控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

故障大系统的鲁棒容错控制方法

本文提出了对执行机构故障具有完整性的大系统分散鲁棒控制器设计方法。根据执行机构故障对系统的影响,建立了系统的故障模型。研究了故障大系统对执行机构故障的容错能力,导出了与故障大系统容错能力相关的不等式,表明增加大系统的鲁棒性指数,可以改善故障大系统的鲁棒性和容错能力。从而,按照系统的要求,选择适当的鲁棒性指数,利用高斯方法,可方便地设计出动态大系统的分散鲁棒容错控制器。     

基于迭代学习观测器的容错控制

提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能．     

基于SINS/GPS/CNS的机载综合导航系统故障诊断方法研究

传感器是导航系统中的重要部件,传感器故障容错性的分散化滤波,对提高系统的可靠性具有重要意义.以SINS/GPS/CNS组成的组合导航系统为研究对象,采用联邦滤波和方差交叉滤波相结合的方法,实现了对传感器故障具有容错性的分散化滤波,对导航系统的精度和容错性进行分析.仿真结果表明,将分散化滤波方法用于多个传感器组成的组合导航系统,不但具有精度高的特点,而且由于具有信息的冗余,整个系统具有较好的容错能力,可以提供更加完善、精确地反映运载体运动的导航信息.     

基于T-S模糊模型和迭代学习观测器的飞行系统故障容错控制

针对执行器失效的一类飞行控制系统,提出基于迭代学习观测器的模糊容错控制律,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行描述、建模和控制.一旦系统发生故障,迭代学习观测器在估计系统状态的同时估计执行器的卡死值,然后利用估计的状态和故障信息构成反馈模糊控制律进行调节,以实现故障系统对参考系统的状态跟踪.给出了系统能进行容错控制的参数匹配条件,并利用Lyapunov理论详细分析了系统的稳定性以及闭环系统信号的有界性,某歼击机的仿真实例证明了本文方法的有效性.     

基于直接转矩控制技术的异步电机驱动系统两种容错方案研究

对采用直接转矩控制技术的异步电机驱动系统进行了两种容错方案研究。对功率开关无驱动故障容错后，方案1系统重构为四开关两相运行系统，方案2系统重构为四开关三相运行系统。研究了四开关系统中磁链和转矩的观测方法。分析了仅有的4个有效电压矢量对磁链和转矩变化所产生的影响．提出了四开关系统直接转矩控制中磁链和转矩的控制方案。对两种容错方案的特点进行了分析比较。仿真与实验结果证明了两种容错方案的有效性。     

考虑执行器动态的飞行器姿态分散式容错控制

针对飞行器姿态控制系统,基于分散式容错控制框架设计飞行控制系统的作动器损伤和卡死故障检测和辨识单元,以及观测器的辅助系统单元。首先,给出系统在作动器卡死、损伤,操纵面损伤故障下的姿态控制系统。其次,设计一种多观测器的作动器回路故障检测和辨识单元,利用一种决策机制判断当前所发生的确切作动器故障形式。接着,基于自适应滑模观测器隐含操纵面损伤故障和干扰信息,所得到的故障和隐含信息实时反馈给控制器以实现各种类型故障下的容错控制。最后,仿真结果显示所提方法的有效性。     

模糊广义时滞系统的鲁棒集成容错控制器设计

针对一类具有状态时滞的T-S模糊广义系统,通过定义一类时滞相关的Lyapunov函数,利用线性矩阵不等式技术给出了模糊鲁棒集成容错控制器的综合设计方法和存在的充分条件,以区别于现有容错控制研究方向中"完整性"的概念范畴.同时引入等价充要条件放宽其求解的约束性,保证整个闭环系统在执行器和(或)传感器发生故障时仍能保持稳定.最后通过数值算例表明了本方法的可行性.     

FAULT-TOLERANT INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM BASED ON NEURONS

讨论了容错组合导航系统中的信息融合问题,提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验,验证了这种方法的可行性,该方法可以替代传统的需要估计协方差的数据融合算法,可以满足导航精度要求。     

基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计

考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题，针对飞行器发生较大故障的情况，提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹；由于NFTET只适用于发生较小故障的情况，为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆，基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法，得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明，本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题，提高了飞行器的自主容错能力。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

A Generic Plug-and-Play Navigation Fusion Strategy for Land Vehicles in GNSS-Denied Environment

Achieving accurate navigation information by integrating multiple sensors is key to the safe operation of land vehicles in global navigation satellite system(GNSS)-denied environment. However,current multi-sensor fusion methods are based on stovepipe architecture,which is optimized with custom fusion strategy for specific sensors. Seeking to develop adaptable navigation that allows rapid integration of any combination of sensors to obtain robust and high-precision navigation solutions in GNSS-denied environment,we propose a generic plug-and-play fusion strategy to estimate land vehicle states. The proposed strategy can handle different sensors in a plug-and-play manner as sensors are abstracted and represented by generic models,which allows rapid reconfiguration whenever a sensor signal is additional or lost during operation. Relative estimations are fused with absolute sensors based on improved factor graph,which includes sensors' error parameters in the non-linear optimization process to conduct sensor online calibration. We evaluate the performance of our approach using a land vehicle equipped with a global positioning system(GPS) receiver as well as inertial measurement unit(IMU),camera,wireless sensor and odometer. GPS is not integrated into the system but treated as ground truth. Results are compared with the most common filtering-based fusion algorithm. It shows that our strategy can process low-quality input sources in a plug-and-play and robust manner and its performance outperforms filtering-based method in GNSS-denied environment.     

DESIGN & REALIZATION ON GPS/INS INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM

讨论了应用卡尔曼滤波器的ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统,其中包括理论、方案与实际的ＩＮＳ和ＧＰＳ接收机的结合,研究的重点是对系统误差的建模及组合的实现,以及松组合和紧组合等各种组合方式等。该ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航开发系统,可以有效和经济地用于组合导航系统的研究和设计,在实际应用中起到了非常有效的作用。该系统不仅仅是一个计算机辅助设计软件,而且可以对实际获得的惯导和ＧＰＳ数据进行半物理仿真。开发系统的核心软件可以方便地转换成实际组合系统中的工程应用软件。应用结果表明,开发系统的设计思想和组合方案是成功的,可以取得良好的导航结果。     

陆地战车的FSINS/DR/北斗双星信息融合技术

针对陆地战车的自主性定位需求，提出了一种新型光纤捷联惯导系统（FSINS）／DR／北斗双星组合导航系统方案，研究了多种子导航系统的测量信息融合技术。提出并介绍了Fiber—SINS／DR／北斗双星组合方案的设计思想与结构组成，讨论了信息融合的具体方法，并且针对融合后的测量信息设计了一种实用卡尔曼滤波器，最后进行了跑车实验。结果表明，组合方案设计合理，能够有效地提高惯导系统的定位精度，同时满足陆地战车的自主性定位要求。     

惯性速度辅助下GPS／捷联惯导组合系统性能研究

ＧＰＳ／惯性导航组合系统目前正得到越来越广泛的应用，但ＧＰＳ接收机载波环失锁时，码环的速率辅助信息来自惯导系统，由于惯性速度的不精确性及伪距测量误差和它之间的相关性，将可能导致组合系统工作的不稳定，本文根据码环的工作特性，在组合卡尔曼滤波器中考虑了码环的跟踪误差，利用ＧＰＳ／捷联惯导组合系统的导航性能，结果表明，ＧＰＳ／捷联惯导组合系统中，若消除了伪距测量误差与惯性速度误差之间的相关性，将可较显著     

惯性组合导航系统的融合技术研究

针对惯性组合系统中的多子导航系统，研究了“测量融合”的技术，文中讨论了测量融合的设计思想的方案，以惯性，全球卫星定位系统，无线电测距测向系统，地形辅助导航系统组合导航系统为例，研究了组合导航系统的融合算法，并进行了蒙特·卡洛法仿真计算，结果表明，系统的设计是合理的，为惯性组合导航系统提出了有实用价值的一种融合算法。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

城市多功能车辆导航监控系统

针对智能运输系统对车辆导航定位和综合信息采集的要求,提出了一种集成高精度车辆导航系统和车载"黑匣子"的多功能车辆导航监控系统.首先分析了该多功能系统的结构和原理,进而研究融合"蓝牙"路标辅助车辆定位的GPS/DR/MM/BB组合高精度导航定位方案和GPS/DR最优卡尔曼滤波组合算法.大量的实际跑车试验结果表明该系统方案是可行的.它不仅能够进行高精度的导航定位,同时有效地实现了"黑匣子"行驶记录功能.