基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制#br#

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.     

亚严反馈系统镇定的全驱系统方法

针对一类增益函数存在奇异值的严反馈系统,提出了一种亚严反馈系统（sub-SFS）镇定的全驱系统（FAS）方法。首先,给出了亚严反馈系统的定义,并定义了这一类系统的可行集和奇异集。然后,揭示了亚严反馈系统可以在一定条件下通过模型变换转化为高阶的亚全驱系统,并利用全驱系统亚稳定性和亚镇定性的概念精确地描述了相应的吸引区。进一步,根据全驱系统的控制特性,可以极其容易地求得亚严反馈系统镇定的显式化控制律,得到线性定常的闭环控制系统。该方法不仅极大地降低了控制器设计的复杂性,解决了计算膨胀的问题,而且还可以利用可行性条件,有效地避免控制器奇异值问题。最后,进行了稳定性分析和案例仿真,其结果验证了本文所提控制方法的有效性。     

基于增量式路标表观学习的移动机器人定位

在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.     

单框架控制力矩陀螺的奇异分析及操纵律设计

通过对单框架控制力矩陀螺群（SGCMGs）的奇异问题的分析,设计了一种新的伪逆解与零运动向量相结合的操纵律来回避SGCMGs的内部奇异点。首先通过绘制金字塔构型SGCMGs奇异角动量曲面及典型角动量切面对应的奇异度量极值曲面,研究了其奇异的几何特性。然后以缩小期望力矩与各SGCMG角动量的夹角为目的,给出了一种新的零运动向量构造方法用于操纵律的设计。该方法在全局范围内考虑,并未参考当前奇异度量值,故能有效地避免奇异度量局部极值所对应的内部显奇异点。最后将其与现有的几种操纵律进行了数学仿真对比,验证了其有效性及优越性。     

失谐叶盘结构鲁棒性能分析

在状态空间内建立了失谐叶盘结构的传递函数模型,以失谐传递函数矩阵的结构奇异值为指标,研究了各种失谐参数对叶盘结构鲁棒性能的影响.在此基础上对一个扇区两自由度的简化叶盘结构模型进行分析,考虑了激励阶次、阻尼、失谐程度和人为失谐等因素对系统鲁棒性能的影响.计算结果表明:增加系统阻尼,将失谐范围控制在阈值以外,以及在系统中引入适当形式的人为失谐等三种措施都能有效地提高叶盘结构的鲁棒性能.      

BUAA-RR七自由度机器人机械结构设计

就BUAA-RR七自由度机器人的操作机机构选型、关节结构、零部件设计等提出了一整套设计原则和方法.研制成的BUAA-RR七自由度机器人,结构紧凑、合理,运动灵活、可靠,达到了避障和避奇异位形等预定目标.      

基于SVD的雷达嵌入式通信波形设计方法

雷达嵌入式通信(REC)是一种在雷达后向散射回波中嵌入通信信号的新型隐蔽通信手段,相较于传统的隐蔽通信方式,REC具有更加优越的隐蔽性能,在军事和民用领域都有着非常广阔的应用前景。波形设计一直是REC中的重点研究目标,为了更好的通信可靠性和抗截获性能,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的REC通信波形设计方法,给出了SVD波形设计的算法原理,并对SVD波形的通信可靠性、抗检测性能、抗截获性能和算法复杂度进行了仿真和分析。结果表明：相较于传统的REC波形,SVD波形可以实现完全正交,并且与雷达回波信号局部上分离、同时保持整体上的相似,具有更好的通信可靠性、低检测概率特性(LPD)和低截获概率特性(LPI),同时没有显著增加算法复杂度。     

不确定伺服系统的模糊自适应 NTSM控制

针对永磁同步电机伺服系统内因结构参数变化和末端负载变化带来的控制问题,提出了 1种结合模糊控制理论的新型自适应非奇异终端滑模控制策略。首先,在传统滑模控制理论基础上设计结构参数自适应律,消除系统结构参数变化的影响;然后,利用模糊控制理论估计负载扰动的上界,减小了滑模控制的抖动问题,进而通过构造非奇异终端滑模面,提高了伺服系统的响应能力;最后,为了缩小系统的跟踪误差,设计了基于误差积分的非奇异终端滑模面。离散化仿真结果表明,所提出控制算法对系统结构参数变化和负载变化具有良好的鲁棒性。     

求解奇异最优问题的控制变量转移法

形如integral from t_0 to t_fx~T(Qxdt)二次型性能指标的最优化问题,是一类较为常见的奇异控制问题。本文就这类奇异控制提出一种新的求解方法,利用正交变换进行控制变量转移,将系统原控制向量置于重新构造的哈密顿函数H之外,选择状态变量中的一部分作为系统新的控制向量,且该新的控制向量与H不再呈线性关系,于是可以运用一般的求解非奇异最优控制问题的极大值原理来求解奇异最优控制和奇异最优轨线。本文提出的求解方法较为简便,所得结果与其他方法所得结果完全一致。