电力机车PMSM自适应模糊滑模控制

为研究牵引工况下电力机车永磁同步电机(PMSM)的转速控制精度,考虑轮轨接触不平顺及车体静载荷在轮对径向产生的未知时变负载转矩,建立了机车PMSM在dq坐标系下的数学模型。针对该耦合非线性系统中存在的负载转矩,设计非线性转矩观测器对其实际值进行估计,对观测误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近;为考察d轴电压过零跳变对转速控制及转矩观测性能的影响,在d轴电压控制器设计中引入Nussbaum函数,并依据Lyapunov稳定性理论,构造了基于转矩观测器的自适应模糊滑模控制器。理论分析及仿真结果表明,当转矩时变或d轴电压过零时,机车PMSM闭环转速控制系统跟踪误差一致有界,转矩观测误差收敛于0。     

基于ARX模型的笼型异步电机控制策略研究

针对笼型异步电机控制系统中时变、非线性的特点,提出了以ARX模型为核心。模型参考自适应控制策略为基础的笼型异步电机的控制策略。所提出的控制策略对于电机参数变化和系统干扰具有较好的鲁棒性。通过仿真和样机试验,对所提出的控制策略进行了验证。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

舰载惯导传递对准仿真系统设计及实现

构建了舰载惯导系统传递对准计算机仿真系统,利用轨迹发生器产生主子惯导系统的惯性器件的输出,送入主子惯导系统的惯导解算模块,产生不同匹配模块的惯导参数输出,进而进行滤波估计。仿真系统可以对所建立的舰载惯导系统的误差模型和滤波算法进行计算机仿真验证,提高误差模型的精确性和滤波算法的可靠性,并对后续的半实物仿真和实际装备实验验证提供理论依据和支撑。     

基于自适应方法的多无人机编队队形控制

针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。     

未知参数高阶线性系统基于特征模型的卡尔曼滤波

针对一类有量测噪声的未知参数高阶线性系统设计了基于特征模型的卡尔曼滤波器,改进了由于传统卡尔曼滤波器在未知系统状态转移阵时应用的难题.在对高阶线性系统的自适应控制中,利用建立系统的特征模型构造状态转移阵,结合卡尔曼滤波的思想对系统输出进行滤波,使系统输出以及控制量的性能得到极大的改善.通过对一个未知参数的高阶线性系统仿真实验验证了此方法的有效性.     

高超声速飞行器迎角观测器及控制器设计

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中所特有的输出非线性、状态向量强耦合等特性,综合考虑了飞行中的不确定性、具有复杂非线性输出、状态向量不完全可测量等因素,提出一种基于Lyapunov法的滑模观测器和控制器设计方法,用于解决高超声速飞行器迎角观测器不能精确测量的问题.首先在观测器设计过程中,利用过载输出滑模面构造了Lyapunov函数,确定出观测器收敛的条件,并基于线性化理论求出观测器增益矩阵.然后在控制器设计过程中,采用基于动态面的自适应反演方法设计出控制律,用多层神经网络调节函数逼近系统中的高频未建模动态,设计鲁棒项函数解决了逼近误差的影响问题,并进行了稳定性分析和仿真验证.      

柔性航天器姿态快速机动的自适应控制方法

 研究带柔性附件航天器的姿态快速机动控制问题。根据带柔性附件的航天器的动力学模型推导并建立其特征模型。基于所建立的特征模型设计一种自适应控制方法,该方法设计简单,控制器参数物理意义明确,便于调试,可同时实现航天器的姿态快速机动控制和弹性附件的振动快速抑制。理论分析和数学仿真表明,该方法对控制器参数及被控对象的不确定性有很强的鲁棒稳定性和鲁棒性能,能取得比工程中常用的比例-微分(PD)控制更快的机动速度和更好的控制性能。     

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。