基于FPGA的自适应陷波器研究和设计

对基于FPGA的自适应滤波器进行了研究.首先,分析了最小均方根(LMS)算法原理,并介绍了陷波器的稳定性问题.然后,提出了一种基于FPGA的自适应滤波器的实现方法,并进行了仿真验证.最后搭建了试验平台验证了陷波器的功能.仿真和试验结果表明,该自适应陷波器有良好的滤波功能.     

一种应用于半闭环低刚度TVC伺服系统的力矩反馈控制方法

针对新型火箭发动机喷管刚度低、伺服系统呈半闭环结构导致的伺服系统谐振和快速性之间难以调和的问题,以上面级电动伺服系统为研究对象,对机构参数与系统性能之间的关系进行了仿真研究,提出了一种新的谐振抑制控制方法,引入力矩反馈使伺服机构具有力矩控制能力。仿真结果表明,提出的力矩反馈控制方法具有比陷波算法更优的谐振抑制能力,运算量并未增加,且涉及的参数均可通过测试得到,调试难度有所降低。     

伺服系统机械谐振机理与抑制方法分析

现今高性能伺服系统对系统带宽提出了越来越高的要求,而传动轴、联轴器、减速器等传动机构均存在一定的弹性,使得系统具有一定频率的谐振点.当系统带宽覆盖该谐振频率时,系统就会发生机械谐振现象.尤其对减速器等必然存在传动间隙的传动装置,间隙的存在极大地降低了传动刚度,并加剧谐振带来的危害.在分析伺服系统机械谐振产生机理的基础上,对目前国内外关于抑制机械谐振的各种方法进行了介绍与分析.针对舵系统应用背景指出了几种具有良好应用前景的抑制方法,并着重进行了分析与研究.     

高超声速飞行器气动伺服弹性的自适应抑制

针对弹性高超声速飞行器的气动伺服弹性问题，提出一种结合线性自抗扰和自适应陷波器的综合控制方案。针对强耦合和强不确定性问题，采用线性自抗扰控制对总扰动进行快速估计和补偿。为了在最小化对刚体控制性能影响的同时实现对频率未知且时变的弹性模态的抑制，采用能够在线估计弹性频率的自适应陷波器。根据气动伺服弹性抑制问题的特点提炼出对自适应陷波器的性能需求。针对这些需求设计了两种基于递推最大似然法的多频率直接辨识方案——参数单独自适应和同时自适应方案。为了提高辨识算法在各种随机扰动下的鲁棒性，在此基础上提出一种在线有效性监督机制，并通过大量的数字仿真对两种方案进行了性能对比。最后，在弹性高超声速飞行器模型上进行仿真，仿真结果验证了所提控制方案的有效性。     

一种涡轴发动机控制系统自适应扭振抑制方法研究

为了解决直升机机动飞行时涡轴发动机控制系统扭振不稳定性问题,根据扭矩动力传递链特点,设计了一种基于最小均方差(LMS)的自适应滤波器,以抑制自由涡轮转速中的扭振动态,并与常规的陷波滤波器效果进行了对比。仿真结果表明,在定旋翼转速下,陷波滤波器和基于LMS的自适应滤波器均能抑制1.90Hz对应的固定扭振分量,但后者能使扭振幅值降低至5%以下,滤波效果明显优于前者;同时,变旋翼转速飞行时,发动机端的扭振基频率会随着转速变化在1.30~2.20Hz变动,此时常规陷波滤波器不再适用,而基于LMS的自适应滤波器仍可显著抑制扭振动态。     

控制系统延迟对轴扭振的影响

控制系统中的轴扭振会引起系统控制量的振荡,加大机械传动装置磨损,甚至会导致传动轴断裂。在工业应用中,多采用陷波滤波器抑制轴扭振,而陷波频率的选取通常未考虑控制系统延迟因素。基于电机角速度增量、轴转矩增量和电机电磁转矩增量的相位图,分析了控制系统延迟对轴扭振频率的影响。仿真结果对分析结论给予了验证。     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法

空时自适应处理(STAP)是机载预警雷达抑制杂波和干扰的一项关键技术,而多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程实现的降维(RD)STAP方法。STAP目标检测后还需进一步估计目标的角度参数,因此将自适应单脉冲(AM)技术引入3DT,提出了一种高精度联合估计目标速度与方位空间角的空时自适应单脉冲算法。理论分析与仿真实验结果表明,当目标多普勒频率偏离检测多普勒单元中心频率时,该算法能同时减少目标多普勒跨越损失和空时导引矢量失配损失,进而提高输出信杂噪比(SCNR),改善目标测角精度。     

基于RBF神经网络的液压位置伺服系统故障诊断

针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点,提出双级径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位.采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器,通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测.利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数,应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位.针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点,提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法,利用网络优化结构参数和学习率,加快神经网络收敛速度,减少运算量.实验结果表明,利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障,并能实现系统的故障定位.     

电动舵机中的电流环分析及校正

以电动舵机中电流控制问题为研究对象,通过对直流电机电流数学建模及频域分析,阐述了常规电流环控制器校正后的电流频率响应特性。针对电流负反馈容易引入测量噪声、采样延时带来不稳定等问题,提出呆用陷波滤波器串联校正电流的频率特性,并给出了滤波器参数设计方法。分别对串联校正和电流负反馈控制进行了实验验证,结果表明采用陷波滤波器串联校正能够抑制峰值电流,与电流环比例控制效果接近,其实现简单、稳定性好。     

二维驱动机构的机电一体化谐振问题探讨

谐振是机电一体化的普通现象,致其产生的因素有很多,其中最为常见的是电机与负载之间的力矩传递。谐振的发生不仅会损害本体,还会对安装平台造成不良影响,甚至恶化平台上其他仪器的性能。以二维驱动机构的机电一体化谐振问题为例,通过高频(100kHz)采样伺服电机相电流及角度传感器的信号,分析了电机三相电流和角度传感器的频谱成份,提出采用双反馈控制和notch数字滤波器改变系统的频谱特性,从而消除机械谐振,提高伺服跟踪精度,使之满足工程型号的要求。此方法对解决机电一体化的谐振问题具有重要意义。     

基于apFFT的罗兰-C窄带干扰频域抑制方法

针对现有罗兰-C接收机普遍采用固定陷波电路抑制窄带干扰的情况,提出了基于全相位谱分析(apFFT)的频域精确自适应陷波罗兰-C窄带干扰抑制方法,设计了基于双相移组合全相位法的FIR频域陷波器。在对窄带干扰进行精确谱分析的基础上,设计相应频点的陷波器对多个窄带干扰进行抑制。基于MATLAB的仿真结果表明:该方法能够根据罗兰-C窄带干扰频率的变化,实现频点任意控制的频域自适应陷波,有效恢复出罗兰-C信号,为增强型罗兰-C接收机的设计提供了一种简单有效的窄带干扰抑制方法。     

整体叶盘高效强力复合铣A轴高精度控制技术研究

A轴单元作为五轴数控机床的关键功能部件,其控制精度直接影响整体叶盘的加工精度和表面质量.针对摩擦、齿隙、参数摄动和测量噪声等非线性干扰对A轴伺服系统控制精度的影响,提出了基于线性二次型最优控制(LQC)和滑模控制(SMC)相结合的鲁棒控制算法(LQSMC).该方法以系统状态空间表达式及LQC为基础,通过引入基于卡尔曼滤波器和控制输入的状态估计,对系统状态空间模型进行改进并定义新的滑模面方程,使得改进后的控制算法在性能上接近LQC并能有效抑制SMC的抖振.仿真分析和实验结果表明,LQSMC算法具有控制精度高、鲁棒性强和抑制干扰能力强等优点,其能有效提高A轴伺服系统的定位精度和跟踪精度,使整体叶盘型面加工精度和表面一致性得到保证,并显著降低了表面粗糙度.     

基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

一种频域插值变化迭代频率估计方法

针对现有频率估计算法存在的复杂度高、频率估计能力弱、估计结果均方差大等缺点,在固定迭代AM（Aboutanios—Mulgrew）无偏频率估计算法基础上,提出一种频域插值变化迭代频率估计算法,推导了不同迭代参数实现无偏估计的充分条件,证明了有偏估计时本算法的收敛性和偏离度,通过设置不同迭代参数,可以实现无偏或有偏估计。仿真分析表明：当具有较高信噪比时,在整个频率估计范围内,该方法均方误差接近CRLB（Cramer-RaoLowerBound,克拉美一罗下限）;当FFT（FastFourierTransform,快速傅里叶变换）粗估计残余频率接近0．5时,该方法的均方误差优于CRLB,为CRLB的96％。     

Modified fast Fourier transform in FBMC for satellite communications

In this paper,a Doppler scaling fast Fourier transform (Doppler-FFT) algorithm for filter bank multi-carrier (FBMC) is proposed,which can efficiently eliminate the impact of the Doppler scaling in satellite communications.By introducing a Doppler scaling factor into the butterfly structure of the fast Fourier transform (FFT) algorithm,the proposed algorithm eliminates the differences between the Doppler shifts of the received subcarriers,and maintains the same order of computational complexity compared to that of the traditional FFT.In the process of using the new method,the Doppler scaling should be estimated by calculating the orbital data in advance.Thus,the inter-symbol interference (ISI) and the inter-carrier interference (ICI) can be completely eliminated,and the signal to interference and noise ratio (SINR) will not be affected.Simulation results also show that the proposed algorithm can achieve a 0.4 dB performance gain compared to the frequency domain equalization (FDE) algorithm in satellite communications.