TWTA性能仿真及其非线性补偿的一种新方法

以资源卫星数据传输系统为原型，对行波管(TWT)性能进行有效仿真，得出以误码率为核心的信噪比、行波管工作点等参数的相互关系图。并以此为基础，阐述了一种新的TWT非线性补偿方法：训练状态时利用分段直线去拟和非线性曲线，得到各段直线参数；工作状态时利用对各段直线分别求逆变换后得到的参数对输入信号进行预失真。计算机仿真结果表明：该方法具有补偿效果良好、算法简单且易于硬件实现等特点。     

输入量化下航天器位姿一体化预设时间控制

航天器在轨抢修或维护等空间近距任务中,往往要求执行任务的航天器在限定的时间窗口和有限通信带宽的条件下,实现对目标的位姿跟踪。针对其姿轨耦合控制问题,提出了一种带有输入量化的姿轨一体化预设时间控制方法。首先,在Lie群SE(3)框架下,建立了相对运动航天器位姿一体化误差动力学模型。其次,引入了输入量化机制,减小控制器到执行机构间的通信频次。接着,基于推导的实际预设时间稳定引理,结合反步法设计了一种非奇异预设时间位姿跟踪控制器。为提高系统鲁棒性,设计新型自适应律估计并补偿系统总扰动,并利用量化器参数抑制量化误差;该方法能够在不依赖系统初始状态、输入量化和扰动信息未知的情况下实现预设时间内稳定,且稳定时间上界可由一个控制参数预先设定。然后,基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性。最后,数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

动态与信息

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基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

输入受限的漂浮基多柔性空间机器人轨迹跟踪的混合控制及振动主动抑制

空间机器人在实际运作中往往会遇到控制系统输入受限的情况,这将严重影响系统的控制品质。考虑输入受限的情况,对漂浮基多柔性空间机器人系统进行研究。通过对系统进行运动学和动力学分析,构建系统的动力学方程。采用奇异摄动方法,将刚柔耦合系统分为慢变子系统和快变子系统,并为各个子系统设计控制方法。最终提出由改进的鲁棒滑模模糊控制方法、速度差值反馈控制法和线性二次最优控制方法组成的混合控制方法。该控制方法能够主动减小空间机器人完成期望运动所需的力矩,使系统适应输入受限的工作条件;同时能够补偿系统的不确定参数和外部干扰,最终实现系统运动的精确控制和振动的主动抑制。仿真对比实验证明了在输入受限的情况下,所提出的混合控制方法的有效性和强适应性。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

采用DSP的开关电源软件控制法

针对输出电压控制的局部延迟回路，提出了具有电流控制系统的开关电源软件控制法。在DSP软件上构建的控制系统，实际上是利用软件实行时间延时控制，故得不到所期望的电控制特性。为了解决这一问题，本文分别提出了三种方法，即用于延时补偿的电流推测法；用于实现电流控制的高速响应的高速电流控制法；用于消除电流偏差的输入直流电压推测法。为了验证这三种方法的有效性，采用DSP（TMS32C25）构建的控制系统对额定50W、24V、2．1A、开关频率140KHz的开关电源进行控制；开成了采样周期为开关周期5倍（35．6μs)的控制系统。实验结果表明：正常输出电压控制误差14．5mV以下，50／100％的负载急变时最大输出控制误差为60mV，输出电压恢复时间是0．8ms，此外，这种控制方法还具有良好的实用性。     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

输入受限乘波体飞行器的最优跟踪控制方法

针对存在输入受限的乘波体飞行器最优跟踪问题,基于反演控制设计了最优跟踪控制器。将控制分为稳态跟踪控制和瞬态最优控制两部分。首先基于反演控制框架,引入有限时间收敛跟踪器对虚拟控制律进行估计,避免了普遍存在的“微分项膨胀”问题。其次,考虑系统中存在不确定项,设计了非线性干扰观测器对不确定项进行估计,确保控制器的鲁棒性。同时,充分考虑输入受限情况,基于辅助误差补偿策略对控制输入进行修正。然后,为了实现最优控制,基于自适应动态规划设计瞬态最优控制器。最终通过数字仿真,验证所设计控制方法的有效性。