自抗扰技术在船载天线伺服系统中的应用研究

为减小船摇扰动对船载天线伺服系统指向及跟踪精度的影响，引入线性自抗扰控制器（LADRC）对伺服系统位置环进行改进。首先对天线伺服系统模型进行简要分析，建立系统状态空间方程；然后利用LADRC对系统进行改进，并对其参数设计进行了详细介绍，同时为提高系统动态跟踪性能，利用TD微分器提取目标速度信息进行前馈补偿；最后经实验测试验证，LADRC相对于传统PID控制器能够保持天线伺服系统动态性能不下降，同时有效提高系统的抗船摇性能。     

基于ZYNQ平台的嵌入式高性能驱动控制研究

针对传统的光电平台驱动控制方案闭环周期长和体积大的问题,提出了一种基于ZYNQ平台的驱动控制方法。通过采用模块化设计思想,充分发挥ZYNQ中PL部分的并行处理优势,建立对应CLARK变化、PARK变换、交直轴电流PI校正、反PARK变换和SVPWM模块的IP核,最终输出PWM信号控制驱动桥六个桥臂的开关状态。系统的PWM周期可达18 kHz,电流环的闭环周期可控制在50 μs以内,极大地缩减了系统的闭环时间。实验结果表明,电交轴电流可以快速跟随方波和正弦波指令信号,且对应电机的三相电流平滑无畸变,纹波较小。不同频率的正弦输入信号证明了系统的闭环带宽可高于318 Hz,验证了方法的有效性,对于实现小型化高精度的伺服驱动控制具有重要参考价值。     

星间光通信精跟踪系统的模糊自整定PID控制及仿真实验

在星间光通信技术中，精跟踪系统对于整个光通信链路的建立和保持至关重要。本文针对精跟踪系统的被控对象——快速反射镜建模得出传递函数，在此基础上进行参数辨识而得出完整的数学模型。采用模糊自整定PID控制器来优化控制效果，提升对扰动的抑制能力。通过Simulink仿真实验对二者的控制性能进行了对比，并在仿真过程中加入扰动量以试验二者的鲁棒性。仿真实验结果表明：模糊自整定PID控制器在精跟踪系统的控制过程中有显著的扰动抑制能力。     

基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究

研究基于深度学习技术的无人机航拍图像目标检测算法，首先介绍目标检测算法SSD（Single Shot MultiBox Detector），并对其特征提取网络进行改进，采用稠密特征提取网络替换原网络的主干特征提取网络，提高算法的特征提取能力，从而提升了算法的检测精度。针对网络实时性问题，在算法中引入分组卷积，极大地减少了网络参数量，提升了网络推理速度。为解决训练中出现的正负样本不均衡问题，利用焦点损失（Focal Loss）改进了原算法的损失函数，进一步提升了网络的收敛速度和精度。最后，通过仿真验证了改进算法在目标检测精度上的优越性。     

基于智能差分算法的摩擦力补偿方法研究

针对光电平台低速转动时，受摩擦力影响较大，使得速度跟随曲线出现“死区”现象，导致跟踪性能明显下降这一问题，提出了一种基于智能差分进化算法和Lurge摩擦模型的摩擦力补偿控制方法。通过采集记录光电转台正、反向匀速运动时的摩擦力大小，建立转台不同速度和摩擦力之间的对应关系。通过最小二乘法对摩擦模型静态参数进行分段拟合，采用智能差分进化算法辨识摩擦模型动态参数，并基于反馈的速度信息和获得的摩擦模型等效为摩擦补偿力矩输入到电流环控制输入端，实现平台平稳低速运行。实验结果表明：摩擦力补偿后速度响应误差由补偿前的±0.1°/s减小到±0.04 °/s，提出方法效果显著。