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891.
针对卫星编队飞行相对位置协同控制问题,基于编队卫星相对运动非线性动力学方程和一致性理论设计了两种自适应协同控制器。首先,在卫星质量不确定和星间信息交互存在通信时延的条件下,设计了一种全状态反馈自适应协同控制器,并证明了该控制策略对空间摄动力的鲁棒性。其次,进一步考虑速度信息不可测的条件下,采用滤波器设计了一种无速度反馈的自适应协同控制器。最后,以编队构型重构为例对两种自适应协同控制器进行了仿真校验。仿真结果表明:两种自适应协同控制器均可有效应用于卫星编队飞行相对位置的协同控制,能够保证编队卫星对各自期望轨迹跟踪的同时暂态保持编队构型的稳定,具有较高的控制精度。 相似文献
892.
相对轨道状态确定是小卫星编队正常工作的基础和重要保障.针对小型化、低成本的星载GPS接收机定轨精度较低的情况,提出一种利用单纯星间测距信息对卫星编队相对轨道进行修正的方法.引入星间测距信息,采用扩展卡尔曼滤波算法提高编队的相对轨道估计精度.通过仿真验证,证实了该方案的有效性. 相似文献
893.
含扩张状态观测器的高超声速飞行器动态面姿态控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高超声速飞行器复杂非线性、高不确定性和强通道耦合等特点,提出了一种飞行器姿态控制的非线性设计方法。根据高超声速飞行器无动力飞行的姿态运动方程组,给出一个可面向姿态控制的非线性设计模型。针对一类非线性系统,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的动态逆设计方法,并通过动态面控制理论,将其应用于高超声速飞行器的三通道姿态控制中。仿真结果表明,相比基于传统动态逆的动态面控制方案,本文所提出的控制方案可以保证飞行器快速、精确地跟踪角位置指令,并且具备针对系统不确定性的强鲁棒性能。 相似文献
894.
针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。 相似文献
895.
896.
《航空维修与工程》2021,(5)
发动机特性图对精确建立仿真模型尤为关键。通过对发动机压比、推力、效率及流量等参数进行相关性讨论,利用GasTurb对V2500发动机进行建模仿真;在建模结果与试车数据误差较小、模型较为精确的基础上,利用特性图对模型进行优化修正。结果表明:在相同工况下利用特性图进行修正后,14个参数均有不同程度的优化效果,不同EPR时各参数平均误差分别由1.665%、2.385%、3.311%降至1.230%、2.385%、2.735%,有效提升所建模型的精确度。与其他优化方法对比,特性图修正法对设计点附近的工作点修正效果明显,对偏离设计点较多的则不太适用。本文将航空发动机原理、部件级建模仿真等研究进行有效结合,对特性图与发动机建模优化进行相关性探索及研究,具有重要的理论意义和实用价值。 相似文献
897.
898.
针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制. 相似文献
899.
为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。 相似文献
900.
针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。 相似文献