基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

输入受限的漂浮基多柔性空间机器人轨迹跟踪的混合控制及振动主动抑制

空间机器人在实际运作中往往会遇到控制系统输入受限的情况,这将严重影响系统的控制品质。考虑输入受限的情况,对漂浮基多柔性空间机器人系统进行研究。通过对系统进行运动学和动力学分析,构建系统的动力学方程。采用奇异摄动方法,将刚柔耦合系统分为慢变子系统和快变子系统,并为各个子系统设计控制方法。最终提出由改进的鲁棒滑模模糊控制方法、速度差值反馈控制法和线性二次最优控制方法组成的混合控制方法。该控制方法能够主动减小空间机器人完成期望运动所需的力矩,使系统适应输入受限的工作条件;同时能够补偿系统的不确定参数和外部干扰,最终实现系统运动的精确控制和振动的主动抑制。仿真对比实验证明了在输入受限的情况下,所提出的混合控制方法的有效性和强适应性。     

一种柔性空间机械臂的刚体运动和柔性振动复合控制方法

针对柔性空间机械臂的刚体运动控制和柔性体振动抑制问题,给出了一种反馈和前馈复合控制方法.对于一个柔性双连杆机械臂,首先设计反馈线性化控制器,消除非线性影响,实现大范围的刚体运动控制.其次基于闭环回路响应的振动特性,设计输入成型前馈控制器,预成型控制命令,抑制对结构振动影响显著的某些模态响应.最后仿真结果证实了给出的反馈线性化和输入成型复合控制方法,可以实现精确的位置控制,同时机械臂的残余振动得到了有效的抑制.     

具有输入约束的飞机姿态L1自适应控制

针对具有模型不确定性、控制舵面故障以及非线性干扰的飞机俯仰姿态控制问题,基于L1自适应方法设计增广控制器。设计合适带宽的低通滤波器,以满足控制器快速自适应要求,保证系统输入输出信号的一致性能有界。考虑伺服控制实际存在的幅值约束,推导出所设计的自适应控制系统的稳定性条件及其性能界,即忽略幅值约束时,选择足够大的自适应增益,闭环系统性能能够任意接近参考系统;考虑幅值约束时,闭环系统的性能可以通过增大自适应增益得以改善,但是不能任意接近参考系统。仿真验证了所设计的飞机姿态控制系统的有效性,结果表明控制器对有界不确定性和干扰具有鲁棒性,同时满足输入约束要求。     

用于光互连的2．5Gbps CMOS前置放大器设计

采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺设计了用于光互连通信系统的2.5 Gbps前置放大器.该前置放大器采用了具有电压一电流反馈特性的全差分结构.用Cadence Virtuoso软件的仿真结果表明:在光探测器结电容为0.4 pF,1.8 V单电压源供电情况下,电路跨阻增益为80.88 dBΩ,-3 dB带宽可达2.11 GHz,直流功耗26.46 mW.当输入电流信号峰峰值为9.7μA时,输出差分信号摆幅为124 mV.可望工作于以后的光互连通信系统中.     

有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计

对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。     

直升机吊挂飞行中载荷摆动控制方法研究

当直升机的吊挂载荷较大时,机体和吊挂相互耦合将会影响直升机的操纵性和稳定性。飞行员对直升机的操纵会引起吊挂载荷摆动,导致直升机产生剩余振荡,飞行员处理不当极易出现飞行员诱发振荡（PIO）现象。以某直升机为研究对象,通过一些假设简化直升机吊挂模型,提出一种面向工程应用的控制方法;以显模型跟随控制方法为基础架构,结合自适应控制和输入整形技术,对控制方法进行仿真分析。结果表明：该控制方法给飞行员提供了良好的操纵性,同时能够解决吊挂飞行时存在的剩余振荡问题。     

低热层臭氧含量振荡和温度起伏间的耦合关系

本文求出了声重波传播过程中,低热层臭氧含量振荡和温度场起伏间的耦合关系。首次揭示出其正负相关性的内在原因和判据——动力扰动尺度。在中小尺度声重波扰动范围内,臭氧含量振荡与温度场起伏是正相关的,且相关幅度可达或超过7;而在大尺度或行星尺度波范围内,则一般为负相关。此发现可解释低热层中臭氧含量快速变化及臭氧含量长时间纬圈平均值变化与温度场成负相关的观测事实。本文还在声重波尺度范围内比较了线性和非线性理论的结果,结果表明两者没有太大的差异。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。