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161.
162.
针对高超声速飞行器强非线性,强耦合与高度不确定性的特点,提出一种基于高阶跟踪微分器的减步控制方案。将高超声速飞行器纵向模型表达为严反馈形式。在反步法设计框架中,引入跟踪微分器,利用其对给定信号任意阶导数精确估计的能力,计算第1步设计中产生的虚拟控制量的导数,并直接获得第2步实际控制量,从而将设计步骤从3步减少为2步。且在每步设计中将参数不确定性与外部扰动建模为等效干扰,设计扩张状态观测器获得等效干扰估计值,继而在控制器设计中进行补偿。利用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性。仿真结果验证了所提控制方案对不确定及干扰的抑制作用,且跟踪精度优于传统动态面方法。 相似文献
163.
利用到达方向(DOA)和多普勒频率(DF)建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。 相似文献
164.
针对打击机动目标的制导问题,设计了一种同时考虑攻击角度约束、自动驾驶仪动态特性和固定时间收敛的新型制导律。首先,基于非奇异终端滑模控制和固定时间稳定性理论,采用反步递推方法设计制导律。在制导律设计过程中,设计了一种固定时间收敛的非奇异终端滑模面,基于固定时间控制和滑模控制,设计虚拟控制律,构造一种非线性一阶滤波器解决传统反步设计中的"微分膨胀"问题。基于超螺旋算法和固定时间稳定性理论,设计了一种固定时间收敛的滑模干扰观测器,用于估计目标机动等干扰。然后,基于Lyapunov稳定性理论,对制导律的固定时间稳定性进行了证明,并给出了收敛时间的表达式。最后,通过仿真分析,验证了所提制导律的有效性,和现有制导律相比,所提制导律具有较高的制导精度和角度约束精度、较快的系统收敛速度以及较少的能量消耗。 相似文献
165.
针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。 相似文献
166.
大挠性多体卫星的自抗扰姿态控制系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了最近提出的非线性自抗扰控制器 (ADRC)在大挠性多体卫星姿态控制中的应用问题。提出了一种双闭环自抗扰姿态控制器 (ADRAC) ,并从鲁棒性、干扰抑制、动静态性能指标和振动抑制等方面与使用于某挠性卫星的传统PID控制器进行了比较。在考虑了反作用轮和敏感器的实际非线性和敏感器噪声的影响情况下进行了仿真 ,结果表明 ,双闭环自抗扰姿态控制器各方面性能均优于传统的PID。本文提出的自抗扰姿态控制器 ,对实现挠性多体卫星的高精度高稳定度姿态控制 ,具有实际的应用价值 相似文献
167.
基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测 总被引:1,自引:1,他引:1
针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。 相似文献
168.
169.
提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。 相似文献
170.
针对含有不确定扰动项的吸气式高超声速飞行器纵向非线性模型,提出了一种基于指令滤波器的反演控制方法。将飞行器动力学模型划分为航迹角子系统和速度子系统并表示为严格反馈形式,采用动态逆方法设计反演控制中每步的虚拟控制量,并对指令滤波过程中产生的误差进行补偿。利用指令滤波器获取虚拟控制量的一阶导数,解决了反演控制方法中的“微分项膨胀”问题,同时引入虚拟控制量和实际控制量的幅值、速率和带宽约束。采用扩展状态观测器(ESO)对模型中的不确定项进行估计和补偿,保证闭环系统在存在参数不确定和外部扰动的情况下仍具有良好的控制性能。仿真结果表明,在飞行器总体参数和气动参数存在偏差的情况下,该方案能够实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。 相似文献