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61.
经逆变电路并网的分布式发电系统中,为了解决传统模型预测控制(MPC)在电路参数变化时系统动态响应不佳的问题,在ABC三相坐标下,提出一种基于扰动观测器(DOB)的改进型模型预测控制(AdMPCDOB)方案,对被控电流进行两步预测,同时采用多重比例谐振(PR)调节器作为MPC的前馈补偿,消除预测电流的周期性误差,并提高对特定次谐波的抑制能力。考虑到电路参数变化和不确定扰动对系统造成的影响,采用电感电流扰动观测器对MPC输入信号进行精确观测。理论分析和仿真试验表明,所提改进型控制方案能够有效提高逆变器输出电能质量,降低并网电流总谐波畸变率(THD)。  相似文献   
62.
王子安  龚正  陈永亮  史志伟  徐锦法 《航空学报》2019,40(10):323105-323105
针对混合动力复合翼飞行器巡航模式下空中停车后无动力应急迫降(VTOL)问题,提出在线航迹规划与制导方法。根据复合翼空中停车时初始位置/航向不确定散布,发展一套满足动力学约束、终端约束的三维航迹在线规划方法:利用几何规划方法快速生成扩展Dubins二维航迹,再根据下滑性能约束进行三维扩展。针对低速无动力下滑航迹跟踪更易受风干扰以及三维航线分段连接处曲率不连续的特性,发展一种基于非线性模型预测控制的三维制导算法。将纵横解耦的制导律嵌入到预测模型框架内,跟踪误差、外界风扰动、航迹曲率不连续等非线性因素则通过系统输出建立目标约束,其后利用滚动优化实时求解制导指令。最后对航迹在线规划方法与三维制导律的适用性进行仿真分析与验证,结果表明所提出的航迹规划方法适用于不确定初始位置/航向散布的应急迫降在线规划,所提的制导算法具备抵抗风扰、提高三维制导精度的能力。  相似文献   
63.
    
基于最大化目标位置估计精度,针对两架无人机(UAV)仅有角度测量的情况,提出一种新的协同随机运动目标standoff跟踪控制方法.以目标位置估计均方根误差(RSME)作为性能指标,建立其与UAV观测几何构型之间的关系模型,进而确定了最优跟踪时UAV最优观测几何构型.采用扩展信息滤波实现目标状态的融合估计;考虑平台性能、碰撞规避、安全距离等约束条件,采用非线性模型预测控制(NMPC)实现UAV协同分布式在线优化控制.仿真结果表明该算法在确保最优观测构型和跟踪精度的同时有效地提高了算法实时性.  相似文献   
64.
基于MPSC和CPN制导方法的协同制导律   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对带有末端攻击角度约束的多导弹协同制导问题,运用模型预测扩展控制(MPSC)和协同比例制导(CPN),设计了一种满足末端攻击角度约束的多导弹协同次优制导律。阐述了MPSC制导方法的基本理论,详细给出了控制量表达式以二次形式近似时MPSC制导律的设计过程。采用CPN对MPSC制导方法的初始控制量进行猜测,并确定协同攻击时间。仿真时考虑两枚导弹对地面静止目标进行协同攻击。仿真结果表明,两枚导弹攻击时间偏差和末端攻击角度偏差均可控制在给定范围内,即本文所设计的制导律在实现多导弹协同攻击时,还可以很好地满足末端攻击角度约束。   相似文献   
65.
针对低高度、大倾角末端姿态约束问题,提出了一种弹道跟踪制导律.离线优化得到满足终端约束的基准弹道.为了避免出现奇异,将对位置的跟踪转换为对视线角及视线角速度的跟踪.根据当前状态,利用连续时间非线性预测控制,以弹道跟踪误差和控制能量的组合为性能指标,在线滚动优化得到制导指令,分析了制导律的参数选取,最后对该制导律进行了全...  相似文献   
66.
This paper presents a novel obstacle avoidance constraint and a mixed integer predictive control (MIPC) method for space robots avoiding obstacles and satisfying physical limits during performing tasks. Firstly, a novel kind of obstacle avoidance constraint of space robots, which needs the assumption that the manipulator links and the obstacles can be represented by convex bodies, is proposed by limiting the relative velocity between two closest points which are on the manipulator and the obstacle, respectively. Furthermore, the logical variables are introduced into the obstacle avoidance constraint, which have realized the constraint form is automatically changed to satisfy different obstacle avoidance requirements in different distance intervals between the space robot and the obstacle. Afterwards, the obstacle avoidance constraint and other system physical limits, such as joint angle ranges, the amplitude boundaries of joint velocities and joint torques, are described as inequality constraints of a quadratic programming (QP) problem by using the model predictive control (MPC) method. To guarantee the feasibility of the obtained multi-constraint QP problem, the constraints are treated as soft constraints and assigned levels of priority based on the propositional logic theory, which can realize that the constraints with lower priorities are always firstly violated to recover the feasibility of the QP problem. Since the logical variables have been introduced, the optimization problem including obstacle avoidance and system physical limits as prioritized inequality constraints is termed as MIPC method of space robots, and its computational complexity as well as possible strategies for reducing calculation amount are analyzed. Simulations of the space robot unfolding its manipulator and tracking the end-effector’s desired trajectories with the existence of obstacles and physical limits are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed obstacle avoidance strategy and MIPC control method of space robots.  相似文献   
67.
针对小型无人直升机航迹受到风场扰动和导航系统定位误差影响下的航迹最优规划问题,建立了风扰动和导航误差影响下的飞行航迹线性模型。基于混合整数规划思想,采用粒子滤波改进广义模型预测控制算法实时规划航迹,降低了导航定位误差造成的航迹估计偏差,提高了航迹估计精度。仿真结果表明,该算法能够生成三维可行航迹并躲避障碍物,且规划时间和无人机能耗较传统方法显著减少。  相似文献   
68.
随着控制理论的不断发展,主动控制的实现方式也多种多样。在线辨识是自适应控制的关键所在,而辨识算法也是多种多样,这样结合在线辨识功能的自适应控制种类就更多。本文旨在对已经应用或者即将应用和可能应用到在直升机振动控制上的,并具有在线辨识功能的多种结构响应主动控制技术进行比较,并提出其中值得研究的若干问题,有助于今后的进一步研究。  相似文献   
69.
70.
针对空间机器人完成任务时需要躲避障碍物的问题,提出一种自由漂浮空间机器人的混合整数预测控制方法。首先,在模型预测控制方法框架下,机械臂关节的物理限制,躲避障碍物的要求被统一描述为最优控制问题下的不等式约束,可以得到自由漂浮空间机器人具有线性二次规划形式的最优控制律。其次,基于命题逻辑建立控制问题中各约束的优先级,保证在最大程度地满足约束的情形下得到控制问题的解,有效弥补了模型预测控制方法用于空间机器人控制时,多约束可能导致最优控制问题不可行的不足。最后,仿真结果校验了所设计控制律的有效性。  相似文献   
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