一种利用功率反演和线性约束最小方差算法的自适应天线

介绍了一种新的基于功率反演和线性约束最小方差的算法,以高度抑制GPS接收机的干扰信号。这种结构通过提调整天线阵列的权值,实时地接收并改变来自各方向的GPS信号,同时对不同方向的干扰信号有高的抑制比。对固定和移动的干扰都做了仿真,仿真表明这种结构有很深的零点,对固定干扰信号的抑制比可达到115dB,对移动干扰信号的抑制比可达到94dB。     

燃气发生器二自由度H∞自适应压强控制研究

为了解决由滑动板调节角度和空腔自由容积引起的燃气发生器压强时变特性的控制问题，设计了二自由度H∞自适应控制器。首先，建立燃气发生器数学模型，并提出根据标准二阶线性模型建立燃气发生器归一化线性变参数（LPV） 系统的方法。其次，假设燃气发生器系统固有频率不变，通过最小二乘辨识方法获得在不同工作点的虚拟阻尼系数分布。再其次，针对归一化LPV系统，设计了两个胞点的二自由度H∞控制器，在两个控制器胞点之间，根据虚拟阻尼系数实时求解控制参数。最后，给出了二自由度H∞自适应控制器输入信号量纲变换方法。仿真结果表明，燃气发生器LPV系统辨识精度高，二自由度H∞自适应控制器具有不超调、快速控制特性和良好的抗噪声干扰能力。     

基于ADRC迭代学习控制的四旋翼无人机姿态控制

针对农用无人机超低空表型遥感和喷药精准悬停易受地效扰动问题，提出了一种自适应ADRC姿态控制器。首先设计了基于ADRC的姿态控制器，结合四旋翼无人机平台在0.9~1.1、1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9、3.3~3.6 m/s侧向水平风、0.9~1.1 m/s （11°）、1.1~1.3 m/s （13°）、1.4~1.6 m/s （18°）、1.8~2.0 m/s （18°）、2.1~2.5 m/s （18°）前俯向风和侧俯向风下进行干扰的预测和控制量的补偿实验。实验结果显示使用ADRC姿态控制器后无人机抗风性能有较大提升。然而在存在初始误差时，ADRC固定带宽无法满足要求，进一步设计了自适应ADRC姿态控制器（ILC-ADRC）。通过迭代学习控制在线优化自抗扰控制器带宽，实现了不同增益观测器的自适应整定。实验结合四旋翼无人机平台分别进行了机头实际方向与期望方向偏离55°、90°、180°，水平风速1.1~1.3、1.4~1.6、2.0~2.4、2.5~2.9 m/s下使用ADRC和ILC-ADRC的对比。实验结果显示采用ILC-ADRC姿态控制器，在150次控制周期内，偏航角误差均在-15°~15°之间，满足四旋翼无人机偏航角控制精度要求，同时调节时间分别缩短了40%，16.67%，12.5%，53.33%，10.34%，13.95%，27.27%，58.66%，11.86%。     

高超声速飞行器纵向内环系统自适应反演预设性能控制

针对高超声速飞行器控制器现有方法大都没有考虑系统的瞬态和稳态性能满足预先设定性能的问题,在模型中存在参数型不确定性的情况下,基于反演设计思想,结合自适应控制技术,提出了一种预设性能控制器的设计方法,利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的稳定性,保证纵向内环闭环系统误差全状态满足预设的瞬态和稳态性能。给出的仿真算例验证了提出方法的有效性。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

故障Petri网方法在惯性导航系统温控回路故障诊断中的应用

基于故障Petri网方法对惯性导航系统温控回路故障进行建模,并结合关联矩阵和状态方程对故障进行诊断推理,查找故障原因。实验证明,故障Petri网方法可以实时快速地对故障进行诊断,方法实用有效。     

对失控航天器在轨服务的自适应滑模控制器设计

为实现对自由翻滚的失控目标航天器进行在轨服务,基于二阶滑模控制算法设计了相对位置与姿态耦合的自适应控制器。考虑相对转动对相对平动的耦合作用,建立了两航天器对接端口间相对位置与姿态耦合的动力学模型,并在此基础上设计了自适应Super twisting控制器,以减弱已知界限的有界干扰所产生的震颤效应,使闭环系统在有限时间内收敛到平衡点。利用李雅普诺夫方法证明了有界干扰下的闭环系统稳定性,并对收敛时间的上界进行了估计。仿真结果表明,与Super twisting算法相比,所设计的自适应二阶滑模控制器对参数不确定性及线性增长有界干扰具有较强的鲁棒性,且控制精度满足在轨服务的任务需求。     

求解双曲守恒律方程的自适应人工黏性熵稳定格式

采用熵守恒格式求解双曲守恒律方程不满足熵稳定条件.为了达到熵稳定,需要在熵守恒格式的基础上增加黏性机制,使总熵耗散.鉴于自适应人工黏性在不同的计算区域上其黏性大小的变化特点,在熵守恒通量的基础上添加经过修正的自适应人工黏性通量构造出一种新的结构简单的熵稳定格式.根据自适应人工黏性的自适应性,并经过简单调节黏性比例系数C之后,该格式可以在不使用限制器的情况下达到整体的高分辨率,表现出:在间断区域有足够的数值耗散保证稳定;在光滑区域,黏性很小,不会影响格式在此的高精度.最后的几个数值算例以熵稳定ERoe格式和高分辨率熵稳定EYee格式的数值结果作为参照,分析说明这种格式的特性.     

基于样条拟合和双向滤波的助推段弹道估计

三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题.通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少.因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略：首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度.仿真结果表明：组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40％,同时使估计弹道更平滑.此结果满足实时性要求.     

微小型无人直升机姿态信号的互补滤波融合算法

基于惯性测量技术获取飞行器姿态信号的方法已被广泛应用,然而对于微小型或低成本无人飞行器而言,通过MEMS传感器获取满足精度要求且稳定可靠的姿态信号仍然是具有一定难度的工程问题。文章针对民用微小型无人直升机的低成本要求和使用环境,利用三轴角速率陀螺仪和加速度计在姿态估计中频率互补的特性,采用互补滤波算法,改进了滤波参数的自适应调整方法,实现了俯仰角和滚转角信号的有效融合,得到的姿态信息可用于微小型无人直升机的内环增稳控制。仿真和试验数据表明,该方法测量精度较高,工程实现简单,算法稳定,能有效解决微小型无人直升机姿态信号的工程求解和使用问题。