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针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。 相似文献
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摘要:针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性. 相似文献
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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。 相似文献
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针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明:该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。 相似文献
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多飞行器追踪动态目标是一个协同控制问题,需要根据目标飞行状态,协同各个追踪飞行器的飞行状态,最终能够在某动态的最佳点实现同时到达。考虑到目标具有较强的机动性,轨迹通常为非线性的,设计了一种基于非线性轨迹预测的、以剩余时间为控制变量的一致性控制方案。仿真结果表明,提出的控制方案能够实现空间位置相距较远的多飞行器动态追踪,具有较好的灵活性和收敛性,目标轨迹的预测结果与实际轨迹误差较小,恰当的轨迹估计有助于缩短追踪时间,提高追踪效率。 相似文献
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