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11.
针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
12.
13.
汪晓虹 《南京航空航天大学学报》1995,(6)
首先讨论线性矩阵方程AXB-CXD=E在有唯一解的条件下方程之解X的一个上界,再考虑系数矩阵A,B,C,D,E发生小扰动时,线性矩阵方程(A+δA)X(B十δB)-(C+δC)X(D+δD)=E+δE之解X作为X的近似值的相对误差的一个上界。 相似文献
14.
将设计结构矩阵(DSM)技术应用于航天器研制的设计流程建模和信息建模,能够清晰准确地描述航天器各设计活动之间的信息耦合关系。根据航天器设计过程中跨分系统集成和协同设计的具体教学与培训需求,开发了一种基于DSM进行建模的工具软件,可用于建立一个基于设计参数信息的集成设计系统。根据其内在耦合关联关系,可实现各个分系统、各个模块、各个学科的参数信息一致和动态关联更新。 相似文献
15.
针对利用多重信号分类(MUSIC)算法估计一维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。 相似文献
16.
基于高斯伪光谱的星际小推力转移轨道快速优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对星际小推力转移轨道优化问题,给出了一种基于高斯伪光谱配点的快速优化 算法。首先,基于归一化的改进春分点根数建立了星际小推力转移轨道的优化模型;然后, 采用高斯伪光谱配点策略对优化模型进行离散化处理,推力方向限制和天体星历分别作为路 径约束和事件约束,将轨道优化问题转化为一个大规模多约束参数优化问题;在此基础上, 基于高斯伪光谱的配点特性,推导出性能指标和约束方程的解析雅可比矩阵,保证了雅可比 矩阵计算的准确性和效率;最后,以利用太阳能电推进探测火星和水星为例,对所给算法进 行了数值验证。数值结果表明:高斯伪光谱方法可有效用于星际小推力轨道的优化问题,并 且与数值差分相比,解析的雅可比矩阵算法可提高计算效率67.78%。
相似文献
相似文献
17.
18.
反馈线性化飞行控制的应用问题研究 总被引:5,自引:1,他引:5
分析了反馈线性化飞行控制的奇异摄动降阶条件,讨论了外环解耦矩阵的奇异域和跟踪误差,建立了操纵面冗余时分配偏转指令的原则。用过失速转弯等机动进行了数值仿真验证。 相似文献
19.
针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括:建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。 相似文献
20.
关于Davidson—Lanczos方法的收敛率 总被引:1,自引:0,他引:1
杜玉越 《南京航空航天大学学报》1991,(4)
本文对文[1]提出的求解大型对称矩阵A的极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的Davidson—Lanczos方法,用Rayleigh—Ritz逼近理论,研究了该方法的收敛率。证明了由该方法产生的规范正交向量{v_i}_i~m=1是Krylov子空间K_m≡Span(v_1,Av_1,…,A~(m-1)v_1)的一组基。设A的k个最大特征值为又,λ_1>λ_2>…>λ_k,相应的近似特征值为λ_i~(m)(i=1,…,k),得到 这里γ_i(γ_i>1),W_i和W_i~(m)是常数。 相似文献