无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

Adaptive suppression of passive intermodulation in digital satellite transceivers

For the performance issues of satellite transceivers suffering passive intermodulation interference,a novel and effective digital suppression algorithm is presented in this paper.In con trast to analog approaches,digital passive intermodulation (PIM) suppression approaches can be easily reconfigured and therefore are highly attractive for future satellite communication systems.A simplified model of nonlinear distortion from passive microwave devices is established in consid eration of the memory effect.The multiple high-order PIM products falling into the receiving band can be described as a bilinear predictor function.A suppression algorithm based on a bilinear poly nomial decorrelated adaptive filter is proposed for baseband digital signal processing.In consideration of the time-varying characteristics of passive intermodulation,this algorithm can achieve the rapidness of online interference estimation and low complexity with less consumption of resources.Numerical simulation results show that the algorithm can effectively compensate the passive intermodulation interference,and achieve a high signal-to-interference ratio gain.     

新一代战斗机非定常流动数值研究综述

新一代战斗机强调超机动能力和强隐身性，其中大攻角下的静态失速、动态失速及内埋弹仓绕流是与高机动和强隐身密切相关的、极具挑战的几类典型的非定常流动，它们对数值方法提出了极高的要求。为了高精度地仿真流场、清楚地揭示流动机理，有效地控制非定常流动，非常有必要发展高精度且高效率的RANS-LES混合方法体系，包含RANS-LES混合方法本身、与RANS-LES混合方法匹配的高精度自适应耗散格式、基准湍流模式、高质量计算网格、高精度时间推进方法、非定常量的统计方法等，具有极强的紧迫性。提出、发展、验证并应用该类方法数值仿真新一代战斗机（包括单独部件、组合体、甚至全机）的非定常流动，数值预测结果与风洞实验数据吻合良好；此类方法可为新型战斗机设计提供理论依据和分析手段。     

自适应遥测信道速率的分包遥测调度方案

在卫星分包遥测静态分配适应单一遥测信道的方案基础上,提出了一种改进型动态自适应遥测信道速率的遥测分包方法,将包传输的控制参数由绝对参数优化为相对参数,从而满足不同信道速率、不同包源速率下的包传输适应性.该方法通过将遥测包周期计数与遥测包静态分配的传输周期的比值作为遥测包传输等待迫切比例系数,用相对的传输迫切比例系数值对全部遥测包进行排序,从大到小组入遥测信道下传.通过这种遥测包调度策略解决了遥测信道速率变换对包传输控制的影响.此外通过调节遥测包传输比例系数也能很好地解决遥测包数据率变化对信道传输的适应能力的影响,如数据率增加时整体降低包传输频率、数据率减少时整体加快包传输频率.     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

三维自适应终端滑模协同制导律

针对多枚导弹协同作战的问题,且多枚导弹之间保持有向拓扑通信的条件下,基于终端滑模法设计了视线方向及视线法向的双层协同制导律。其中,视线方向的制导指令能够保证导弹同时完成拦截任务;视线法向上的三维制导律能够保证每枚导弹以期望的视线角攻击目标,从而发挥各枚导弹的最大杀伤力,并且视线角的约束相当于规划了末制导段导弹的弹道问题,在一定程度上避免攻击目标前导弹间发生碰撞。同时,针对所设计的滑模制导律设计了新的自适应律,从而加快了滑模面的收敛速度并且削弱了由符号函数引起的系统抖振现象。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了所设计制导律的正确性,并在最后给出了数学仿真实验,验证了所设计制导律的有效性及优越性。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

基于鲁棒变结构控制方法的非线性导弹自动驾驶仪设计

对一类非线性不确定导弹控制系统,采用自适应方法进行了基于滑模理论的变结构控制器设计。该方案使得采用反演手段产生的微分爆炸问题得到较好的回避,同时构造自适应律,消除了不确定性对系统的影响,最后通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的鲁棒稳定性。文末仿真结果表明了该方案的有效性。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。