基于滑模变结构和扩张状态观测器的电动舵机复合控制方法

为提高电动舵机伺服系统的鲁棒性,同时解决实际工作中电动舵机不确定负载引起的跟踪精度低的问题,提出了一种采用指数趋近率的滑模变结构控制率结合扩张状态观测器对负载扰动进行实时估计的电动舵机的伺服控制方法,给出了控制器设计方法和试验验证。仿真和试验结果表明,与常规的滑模控制器相比,采用扩张状态观测器的变结构控制能有效提高电动舵机的跟踪性能。     

基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。     

基于ESO的高超声速飞行器解耦控制

针对高超声速飞行器三通道具有强耦合的问题，提出一种基于扩张状态观测器的全通道解耦控制方法。该方法不需要根据耦合项特点设计耦合补偿模型，而是通过设计扩张状态观测器，将高超声速飞行器耦合项视为扰动，利用扩张状态观测器具有实时跟踪估计扰动的能力，将耦合项扰动估计出来。通过补偿控制来消除耦合的影响，从而完成解耦控制。进一步，通过LQR控制方法完成姿态控制系统的闭环反馈控制律设计，最终实现一种工程上实用的高超声速飞行器解耦控制方法，并通过数学仿真验证了该控制方法的正确性和有效性。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

Aiming at the challenges caused by the persistence, concurrency and energy consumption of probe actions, a plan repair method of deep space probe based on the expected state sequence is proposed. In this method, the expected state sequence is formed of the expected effect of the unfinished action and the expected precondition of the unexecuted action in the pre designed plan, according to the execution status of the action. The expected state sequence is an ordered set of states with mixed logic and energy, providing subgoals for plan repair and also transforming the plan repair problem into the state transition path searching problem. During the search, the plan repair strategy with energy supply priority is proposed, which separates the logic repair from energy repair to reduce the difficulty of solving the problem. And this method enables the probe to recover from plan failure autonomously. Finally, the effectiveness and rationality of the proposed method are verified through simulation by taking the Mars Orbiter as an example.     

基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题，提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先，基于障碍物伪距离技术，采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值，进而通过求解非线性优化问题，获得FFSR避障期望轨迹。其次，将全局轨迹规划与局部在线避障相结合，辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后，采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够实现FFSR的避障控制，有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题，提高了FFSR的环境适应性。     

基于速度观测的双余度电液舵机系统容错同步控制

考虑飞机电液舵机活塞杆运动速度不易测量的情况，提出一种基于速度观测的容错同步控制策略，解决了双余度电液舵机系统（DREHAS）内泄漏共模故障（IL-CMF）下的位置跟踪控制问题。首先，通过引入2组参考轨迹并对模型进行线性变换，实现舵面位置跟踪与两舵机力输出同步控制解耦；其次，在扩展状态观测器（ESO）中加入故障参数自适应项，设计一种自适应扩展状态观测器（AESO）估计两通道舵机活塞杆速度和扰动，从而克服了故障条件下利用原系统模型设计ESO带来的估计结果不准确问题；最后，基于AESO的估计结果及故障参数在线更新结果，利用反步法设计了一种非线性容错同步控制器。Lyapunov稳定性分析结果表明，该控制方法可确保IL-CMF故障及时变干扰条件下，闭环系统所有信号有界，系统输出满足规定的性能要求。IL-CMF故障及常值干扰条件下，系统跟踪误差渐进收敛于零。仿真实验进一步验证了所提方法的有效性。      

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中，轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点，提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上，将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式，进而对运动模式的特征参数予以标定，形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型，采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM，建立了HGV运动识别框架，实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证，结果表明，所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。