我的学校在太空

今天,我提着手提电脑坐着一架崭新的航天飞机来到太空。嗨!这一带果真和别处大不相同。星星在与月亮深情对唱,太阳公公躺在那里一动不动,好像是在无病呻吟。我走进学校,很奇怪,没有黑板,也迟迟不见老师来,原来课本的内容早己被老师的"好帮手"输入电脑     

基于单神经元的飞航导弹智能PID控制

针对飞航导弹扇面发射和大空域机动飞行引起的非线性时变、建模误差等问题，根据智能控制、神经网络及传统的PID控制理论设计了一种基于单神经元的智能自整定PID控制器。仿真结果表明，该控制器可使飞航导弹的自动驾驶仪具有较好的飞行品质和精度、更强的鲁棒性，同时也能满足实时性要求，且工程实现简单。     

控制输入约束下非线性系统输出反馈容错控制

针对一类非线性系统的执行器增益故障,在考虑控制输入幅值约束下,研究了故障系统的主动容错控制策略。利用静态输出反馈控制策略,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术给出了重构容错控制器的递推设计方法,确保故障闭环系统在满足给定控制输入幅值约束下的鲁棒稳定性,并具有与无故障正常系统接近的其他优化控制性能。仿真算例表明了本文容错设计策略的有效性。     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

神经元最优状态反馈控制及其在登月问题中的应用研究

以非线性系统自学习最优控制算法为基础，提出了一种基于人工神经元网络的非线性状态反馈最优控制策略，使非线性不确定性的被控系统能通过自学习实现某种最优的非线性反馈控制，本文对该控制策略在登月软着陆问题中应用进行仿真研究，验证了该控制策略的可行性和有效性。     

基于手持设备人机交互应用的架构设计与开发框架

嵌入式手持移动设备如手机、PDA等的应用特性是人机交互频繁，应用程序的运行主要是通过用户的随机输入，并要求程序有实时的反应。基于此，提出一种设计架构用于该类产品的人机交互应用程序的开发；该架构在嵌入式实时内核Nucleus PLUS上实现。这里所讲的人机交互应用程序是指面向该类产品的音量控制、菜单控制、电话控制等基本交互功能。     

一种新的抗饱和控制器研究与设计

首先忽略执行器的饱和,设计了能够满足系统性能要求的线性控制,然后设计了饱和补偿器降低饱和的影响,线性控制器使系统有较小的阻尼率以提高响应的快速性;当输出达到设定值时,非线性控制器使系统有较大阻尼率以降低超调量。线性控制器与非线性控制器合成总控制器,结合PID技术,能够实现高精度艰踪控制。本方法设计的控制器应用于伺服跟踪系统,仿真结果表明该方法是有效的。     

电动伺服机构永磁同步电机的自抗扰控制

针对运载火箭电动伺服机构谐振频率过低,而传统陷波滤波器算法会降低系统的快速性问题,提出了一种基于自抗扰控制（ADRC）的微分前馈控制算法。在开环等效增益相近的情况下,比较了系统在传统PID控制和一阶ADRC控制方式下的阶跃响应和抗扰性能;对输入正弦指令的情况,比较了系统在比例+扩张状态观测器（ESO）和有限时间比例（FTP）+ESO这两种控制方式下有无输入微分前馈（IDF）的跟踪性能。仿真和实验结果均表明,在常规ADRC中引入IDF,可有效提高电动伺服机构对时变输入的跟踪精度。     

一类非线性时滞系统的采样控制

针对于采样区间具有已知上界的非线性时滞系统,分别考虑了常采样和变采样两种情况下的采样控制问题.目标是设计一个状态反馈采样控制器,使得闭环系统指数稳定,并且满足给定的性能指标.基于输入延迟方法,可以将采样控制系统转化成具有时变延迟的连续系统.引入了新的时间依赖Lyapunov函数,这些Lyapunov函数在下一个采样时间到来之前没有增长.以线性矩阵不等式(LMI, Linear Matrix Inequality)的形式给出了具有时变延迟的非线性扰动系统指数稳定的充分条件.仿真结果说明了所提方法可以提高系统的抗扰能力.