一阶滞后对象广义预测控制下的闭环稳定性分析

 利用参数模型和非参数模型相结合的方法,给出了一阶滞后对象在广义预测控制下闭环稳定的充要条件。发现:(1)对开环稳定的一阶滞后对象,总存在一组控制器参数,使得在该控制器控制下,无论对象的开环增益K与时间常数T如何变化,闭环系统都保持稳定;(2)对于开环不稳定的一阶滞后对象,无论控制器参数如何选取,当K和T的变化超出一定范围时,闭环系统就会失去稳定性。     

基于滑模自适应控制的不确定混沌系统修正函数投影同步

研究了一类不确定混沌系统的修正函数投影同步。首先,设计了一类滑模曲面;基于该曲面设计了同步控制器,并采用自适应技术设计了自适应律对不确定参数进行逼近。在一定条件下,该同步控制方案可以实现2个不确定异结构混沌系统的修正函数投影同步。然后,为保证合适的控制量,对控制增益进行了优化。从同步效果来看,所设计的控制器对混沌系统的不确定项的影响具有较强的鲁棒性。最后,数值仿真验证了该控制器的有效性和可行性。     

LYAPUNOV-TYPE STABILIZATION FOR NONLINEAR UNCERTAIN SYSTEMS AND NONLINEAR H~∞ CONTROL

ＬＹＡＰＵＮＯＶ┐ＴＹＰＥＳＴＡＢＩＬＩＺＡＴＩＯＮＦＯＲＮＯＮＬＩＮＥＡＲＵＮＣＥＲＴＡＩＮＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＮＯＮＬＩＮＥＡＲＨ∞ＣＯＮＴＲＯＬＦｅｉＳｈｕｍｉｎ（ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵ...     

时滞系统内模控制器参数整定方法研究

针对内模原理对时滞系统控制的局限性,利用一阶泰勒级数逼近模型的时 滞部分, 推导了工业上常见的一阶时滞和二阶时滞模型的内模控制参数表达式, 结合 ITAE 指标和系统鲁棒性设计了新的目标函数, 通过对目标函数的寻优实现了内模控制 器参数的整定。仿真结果表明,该方法具有较好的动态跟踪性能、较强的抗干扰性和鲁 棒性,具有一定的工程应用价值。     

基于粒子群算法的极短弧定轨

针对经典的初轨计算方法在极短弧定轨中不适用的情况,建立了一种基于粒子群算法的极短弧(TooShort-Arc,TSA)定轨的计算方法。该方法将问题转化为两个三变量的分层优化问题,采用(a,e,M)作为优选变量,在保持问题维数较低的同时,实现了计算结果和观测资料的解耦。由于实测资料处理中的野值剔除方法不适用于粒子群算法,所以,采用稳健估计法,通过在适值函数中使用最小中值二乘准则,实现了稳健的极短弧计算方法。同时,应用MATLAB计算软件,选用缺省参数实现该算法,以进行数据验证。基于实测数据的数值验证表明,方法对于近圆轨道目标30s以下的弧段仍可以获得有效的结果,10s弧段误差仅为16km。此精度满足后续处理的需要,且方法稳健,具有很高的崩溃点。     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

不同增长机制下航空网络自愈特性

结合复杂网络理论,从能量的角度分析了航空网络的功能自愈机理,并研究了航空网络在不同增长机制下的自愈特性。首先,将网络结构划分为自愈结构与耦合结构,并针对航空网络3种增长机制进行了分析和抽象建模;然后,从网络全局角度出发研究了美国航空网络在遭受蓄意攻击造成全网功能瘫痪的情况下,网络功能的恢复鲁棒性和网络增长对网络自愈能力的影响。研究表明,美国航空网络具有较好的恢复鲁棒性,接近80%的机场在受到能量冲击造成的短暂失效后具有功能自愈能力。航空网络不同的增长机制对网络的自愈能力有着不同的影响。结果证实,为完善航空网络而建立的机场群,由于其较大的连接需求,加大了网络区域密度,复杂了网络拓扑结构,降低了网络的自愈能力;而小型机场的增加不会影响网络整体的自愈能力。      

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于自适应算法的Stewart平台微振动低频激励控制研究

针对空间微振动环境模拟的需求,以Stewart平台为对象,研究低频微振动激励控制.传统定增益控制器需要反复调节参数来获取满意的系统输出,同时由于摩擦等因素引起的非线性现象,导致难以在低频段建立精确的系统模型,以上问题均给控制器的设计带来困难.为此,设计一种自适应控制器加传统PID控制器的控制方案,并针对自适应控制器对于非参数不确定性等因素敏感的问题,采用dead-zone技术对自适应律进行修正,以提高控制器的鲁棒性.将此算法应用于Stewart微激励控制系统中,实验结果表明系统平台可以很好的输出单自由度与多自由度低频正弦激励,验证控制器在实际工程中的有效性.     

均匀设计在弹上部件加速寿命试验中的应用

温度和湿度是影响导弹贮存寿命的两个典型应力,用加速寿命试验的方法预测导弹贮存可靠性将成为一种新趋势.为优化试验设计并应用与之相适应的参数估计方法,将改进的"均匀设计"引入到导弹的加速试验中去,根据加速试验的组合应力大小提出了优化试验顺序的方法,将完全修复的产品继续投入试验中去,从而节约了试验样本量;应用了双应力条件下的"应力-寿命"的数学模型,应用极大似然估计和"稳健回归"相结合的方法来估计参数值,因为单纯的极大似然估计对初值要求较高,往往导致不收敛.通过案例证明了所提的试验方案和评估模型方法理论的正确性和工程的可执行性.