机械手模型参考自适应控制的仿真及实验研究

 <正> 1。引言 众所周知,多关节机械手是高度耦合的,时变的非线性系统,现在国内外市场上的工业机械手绝大多数仍采用经典控制理论设计控制器,但随着对机械手性能要求的不断提高,经典控制理论已不能满足要求,近十年来,控制专家们开始研究自适应控制来解决复杂的机械手控制系统的设计。文献(1)提出局部参数优化的自适应控制算法,但不能保证整个系统稳定而必须进行十分困难的稳定性分析。文献(2)提出基于摄动方程的自适应控制,将非线性控制问题简化成关于期望轨迹的线性控制问题。但要进行实时辨识,因而实时计算量大,实时性差。笔者尚未见到关于解决机械手传动装置中的固有非线性,如库仑摩擦、间隙等的研究报导。实际上这种固有非线性对系统的性能,如精度、稳定性等有不可忽视的影响。此外上述对机械手自适应控制的研究都是计算机仿真,很少有实验研究的报导。     

弹性体上惯性测量系统的传递对准

 给出了一套弹性体上惯性测量系统的传递对准方案。该方法只采用角速度陀螺作为测量元件,能够对传感器误差进行补偿,并且可给出两套测量坐标系失配角的可靠估计。本文应用弹性力学的模态法建立机翼的运动方程;应用自适应Kalman滤波器在线估计由空气动力诱导的广义外力。     

一种自适应控制增稳方案的实时仿真研究

 本文介绍一种侧向自适应控制增稳方案的实时数模混合仿真研究工作。内容包括软件设计编制和系统试验分析。研究结果表明:系统软件设计合理,运算精度高,稳定可靠;自适应控制增稳方案具有良好的自适应功能;带有该系统的飞机飞行品质满足MIL-F-8785C和MIL-F-9490C的要求。文章在最后指出了今后研究工作的方向和应解决的问题。     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

导弹气动力/直接力自适应控制分配及优化设计

 建立了具有气动力和直接侧向力混合控制的导弹动力学模型，提出了模糊自适应控制分配与复合控制器优化集成设计方案。设计了基于参考模型的模糊自适应控制分配策略，使气动力/直接力动态分配过程中复合执行机构等效动态特性与参考模型一致。采用进化策略对导弹复合控制系统参数进行了多目标优化设计。仿真结果表明：导弹复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力，实现了导弹气动力和直接侧向力之间合理的自适应控制分配。     

含内嵌激波流场的自适应网格求解

为了精确求解含内嵌激波的流场，应采用自适应网格技术。本文用Ｂｒａｃｋｂｉｌｌ和Ｓａｌｔｚｍａｎ的基于变分原理的自适应网格生成方法得到了在“人造斜激波”附近自动加密的网格，然后将该方法用于圆柱体底部流场的ＮＳ方程的求解。计算结果表明，用自适应网格求解比用固定网格求解捕捉的激波宽度较窄，质量较高。     

自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用

 论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。     

基于模糊理论的微分对策制导律

在现代战场环境下，导弹制导所需信息经常受到各种干扰，有时甚至是不确定的。而基于精确模型的微分对策制导律的实时实现面临着许多困难。为解决这个问题，尝试将模糊理论与微分策制导律相结合，采用多级模糊控制规则，以导弹怀收音机格半为例，给出了模型的建立方法，并探讨了这种模糊微分对策制导律实现的可行性和优点，为将来发展基于微分对策理论的智能制导律提供了一定的思路。     

校准实验室质量体系综合评判方法

采用模糊集合理论来处理校准实验室质量体系的综合评判问题.描述了建立模糊评价模型的方法,并给出了实际的应用计算.     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.