳定控制部分利用自适应和滑模变结构控制设计,主要维持执行机构故障下姿态控制系统的稳定,保证姿态跟踪误差的有限时间收敛;优化补偿部分采用执行-评价结构,利用ADP的在线学习优势,根据姿态系统的跟踪误差（尤其是系统故障、强干扰导致的跟踪偏差）,设计ADP算法产生补偿控制来进一步优化姿态控制系统的跟踪性能。仿真验证表明,即使存在外部干扰和执行机构故障的情况下,所提方法仍能保证系统稳定且精确跟踪指令信号。     

变结构系统的递阶切换模式

 本文研究关于线性多变量变结构系统的递阶切换模式及其切换函数c与变结构控制u（x,s）的设计问题。文中提出了两种递阶一切换模式，并按模式的到达条件及对滑动模态的极点配置的原则给出了各种情况下切换函数及变结构控制的设计方法。此种模式的最大优点是系统的控制容许失误。     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈。针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法。分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆臂补偿的误差系数标定解算模型,补偿了杆臂效应引起的标定误差,并应用加权最小二乘法对MIMU加速度通道和角速度通道的非对称性误差进行了抑制。试验结果表明,与现有六方位正反速率标定方法相比,采用该方法的MIMU加速度通道补偿误差降低了84%,角速度通道补偿误差降低了68%。     

滑模变结构控制的直流伺服系统研究

介绍了自动控制领域内的一种新型控制方法——滑模变结构控制（ＳＭＶＳＳ），并以８０３１单片机作控制器，在一台直流力矩电动机上实施了定位控制，从而证实了该算法对时变系统的有效性。     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

重载航空负载模拟器非线性最优前馈补偿控制

重载航空负载模拟器是用来模拟"C919"、"运-20"等重载飞机舵面工作载荷的地面仿真平台。设计了一种重载航空负载模拟器,采用非对称缸作为执行机构以在小体积下完成大载荷加载。为了消除多余力对重载航空负载模拟器加载精度的影响,分析了非对称缸正反向运动和大载荷变化下伺服阀流量增益的非线性变化对前馈补偿函数的影响,并设计了非线性参数估计控制器。同时分析了加速度等动态参数变化和静态参数的误差对多余力消除的影响,设计了参数最优控制器。仿真和试验结果均表明,相比于传统前馈补偿控制器,所设计的非线性最优前馈补偿控制器下的加载精度和多余力抑制能力提高了50%以上。     

Pneumatic pressure control based on improved NMPC and its application to aeroengine surge simulation

In the semi-physical simulation of aeroengines, using the pneumatic pressure servo control technology to provide realistic pneumatic excitation to the sensors and electronic controller can improve the confidence of the simulation and reduce the test cost and risk. However, the existing methods could not satisfy the precise simulation of large-amplitude and high-frequency pulsating pressure during aeroengine surge. In this paper, a pneumatic pressure control system with asymmetric groups of the High-Speed on–off Valve (HSV) is designed, and an Improved Nonlinear Model Predictive Control (INMPC) method is proposed. First, the volumetric flow characteristics of HSV are tested and analyzed with Pulse Width Modulation (PWM) signal input. Then, a simplified HSV model with the volume flow characteristic correction is developed. Based on these, an integrated model for the whole system is further established and used as the prediction model in INMPC. To improve the computational speed of the rolling optimization process, the mapping scheme from control signal to PWM duty cycle of HSVs and the objective function with exterior penalty function are designed. Finally, the random step, sinusoidal and real engine surge data are set as the reference pressure in multiple comparative experiments to verify the effectiveness of the pressure tracking system.     

一种电液伺服系统非线性补偿方法

分析了一类电液伺服阀的中立位非线性特征及其对电液伺服系统的影响,提出了一种非线性补偿方法。根据电液伺服阀的非线性特性,推导出补偿方法的函数并且进行计算,结合传统的PID控制获得具有非线性特征的补偿控制器。以某型电液伺服阀和液压缸组成的电液伺服系统为例,进行仿真与分析。仿真结果表明提出的方法具有较好的补偿作用,能够减少电液伺服阀非线性对电液伺服系统的影响。     

Adaptive Nonlinear Optimal Compensation Control for Electro-hydraulic Load Simulator

 Directing to the strong position coupling problem of electro-hydraulic load simulator (EHLS), this article presents an adap-tive nonlinear optimal compensation control strategy based on two estimated nonlinear parameters, viz. the flow gain coeffi-cient of servo valve and total factors of flow-pressure coefficient. Taking trace error of torque control system to zero as control object, this article designs the adaptive nonlinear optimal compensation control strategy, which regards torque control output of closed-loop controller converging to zero as the control target, to optimize torque tracking performance. Electro-hydraulic load simulator is a typical case of the torque system which is strongly coupled with a hydraulic positioning system. This article firstly builds and analyzes the mathematical models of hydraulic torque and positioning system, then designs an adaptive nonlinear optimal compensation controller, proves the validity of parameters estimation, and shows the comparison data among three control structures with various typical operating conditions, including proportion-integral-derivative (PID) controller only, the velocity synchronizing controller plus PID controller and the proposed adaptive nonlinear optimal compensation controller plus PID controller. Experimental results show that systems’ nonlinear parameters are estimated exactly using the proposed method, and the trace accuracy of the torque system is greatly enhanced by adaptive nonlinear optimal compensation control, and the torque servo system capability against sudden disturbance can be greatly improved.     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题，设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案，并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型，利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型，基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器，通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性，实验结果表明:在跟踪幅值为5mm，频率为0.4Hz的正弦信号时，最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm，与传统PID控制器相比，控制精度显著提升，旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

空间绳系组合体的继电型控制离轨策略

为了使空间绳系组合体更好地完成空间碎片清理任务,提出一种更接近工程实际应用的继电型推力（Bang-Bang）离轨控制策略。利用带有差动间隙的Bang-Bang控制策略,实现绳系组合体切向的继电式推力加速;设计了一种全新的被动式卷扬机构,以避免在使用继电式推力离轨的过程中多次开关发动机对绳系组合体带来的负面影响;针对径向推力设计了输入受限的滑模控制器,且最终控制指令同样以继电式推力形式实现,抑制了离轨过程中绳系组合体的面内摆动。数值仿真结果显示,继电型推力能够实现与连续推力近似的效果,能够将绳系组合体的摆动角度抑制在一个较小的范围内;整个离轨控制策略能够使得空间绳系组合体在保持姿态稳定的前提下将空间碎片拖曳到坟墓轨道。     

基于模型辨识的数控机床专用伺服电机位置控制

数控机床精密加工要求伺服电机具有精度高和响应快等特性,而传统的伺服控制器位置环采用的是简单的误差比例(P)控制,这种控制方法的响应性不能满足加工要求。提出一种基于模型辨识的伺服电机角位移控制方法。首先,采用最小二乘法辨识出传统闭环控制系统的模型；然后,分析模型的零、极点,根据模型特性设计补偿控制器；最后,通过试验结果说明所提方法能快速、准确地跟随系统输入。     

喷嘴为执行机构的空间飞行器基于误差四元数的非线性姿态跟踪控制

研究带喷嘴空间飞行器在姿态跟踪机动时的多轴耦合非线性姿态控制问题。姿态运动学和动力学用误差四元数描述。通过线性变换将误差四元数动力学方程转换成 4个摄动双积分系统 ,并基于此摄动双积分系统设计了开关控制器。由误差四元数及其导数构成的抛物型开关函数决定了控制器中的逻辑。文章考虑了最短的姿态捕获路径、外部干扰抑制、和不确定参数补偿问题。控制器允许力矩矩阵为非对称 ,从而使喷气执行机构的安装有更好的灵活性。由于不需要目标的加速度反馈 ,控制器可用于对机动目标的跟踪。用相平面方法分析了闭环系统的鲁棒稳定性。仿真结果验证了控制方案的可行性     

自适应阻抗控制在广义主动加载中的应用

 以并联六自由度机构为对象,研究了阻抗控制在广义主动加载中的应用。推导了并联六自由度机构广义力、单缸力和单缸位移之间的阻抗控制数学模型,并分析了稳态误差影响因素;设计了符合现有实验条件的模型参考自适应阻抗控制器(MRAC),该控制器仅通过广义力反馈、单缸力反馈即可实现控制参数的在线修正,并由六自由度机构单缸位移反馈构成闭环控制系统。比较自适应阻抗力控制器和经典力控制器进行了广义主动加载仿真,结果表明所设计的控制器提高了系统动态响应能力,对环境刚度变化鲁棒性强,可以实现实验室条件下广义力的精确稳定跟踪。     

On-line gain-tuning IP controller using RFNN

In this study an integral-proportional (IP) controller with on-line gain-tuning using a recurrent fuzzy neural network (RFNN) is proposed to control the mover position of a permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) servo drive system. The structure and operating principle of the PMLSM are first described in detail. A field-oriented control PMLSM servo drive is then introduced. After that, an IP controller with on-line gain tuning using an RFNN is proposed to control the mover of the PMLSM for achieving high-precision position control with robustness. The backpropagation algorithm is used to train the RFNN on line. Moreover to guarantee the convergence of tracking error for the periodic step-command tracking, analytical methods based on a discrete-type Lyapunov function are proposed to determine the varied learning rates of the RFNN. Furthermore, the proposed control system is implemented in a PC-based computer control system, Finally, the effectiveness of the proposed PMLSM servo drive system is demonstrated by some simulated and experimental results. Accurate tracking response and superior dynamic performance can be obtained due to the powerful on-line learning capability of the RFNN. In addition, the proposed on-line gain-tuning servo drive system is robust with regard to parameter variations and external disturbances