集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

遗忘因子模糊自调整算法及在故障诊断中的应用

基于参数估计的故障诊断方法因为具有确定故障发生的时间、位置和程度的能力而越来越引起人们的重视。时变（快速的或慢速的）参数辨识是基于参数估计故障诊断方法的关键。本文根据系统的变化，基于模糊控制的原理自动调整遗忘因子，导出了一种实现比较简单，对参数的时变具有较高跟踪速度和跟踪精度的辨识方法。理论分析和仿真试验证实了该方法的有效性     

数字式自校正控制方法

通过实例说明自校正控制的设计和实现过程.从参数辨识开始,给出递推最小二乘算法和遗忘因子法.在数字控制器离线设计中,应用PID和极点配置两种方法来解决系统跟踪调节的参数选定问题.最后,将系统辨识、控制器设计和控制过程实现融为一体,在线实时地应用自校正算法来解决给定实例的跟踪控制,并通过计算曲线说明系统对于外界参数变化的自适应功能.     

空间绳系机器人抓捕非合作目标的质量特性参数辨识

针对空间绳系机器人抓捕非合作目标/空间垃圾后需要对其进行回收/拖曳的精确控制问题,提出了一种利用抓捕后保持阶段的振动特性辨识目标参数的方法。首先,根据质量特性参数辨识的需要,推导了系统的动力学模型。不同于以往将本体卫星和被抓捕目标简化为质点的动力学模型,本文针对任意的目标抓捕位置,在考虑重力梯度影响的基础上,利用拉格朗日法获得系统各广义坐标的动力学公式。然后,分析非合作目标和系绳在后抓捕保持阶段的姿态运动。最后,在非合作目标与本体卫星没有任何信息交互的情况下,利用后抓捕阶段目标卫星和系绳特有的振动,并使用具有鲁棒性可遗忘因子的递推最小二乘法,提出了包括转动惯量和质心到任意抓捕点距离在内的质量特性参数辨识算法。     

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

基于高阶累积量的闭环子空间辨识算法研究

为了解决过程噪声和测量噪声为高斯有色噪声且反馈控制器未知情况下的闭环系统辨识问题,给出了基于子空间辨识框架下的闭环辨识算法。算法通过选择适当的辅助变量,构造出噪声过程的高阶累积量,并利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性来抑制噪声的影响,最后再使用子空间算法辨识系统的状态空间模型。数值仿真表明,对于存在高斯有色噪声的闭环系统,该辨识算法可以得到无偏的系统状态空间模型。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

基于多变量特征模型的机械手自适应控制

机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。     

遗忘因子选取对于时变参数识别结果的影响

本文在已知后验知识的基础上，提出了以极小化待识别参数标准差为目标函数的最佳遗忘因子选择方案，考察了遗忘因子选取对时变参数识别结果的影响。数字仿真结果表明，对于各种不同算法（ＬＳ，ＤＬＳ，ＩＶ），选用最佳遗忘因子后，相应于标准差达极小的物理参数的识别结果均优于以往凭经验所选择的遗忘因子的识别结果。依本文方法而进行的模拟计算，可以为各种不同变化类型的时变参数的识别提供一种选择最佳遗忘因子的理论依据     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型参数辨识方法

为使月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型更精确地模拟真实在轨太阳电池阵硬件系统的工作状态,提出对仿真模型进行参数辨识的方法。给出了太阳电池阵电性能仿真模型,分析其输入、输出与初始化参数,说明了利用遗传算法和遥测数据开展参数辨识的可行性。提出仿真模型参数辨识方法的总体思路,即将遥测数据作为激励源,再采用遗传算法开展参数辨识。利用某一时段的遥测数据对仿真模型参数进行辨识,并用其他时段的遥测数据对辨识结果进行验证。结果表明:辨识后的仿真模型输出与对应遥测值的接近程度更高,仿真模型的输出偏差可减小约50%。文章提出的仿真模型参数辨识方法,可使仿真模型在月球巡视器在轨期间的任务规划验证和伴飞任务中提供精准预报。