遮荫条件下光伏发电最大功率的智能跟踪方法综述

局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附近跟踪到最大功率点,其精度仅为88.5%;而粒子群算法在0.27 s跟踪到最大功率点,其精度仅为95.9%。该综述对未来全局最大功率点跟踪技术的发展提供了指导。     

一种改进的激光捷联旋转矢量姿态算法

激光陀螺最适合于构成捷联惯性导航系统，是当前捷联惯性导航系统的重要应用研究方向，其航姿算法精度对激光捷联惯性导航系统的精度影响很大。本应用激光陀螺当前迭代周期内及前两个迭代周期内的角增量输出，并根据在一个迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了三种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差。仿真结果表明与传统的旋转矢量法比较，该新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

具有最大功率点跟踪功能的双输入反激DC/DC变换器

采用双输入反激DC/DC变换器实现了太阳能电池和市电两种能源对负载的稳定供电,根据各种太阳能电池的特点,提出了双输入反激DC/DC变换器的控制策略:一方面使太阳能电池工作在最优状态,实现输出最大功率点跟踪,提高太阳能的利用率;另一方面当负载变化以及太阳能电池输出能量不足时可以从市电获取足够的能量以保证输出电压的稳定.最后通过仿真与实验,验证了本方案的可行性.     

带扰动观测器的永磁同步电机非线性预测跟踪控制

针对永磁同步电机系统转速跟踪控制问题,基于非线性预测控制方法设计控制系统,使该系统满足高性能控制要求。并将负载转矩作为未知扰动来考虑,利用扰动观测器得到其估计值,从而提高系统鲁棒性。仿真实验结果表明,本文方法能够快速准确地实现转速跟踪,并提高系统对负载转矩扰动的鲁棒性。     

非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。     

方坯叶片电解加工过程的模糊控制方法

采集方料毛坯叶片电解加工整个过程的电流信号,用小波变换法对信号进行降噪处理,得到一条电流随间隙减小而呈增大趋势的光滑曲线。设计了一种二维M andan i型模糊控制器,以所得光滑电流曲线作为标准曲线,以加工电压的增量为模糊控制器输出,控制实际加工电流,使其在多种扰动下跟踪标准电流曲线。在M atlab的S im u link模块中,通过对由模糊控制器和电解加工系统组成的联合模型进行仿真试验,整定模糊控制器的3个增益参数。仿真试验表明,该方法可使电解加工系统较好地重现预设的加工过程,实现对电解加工全过程的控制。该方法也可以应用于其他类型的电解加工过程控制。     

基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪

为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

MIMO非线性非最小相位系统的鲁棒跟踪控制

针对仿射多输入多输出非线性非最小相位系统,提出了一种新的鲁棒跟踪控制方案.用反馈线性化解耦系统输入输出关系,通过高增益状态反馈镇定系统外部动态,通过模型预测控制镇定系统内部动态,所设计的控制器能保证跟踪控制闭环系统的指数稳定性,且对系统参数扰动具有鲁棒性.仿真结果表明了所提出方法的有效性和优越性.     

IMM-PF算法在机场场面移动目标跟踪中的应用研究

为了提高机场场面监视的可靠性以及监视数据的连续性,本文采用匀速运动(Constant Velocity,CV)、匀加速运动(Constant Acceleration,CA)和匀速转弯运动(Constant Turning,CT)三种运动模型,将交互式多模式算法(Interacting Multiple Model,IMM)与粒子滤波算法(Particle Filter,PF)相融合,充分发挥两种算法的优点,并结合机场地图信息分别对观测信息和估计输出结果进行修正,进一步提高机场场面移动目标跟踪的精度。仿真实验结果表明,本文提出的IMM-PF改进算法在机场场面移动目标跟踪的应用中具有更大的可行性和优越性。     

基于相对距离估计的空间非合作目标跟踪方法

在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中,由于仅有测角信息,存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先,以主航天器坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型,基于Clohessy-Wiltshire (C-W)方程建立跟踪方程;然后,以相对距离作为单位量进行归一化处理,将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比,并利用空间目标的坐标估计径向分量,从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后,对算法进行仿真验证,以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明,在实际工程应用中,该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹,同时便于工程实现。     

基于“当前统计”模型的机载防撞系统自适应目标跟踪算法分析与仿真

分析了基于"当前统计"模型的自适应滤波算法原理,提出了将基于该模型的自适应目标跟踪算法应用到机载防撞系统,对目标飞机进行监视和跟踪.对飞机的不同加速度情况进行了目标跟踪的计算机仿真,证明了算法在机载防撞系统中应用的可行性.     

双频圆锥运动及旋转矢量的改进算法

针对作用在捷联惯导系统两个轴上的角振动频率不等的情况探讨了双频圆锥运动,在建立其运动学模型的基础上推导分析了双频圆锥运动的非互易误差特性,并通过数值计算得到了不产生该非互易误差的振动条件;同时,为了在陀螺输出子样数一定的条件下进一步提高旋转矢量的估计精度,针对角速率输入的情况研究了一种利用前两个周期角增量的改进算法,并通过误差主项计算和仿真分析验证了该方法的有效性。     

基于最小偏度采样的卫星自主导航SRUKF算法

针对航天器自主导航系统对可靠性、精确性和实时性的要求,将最小偏度采样策略和平方根Unscented卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合,提出了一种改进型SRUKF算法,该算法在保证滤波精度和标准Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相当的条件下,通过引入最小偏度采样减少了采样点数,提高了计算速度,以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差.将该算法应用于磁强计/雷达高度计组合导航系统中,仿真结果表明:该算法保证了估计精度,较大地减轻了计算负担,具有算法简单、计算效率较高的特点,能够满足卫星自主导航系统的要求.     

仿真系统中被动式时间同步算法的实现

随着仿真技术的发展,新的仿真系统对系统内部的时间同步性能有了更高的要求．旧的主动式时间同步算法由于精度差,越来越不能满足仿真系统的要求．本文在分析传统的主动式时间同步算法基础上,探讨了一种新的适用于仿真系统网络环境的被动式时间同步算法．该算法比传统的被动式算法精度更高,但算法和原理更简单,更适合仿真系统的网络环境．     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

无磁水表采样频率自适应调整策略的研究与实现

无磁计量技术由于具有诸多优点在现代智能水表中得到广泛应用,其基本原理是LC振荡时电感遇到导体会产生电涡流,加速振荡的衰减过程。向电容与电感注入能量的频率即采样频率,是自适应调整策略的基石,系统功耗与采样频率呈正相关。针对直接在基表叶轮上安装发讯片导致采样频率高,系统功耗增大的问题,提出了无磁计量采样频率自适应调整策略,设计了叶轮式智能水表样机。经试验检测,不同流量点的系统功耗有显著差别,从而可延长电池的使用寿命,对以电池供电的仪表行业有较高的借鉴作用。     

高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用

为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航滤波算法实现

针对目前国内弹道导弹导航系统单一的情况,文中提出一种滤波算法.该算法将捷联星光跟踪仪(Strapdown star tracker, SST)的姿态信息、高速GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高了导航的姿态、速度和位置精度.最后以该算法为核心,设计并实现了用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台.仿真结果表明,该滤波算法稳定可靠,系统精度达到国外同等水平.     

一类MIMO状态可观测非线性系统的激励辨识

研究一类多输入多输出(MIMO)状态可观测非线性系统的激励辨识问题,输入激励信号采用高斯白噪声,均匀采样获得输出状态数据;根据Girsanov定理获得系统参数的渐近无偏估计;数值仿真试验说明了该方法的有效性并发现多变量耦合辨识中的噪噪比(NNR)现象;最后给出该系统的分步激励辨识算法。     

基于灰色预测的自适应解耦控制

传统的预测控制算法虽然有着良好的性能,但是需要求解复杂的丢番图方程.因而在实际应用中,算法的计算量很大,难以满足实时性要求.文中结合灰色理论,利用GM(1,2)模型辨识多输入多输出系统的参数,提出了一种解耦灰色预测控制算法.该算法可以采用较少的数据进行建模,需要辨识的参数也较少,并且元需求解丢番图方程,所以减少了计算量.为了消除系统各通道之间的输入输出耦合,在性能指标中引入解耦因子,给出了详细的解耦推导过程.最后,对解耦灰色预测控制算法进行了设计.仿真结果表明:本文算法能够有效地消除系统耦合,进而提高多输入多输出系统的闭环跟踪性能.