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大型三轴气浮台转动惯量和干扰力矩高精度联合辨识技术 总被引:2,自引:1,他引:1
利用三轴气浮台对遥感卫星进行载荷平台一体化全系统闭环物理仿真,可模拟卫星在轨运行时的动力学特性,验证整星在轨状态下的姿控特性和相机成像特性等。高精度辨识气浮台转动惯量和综合干扰力矩为三轴气浮台质量特性调整及量化评估整星级试验性能提供重要参数。文章提出一种新的大型三轴气浮台转动惯量和干扰力矩联合辨识技术,通过台上飞轮对三轴施加激励作用,利用激光陀螺等姿态测量数据实现对台体惯量矩阵和干扰力矩的高精度联合辨识。与传统辨识方法不同,该技术仅利用本体角速度信息,不需要角加速度信息,避免了角速度微分引起的噪声放大,将转动惯量辨识相对误差控制在3.5%以内,气浮系统综合干扰力矩优于0.003 N·m,满足了高精度参数辨识需求。 相似文献
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实验辨识机器人动力学参数是获取基于模型的控制器参数的主要方式。针对一般方法仅能辨识线性动力学模型从而辨识精度不高的问题,提出采用人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法辨识机器人动力学模型。通过Newton-Euler法建立关节型机器人的刚体动力学模型,并用低速动态特性更佳的非线性摩擦模型描述关节间摩擦特性,代替传统的库仑-黏性摩擦模型。优化辨识实验所用的激励轨迹,采集实验数据进行必要的预处理后,采用ABC算法辨识机器人动力学参数。结果表明,ABC算法能够精确辨识动力学参数,基于辨识结果的预测力矩抑制了误差峰值的出现。应用辨识结果设计基于模型的前馈控制器,实验结果表明基于模型的控制器能够提高轨迹跟踪精度。 相似文献
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针对执行器失效的一类飞行控制系统,提出基于迭代学习观测器的模糊容错控制律,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行描述、建模和控制.一旦系统发生故障,迭代学习观测器在估计系统状态的同时估计执行器的卡死值,然后利用估计的状态和故障信息构成反馈模糊控制律进行调节,以实现故障系统对参考系统的状态跟踪.给出了系统能进行容错控制的参数匹配条件,并利用Lyapunov理论详细分析了系统的稳定性以及闭环系统信号的有界性,某歼击机的仿真实例证明了本文方法的有效性. 相似文献
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针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中;进一步,结合模糊神经网络,将快时变特征显式地表征在特征模型中,使得待估计的特征参量具有时不变特性,从而易于其自适应律的设计。然后,在该神经网络特征模型的框架下,设计递推形式的自适应滑模控制律,以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后,通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。 相似文献
659.
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