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801.
802.
针对刚体航天器存在未知惯量参数、推力器故障以及控制受限的姿态控制问题,提出了一类自适应变结构容错控制方法,显式地引入推力器输出的饱和幅值,以确保控制输出在其要求界的范围内;同时,引入控制参数在线自适应调整技术,提高了控制律对参数、干扰以及故障变化的自适应能力;对设计者而言,推力器故障信息不需要进行在线检测和分离。此外,进一步考虑存在推力偏差对系统性能的影响,设计控制器参数使得闭环系统对这类推力偏差具有L2增益稳定性。最后,将设计的控制器应用于航天器的姿态机动控制,仿真结果表明该控制器能有效地抑制外部干扰、参数不确定性和推力器各种故障的约束,在完成姿态机动的同时,保证其控制输出满足饱和受限界的要求。 相似文献
803.
804.
高超声速滑翔再入飞行器弹道估计的自适应卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
采用传统状态增广法对高超声速滑翔再入飞行器(HGRV)进行弹道估计,存在模型简化误差过大和过程噪声方差难以构造的问题.依据目标运动特性和模型简化误差定量分析结果,状态方程改进为采用圆形地球模型和拟合大气模型并考虑哥氏力.采用一阶Markov过程描述气动力参数,将过程噪声方差构造为气动力参数方差和机动时间常数的函数,时变气动力参数方差采用“渐消记忆”的统计估计法由气动力参数估计值序列统计获得,而存在跳变的机动时间常数则作为运动模式采用变结构交互多模型法与运动状态一起估计.仿真结果表明,所提算法对位置、速度和气动力参数的估计精度优于传统算法,具有较好的工程实用性、鲁棒性和效费比. 相似文献
805.
航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制 总被引:1,自引:2,他引:1
针对航空发动机控制系统须具有强鲁棒性和快速响应等特点及Terminal滑模控制存在奇异性等缺点,提出了一种航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制器设计方法.设计了一种快速非奇异Terminal滑模面,同时解决了传统Terminal滑模控制的奇异性和远离平衡点收敛速度慢两个缺点.采用自适应方法估计等效干扰,无需已知航空发动机的干扰上界,利用Lyapunov理论分析了其稳定性.仿真结果表明:设计的Terminal滑模控制器具有良好的动态性能,状态输出响应快速,调节时间在2s左右,无稳态误差,无超调,未发生奇异现象. 相似文献
806.
为了综合评价自适应变循环发动机相比常规涡扇发动机的性能优势,提出了从发动机耗油率降低和质量增加2个维度以及从发动机耗油率、飞机燃油消耗量和燃油效率之间关系的角度来评价自适应变循环发动机性能的2种方法。结果表明:发动机耗油率降低和质量增加之间存在某个平衡点,只有质量增加幅度小于耗油率降低幅度时,才能体现自适应变循环发动机的性能优势,并且飞机航程越长,越能体现自适应变循环发动机耗油率降低带来的优势;发动机耗油率、飞机燃油消耗量和燃油效率之间呈指数关系变化,当假设飞机巡航航程为3500 km、飞机升阻比为10.5时,自适应变循环发动机巡航耗油率相比常规涡扇发动机的降低1%,可使飞机燃油消耗量减少约1.9%,飞机燃油效率提高约2.4%。 相似文献
807.
通过传统实验或CFD 手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD 更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解(POD)方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络(RBFN)响应POD 基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明:本文构建的POD-RBFN 混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25% 左右。 相似文献
808.
激光陀螺的高频读出与自适应滤波方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对三轴激光陀螺捷联惯导系统(LINS)中三个激光陀螺受各自抖动频率限制,读出频带不足且读出信号不同步,导致动态应用精度降低,研究并开发了一种新的环形激光陀螺(RLG)高频读出电路及信号处理方法。方案采用抖动角传感器获取RLG抖动输出结合原始输出信号构成闭环LMS自适应滤波器,通过DSP信号处理,同时用整周期采样的累积输出作补偿。给出了实现的原理框图和滤波算法。经测试,该方法提高了RLG的读出频带,解决了读出信号不同步的问题,并有效减小了RLG的输出信号噪声,提高了LINS的解算精度,为系统在高动态条件下,实现相关数据分析与误差补偿提供了前提和基础。 相似文献
809.
Multi-parameter decoupling and slope tracking control strategy of a large-scale high altitude environment simulation test cabin 总被引:2,自引:0,他引:2
A large-scale high altitude environment simulation test cabin was developed to accurately control temperatures and pressures encountered at high altitudes. The system was developed to provide slope-tracking dynamic control of the temperature–pressure two-parameter and overcome the control difficulties inherent to a large inertia lag link with a complex control system which is composed of turbine refrigeration device, vacuum device and liquid nitrogen cooling device. The system includes multi-parameter decoupling of the cabin itself to avoid equipment damage of air refrigeration turbine caused by improper operation. Based on analysis of the dynamic characteristics and modeling for variations in temperature, pressure and rotation speed, an intelligent controller was implemented that includes decoupling and fuzzy arithmetic combined with an expert PID controller to control test parameters by decoupling and slope tracking control strategy. The control system employed centralized management in an open industrial ethernet architecture with an industrial computer at the core. The simulation and field debugging and running results show that this method can solve the problems of a poor anti-interference performance typical for a conventional PID and overshooting that can readily damage equipment. The steady-state characteristics meet the system requirements. 相似文献
810.
Gan Zhengtao Yu Gang Li Shaoxia He Xiuli Chen Ru Zheng Caiyun Ning Weijian 《中国航空学报》2016,(4):1018-1026
Laser heating technology is a type of potential and attractive space heat flux simulation technology, which is characterized by high heating rate, controlled spatial intensity distribution and rapid response. However, the controlled plant is nonlinear, time-varying and uncertainty when implementing the laser-based heat flux simulation. In this paper, a novel intelligent adaptive controller based on proportion–integration–differentiation(PID) type fuzzy logic is proposed to improve the performance of laser-based ground thermal test. The temperature range of thermal cycles is more than 200 K in many instances. In order to improve the adaptability of controller,output scaling factors are real time adjusted while the thermal test is underway. The initial values of scaling factors are optimized using a stochastic hybrid particle swarm optimization(H-PSO)algorithm. A validating system has been established in the laboratory. The performance of the proposed controller is evaluated through extensive experiments under different operating conditions(reference and load disturbance). The results show that the proposed adaptive controller performs remarkably better compared to the conventional PID(PID) controller and the conventional PID type fuzzy(F-PID) controller considering performance indicators of overshoot, settling time and steady state error for laser-based ground thermal test. It is a reliable tool for effective temperature control of laser-based ground thermal test. 相似文献