非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。     

采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识

实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。     

飞机机翼颤振自适应抑制研究

提出并研究基于内模控制原理与自适应滤波技术的时域前馈控制用于飞机机翼颤振的主动抑制．通过一带后缘附翼控制面的平直机翼的颤振自适应抑制仿真算例，证实所提出的方法的可行性与有效性，同时还仔细地分析了反馈控制信号类型、收敛因子、控制器的阶数以及脉冲响应函数FIR模型的阶数等对控制效果的影响。仿真计算结果表明，本文提出的控制决策具有良好的鲁棒性。     

主动磁悬浮轴承系统实时不平衡力补偿控制

针对主动磁悬浮轴承(AMB)系统中与转速同频的周期性不平衡激励对系统稳定性以及其他性能的影响,提出一种基于变步长最小均方算法作为前馈补偿控制器的新的实时前馈自动平衡策略.此控制器能够提供适当的正弦信号用来补偿转子反馈位移信号中的与转速同频的不平衡响应,从而降低控制电流的波动以及减弱AMB系统的主动控制作用.通过分析标准LMS算法原理以及其在AMB系统实时滤波补偿应用中的不足,得到新的与转速成比例的LMS算法步长因子.实验结果表明,该算法能够在一个宽频带内实现实时不平衡力补偿控制,有效降低不平衡激励对系统基础的影响,为转子速度的进一步提高提供便利.     

飞机颤振模态参数辨识的期望最大化

文章采用一种适用于噪声环境的期望最大化算法,准确地辨识飞机的颤振模态参数.在建立随机状态空间模型的基础上,该算法以迭代的形式计算似然函数的最大值,它包括两步:期望和最大化.无需计算对数似然函数的二阶偏导及其近似式,可提高似然函数收敛于平稳点的可能性.算前采用新息方差准则估计出系统的阶数,以减少计算复杂度.最后利用试飞试验数据辨识飞机的系统参数,验证了其方法的有效性.     

直升机舱室噪声自适应内模控制模拟试验研究

为消减直升机舱室噪声 ,对有源消声技术进行了研究。本文采用一封闭空间 ( 72 0 mm× 3 40 mm× 3 40mm)模拟直升机舱室。运用自适应 FIR滤波器来设计内模控制的控制器 ,采用 IIR滤波器模拟误差通道。从而在实验室构造了一套基于自适应内模控制技术的主动消声系统 ( ANC)。实验结果表明 ,对单频及宽带随机信号均有较大的消声量。说明控制系统对舱室噪声有很好的控制效果 ,由于控制器权值在线调整 ,控制系统不仅更有效 ,而且有较好的稳定性和鲁棒性。     

悬停状态电控旋翼噪声主动控制试验

为研究电控旋翼襟翼高阶谐波噪声控制规律,在电控旋翼综合试验台上进行了悬停状态下的噪声主动控制试验。首先搭建了用于旋翼噪声测量和襟翼控制的测控系统,基于该系统,施加了不同谐波阶数下的襟翼幅值、相位控制,通过对试验数据的分析表明:旋翼转速为500r/min时,旋翼噪声声压级最多可降低4dB;最佳的旋翼噪声控制襟翼谐波阶数为2/rev,襟翼谐波的最优控制幅值小于6°,最优控制相位在180°~300°之间。     

运载火箭整流罩内声场空间相关特性研究

运载火箭起飞段发动机喷流经过导流槽、发射台产生的噪声载荷会对地面发射设备造成一定的破坏,由噪声引发的振动对于运载火箭自身也会造成严重影响。总声压级、声功率谱密度及空间相关系数3个参数可描述完整的噪声场,但空间相关系数关注很少。由于空间相关特性的差异,同一声压级不同性质的噪声场在结构上产生的振动响应不同。从噪声场空间相关的基础理论出发,给出了空间相关理论曲线,研究了混响室空间相关特性;以某型号运载火箭整流罩为研究对象,开展星箭系统级噪声试验,获取了运载火箭表面声场分布规律,并基于试验数据研究了空间相关归一化表征方法,对比分析了混响室和整流罩内声场特性,结果表明整流罩内声场与混响声场空间相关特性接近,为运载火箭载荷与环境设计提供输入,为整流罩及有效载荷噪声环境试验方案设计提供支持。     

基于神经网络的空间桁架结构建模研究

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点，为了研究空间桁架的主动控制方法，首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用，针对空间桁架结构的非线性动态特性，本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识，结果表明，带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况，适用于非线性动态系统的模型辨识。     

适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识

为克服传统的发动机动态模糊辨识中存在的辨识精度低，辨识模型应用范围窄等不足，把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识，从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路，采用均方差归一法的处理方法和BP算法的改进算法－输出端动量BP地，以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本，辨识了发同的神经网络模型，在全包线范围内对该模型进行检验，结果表明，所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度，而且对噪声有很强的抑制能力。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

基于粒子群优化的直升机飞行控制律设计方法

针对直升机强耦合特性导致飞行控制律设计难度高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的改进线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)设计方法。针对直升机的线化状态空间模型,基于LQR设计方法建立了直升机飞行控制律全状态反馈矩阵的基本求解算法;以系统稳定性为约束,以最大化主状态反馈系数影响因子为目标,设计了粒子群优化算法的指标函数,实现了加权矩阵Q的多参数同步优化设计,并以优化后的主状态反馈系数作为直升机控制律设计结果。采用本文方法对UH-60A直升机悬停状态的飞行控制律进行了设计和验证。结果表明,基于本文方法得到的控制律具有良好的控制性能,并且能够显著提高直升机的飞行品质。同时本文的优化方法系统地解决了LQR设计过程中加权矩阵确定的困难,提高了控制律的设计效率。     

通用的前馈振动控制Simulink仿真系统及其应用

利用Simulink平台，建立一个基于自适应滤波技术的前馈振动控制的通用仿真系统，并对直升机结构响应主动控制进行仿真研究，为了模拟机体的力学特性以及旋翼对机体的激振作用，本文建立了一个带伺服液压惯性式作动器的自由一自由梁模型，并使之处于双频扰力作用下，对于该模型，采用了FIR、SIIR等滤波模型进行识别和控制。通过对不同控制模式和与之相适应的滤波算法的仿真研究，揭示其算法收敛性和收敛速度等特性。     

LLE算法的模态识别及影响因素研究

局部线性嵌入算法(LLE)是一种实现对高维数据降维的流形学习算法,可基于结构响应数据进行模态参数识别,算法的噪声敏感度和稳定性对参数识别精度具有重要影响。本文以一块复合材料板为研究对象,利用LLE算法对其振动响应数据进行降维处理从而实现模态识别,重点分析了该算法的噪声敏感度和其在不同采样频率下的流形特征稳定性,同时利用模态置信准则(MAC)衡量LLE算法提取得到的振型与有限元振型的相关性。结果表明,利用LLE算法识别的模态参数具有较高的精度,且LLE算法具有较强的抗噪声干扰能力,采样频率对LLE算法的影响与采样定理相一致。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

民用飞机起落架气动噪声数值仿真研究

对某型民用飞机前起落架进行气动噪声进行数值仿真分析。采用分离涡模拟方法,计算起落架周围非定常湍流流场,提取声源信息,利用FW-H方程积分外推法求解模型辐射的声场,获得噪声的频谱特性及远场指向特性曲线。通过频谱对比,研究粗网格和细网格对仿真精度的影响以及不同积分面对噪声预测结果的影响。结果表明,分离涡模拟方法能够较好地模拟流场中存在的大量复杂的涡结构;当选取模型固体表面为积分面时,基于粗网格比基于细网格计算的声压级低约1dB;基于细网格定义空间可穿透面为积分面比定义模型固体表面为积分面计算的声压级高约5～7dB;起落架气动噪声源与其后部有规律的涡脱落相关,并且噪声辐射具有明显的指向特性。     

基于滚动时域优化的变后掠角飞机修正控制律设计

为了确保飞机在变后掠角过程中的飞行稳定性,提出了一种基于滚动时域优化(Receding horizon optimal,RHO)的修正控制方法。首先,采用反步方法进行标称控制律设计,提供基本的飞行稳定性和跟踪性能。其次,将指令滤波器表示成状态空间的形式,基于指令滤波器、飞机和积分跟踪误差的状态方程得到一个增广状态方程。然后,采用RHO方法进行修正控制律设计,在有限滚动时域内计算得到修正控制量,对标称控制器输出进行在线补偿,确保快速变后掠角过程中的飞行稳定性。最后,通过变后掠角飞机航迹倾斜角控制系统仿真对算法的有效性进行了验证。     

散射参数建模及其在传导电磁兼容中的应用

针对频谱仪法分析传导电磁干扰(Electromagnetic interference,EMI)的精度低、存在相位缺损且需使用功分器、信号源等辅助器件等问题,提出一种散射参数建模方法,并讨论了该方法在传导电磁兼容中的应用.散射参数建模方法不仅能够精确测定EMI噪声源内阻抗,EMI分离网络特性和EMI滤波器特性的幅值大小,而且能够提取相位信息,此外,测量过程无需借助辅助器件,降低了由辅助器件引起的测量误差.实验结果表明散射参数建模方法能够简单、快速地解决电力电子实际应用中存在的阻抗匹配问题,提高EMI分离网络和EMI滤波器特性参数测量精度,并为传导EMI噪声滤波器设计提供理论依据.     

基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。