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大攻角导弹的导引运动建模与导引律设计 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍了在大攻角情况下,建立的导弹目标的追逃运动模型;阐明了在目标运动详细信息未知的条件下,应用基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒控制方法,提出的一种非线性鲁棒制导算法.仿真结果验证了导引运动模型的正确性和制导算法的有效性. 相似文献
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针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。 相似文献
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当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。 相似文献
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磁光阱是一种冷却陷俘原子的装置,磁光阱实验参数的优化是冷原子实验中基础且重要的工作,人工手动优化参数需耗费大量时间,且很难确保最终参数是全局最优的。基于贝叶斯优化的机器学习方法是一种对目标表达式未知、非凸、多峰的量子物理系统进行参数优化的有效方案,该过程通常远快于人工手动调节,且有更大概率找到全局最优值。提出了一种基于贝叶斯优化方法的冷原子多参数自主实时优化实验方案,该方案通过成本函数构造、控制程序编写、贝叶斯算法优化等形成一个可自主优化的闭环系统。实验结果表明,经过约30 min的迭代优化,所提方案可有效完成磁光阱系统的多参数优化,并得到最优的实验结果;所提方案验证了贝叶斯优化方法在多参数物理系统中应用的可行性,通过改进成本函数,还可应用于其他的复杂多参数实验物理系统最优参数快速确定。 相似文献
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《航空学报》2015,(9)
针对敌方存在伴飞诱饵情况下我方自杀式无人机的攻击策略问题展开研究。首先,根据自杀式无人机的作战特点,提出一种改进的Lanchester方程,即在分析机载传感装置作战性能的基础上,建立起作战双方兵力损耗的微分方程,以得到能够描述自杀式无人机的作战规律。然后,将最优控制方法应用于Lanchester方程中的攻击策略分析,以Lanchester方程为状态方程,以无人机的攻击概率为控制变量,分别得到终端时刻固定和可变两种情况下的最优控制模型,并采用高斯伪谱法对最优控制问题进行求解,以得到最优攻击策略。最后,对敌方杀伤力未知时我方无人机的攻击策略进行分析,同样可以得到相应的最优攻击策略。在给定的初始条件下进行了一系列仿真验证,仿真结果表明了模型的合理性和算法的有效性,所述方法可以为相应的空战决策提供依据。 相似文献
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针对四旋翼飞行器在依靠地标导航完成动平台自主降落任务中存在的目标易丢失、地标定位死区大和降落可靠性差等问题,设计了一种基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落系统。该系统以圆环地标和二维码构成复合地标来解决仅用单一地标定位时存在的定位死区大和定位范围小等问题。针对地标识别丢失、动平台车轮打滑和码盘标定不精确等问题,建立动平台的精确运动模型同时考虑码盘包含未知测量偏差,基于扩展卡尔曼滤波器实现了对动平台连续位姿的在线估计。最终,基于动平台位姿估计结果以最小Jerk指标设计降落轨迹和降落策略,实现了四旋翼飞行器在动平台上高效平稳的降落。为验证所提系统的有效性,设计了仿真和实际降落实验,验证了所提复合地标实现摄像头距离在0.5~6.0 m内的综合完整定位;所设计的动平台状态估计器能在码盘存在未知测量偏差的情况下准确估计出平台的实时位姿,同时所提自主优化降落策略和轨迹规划算法保证了可靠的动平台降落。 相似文献
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《中国航空学报》2016,(3):688-703
An adaptive sliding mode control(ASMC) law is proposed in decentralized scheme for trajectory tracking control of a new concept space robot.Each joint of the system is a free ball joint capable of rotating with three degrees of freedom(DOF).A cluster of control moment gyroscopes(CMGs) is mounted on each link and the base to actuate the system.The modified Rodrigues parameters(MRPs) are employed to describe the angular displacements,and the equations of motion are derived using Kane's equations.The controller for each link or the base is designed separately in decentralized scheme.The unknown disturbances,inertia parameter uncertainties and nonlinear uncertainties are classified as a ‘‘lumped" matched uncertainty with unknown upper bound,and a continuous sliding mode control(SMC) law is proposed,in which the control gain is tuned by the improved adaptation laws for the upper bound on norm of the uncertainty.A general amplification function is designed and incorporated in the adaptation laws to reduce the control error without conspicuously increasing the magnitude of the control input.Uniformly ultimate boundedness of the closed loop system is proved by Lyapunov's method.Simulation results based on a three-link system verify the effectiveness of the proposed controller. 相似文献
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具有未知干扰输入的随机系统状态估计问题广泛存在于控制、通信、信号处理和故障诊断等领域,但目前的研究成果大多局限于单传感器动态离散系统。针对状态方程含有未知干扰、量测方程含有未知偏差的多传感器系统状态估计问题开展了研究,提出了一种双重未知干扰解耦下的最小方差无偏估计滤波器。首先,建立量测偏差通用演化模型;然后,解耦偏差演化模型中的未知输入,设计最小方差无偏估计器对量测干扰偏差进行估计;之后,利用估计出的量测偏差来校正动态系统测量值;最后,根据量测偏差校正后的系统模型设计最优状态观测器,获得具有最小方差无偏的状态估计。径向飞行控制系统的例子验证了所提方法的有效性,与相关方法的仿真对比反应了所提方法的优越性。 相似文献
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Adaptive Two-Stage Extended Kalman Filter for a Fault-Tolerant INS-GPS Loosely Coupled System 总被引:5,自引:0,他引:5
Kim Kwang Hoon Lee Jang Gyu Park Chan Gook 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2009,45(1):125-137
The well-known conventional Kalman filter requires an accurate system model and exact stochastic information. But in a number of situations, the system model has an unknown bias, which may degrade the performance of the Kalman filter or may cause the filter to diverge. The effect of the unknown bias may be more pronounced on the extended Kalman filter (EKF), which is a nonlinear filter. The two-stage extended Kalman filter (TEKF) with respect to this problem has been receiving considerable attention for a long time. Recently, the optimal two-stage Kalman filter (TKF) for linear stochastic systems with a constant bias or a random bias has been proposed by several researchers. A TEKF can also be similarly derived as the optimal TKF. In the case of a random bias, the TEKF assumes that the information of a random bi?s is known. But the information of a random bias is unknown or partially known in general. To solve this problem, this paper proposes an adaptive two-stage extended Kalman filter (ATEKF) using an adaptive fading EKF. To verify the performance of the proposed ATEKF, the ATEKF is applied to the INS-GPS (inertial navigation system-Global Positioning System) loosely coupled system with an unknown fault bias. The proposed ATEKF tracked/estimated the unknown bias effectively although the information about the random bias was unknown. 相似文献
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针对控制输入饱和受限且带有未知扰动的电机伺服系统,提出一种实现曲线轨迹准确跟踪的鲁棒复合控制方案。该方案引入一个参考信号生成器和一个扩展状态观测器,其中参考信号生成器可根据目标轨迹信号构造出对应的状态量,扩展状态观测器用于对系统的状态量和扰动进行估计, 采用反馈与前馈相结合构成最终的控制律。利用Lyapunov理论对闭环系统的稳定性进行了严格分析。在MATLAB中进行了仿真研究,随后在一个DSP控制的永磁直线电机二维伺服平台进行了试验验证。结果表明:所提的控制方案能在轨迹跟踪任务中取得优越的瞬态性能和稳态准确性,而且对目标轨迹和扰动的幅值差异具有较好的鲁棒性。 相似文献