固体火箭冲压发动机流量可调燃气发生器控制算法

固体火箭冲压发动机流量调节系统具有很强的时变性和非线性,在调节的初期存在流量负调现象,且推进剂不完全燃烧产生的颗粒容易附着于喉道,这些因素都将对调节性能产生消极影响。为处理上述问题,设计线性自抗扰控制器(LADRC)。仿真试验表明,所设计的LADRC对比于比例-积分-微分控制器(PID)具有更好的响应速度、精度、流量负调抑制能力以及抗干扰能力,在低压力和高压力两种工况下的响应时间均不超过1.5 s,超调量在1.5%以内;流量负调减小了3~4倍;对干扰的反应时间在0.4 s左右,干扰的偏离值仅为0.25 MPa,显著提高了燃气发生器的工作性能。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图...     

基于光学引导下飞行员操纵着舰建模

针对驾驶员操纵舰载机着舰的任务,建立一个在菲涅尔透镜光学助降系统(FLOLS)下的改进的驾驶员模型。在人工着舰时,飞行员驾驶飞机对下滑轨迹跟踪为基础,对驾驶员控制飞机的增益进行自适应控制的改进,对驾驶员在FLOLS光学引导下的视觉感受模型进行模糊控制的改进。结合舰载机动力学特性对舰载机着舰任务进行仿真。仿真结果表明了模型的合理性,可为飞行员操纵着舰提供参考。     

基于多特征尺度特征融合的航空指挥动作识别

视觉辅助引导系统(Visual aided Guide System,VaGS)是未来航空运输必不可少的重要组成部分,可以大大节省地面指挥和引导资源,提高安全性。VaGS的核心技术是识别地面指挥员手势并将其转化为指令。介绍了一种新的高效手势识别体系结构,它主要包括2个部分:(1)采用多尺度浅层结构进行特征学习,将全局身体姿态特征与局部手势特征提这两种尺度特征进行融合;(2)所提取的特征输入到超限学习机(Exteme Learning Machine,ELM)中进行分类,输出指令。实验结果表明,在自建的40个类别的航空指挥动作数据集中,准确率达到98.5%,单帧用时0.13 ms。     

反推滑模控制在电磁耦合调速型风电机组中的应用研究

针对电磁耦合调速型风电机组的风能跟踪中存在的跟踪效果较差的问题,提出了一种基于反推滑模控制的最大风能跟踪控制算法。依据风力机运行特性和电磁耦合器的工作原理建立了电磁耦合调速型调速型风电机组的数学模型,阐述了在该风电机组中最优转矩控制的具体应用方法,并获得参考转矩。最后依据反推滑模控制原理设计分别应用于最大风能跟踪区恒转速区的转矩滑模反推控制器和转速滑模反推控制器,验证了系统的稳定性。与转矩反推控制和传统最优转矩控制相比,该方法能够快速准确地跟踪风速的变化,以最佳叶尖速比运行,更好地实现最大风能跟踪的目标。     

地面无人平台视觉导航定位技术研究

地面无人平台实现自动驾驶等功能的核心难题在于如何感知其所处环境并获得自身在环境中的实时状态。机器视觉作为地面无人平台在复杂环境下实现自主导航及定位的重要手段,近年来得到了快速发展。系统性地分析了视觉定位与地图构建系统的基本架构,并对该架构包含的图像信息预处理、视觉里程计、回环检测、全局优化和地图构建模块分别进行了详细介绍。针对各模块所涉及的关键技术,总结了近些年来国内外主流的研究成果,对比分析了各个关键技术中主流方法的性能,并展望了地面无人平台视觉导航定位技术的发展方向。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

混合动力复合翼应急迫降在线航迹规划与制导

针对混合动力复合翼飞行器巡航模式下空中停车后无动力应急迫降（VTOL）问题,提出在线航迹规划与制导方法。根据复合翼空中停车时初始位置/航向不确定散布,发展一套满足动力学约束、终端约束的三维航迹在线规划方法：利用几何规划方法快速生成扩展Dubins二维航迹,再根据下滑性能约束进行三维扩展。针对低速无动力下滑航迹跟踪更易受风干扰以及三维航线分段连接处曲率不连续的特性,发展一种基于非线性模型预测控制的三维制导算法。将纵横解耦的制导律嵌入到预测模型框架内,跟踪误差、外界风扰动、航迹曲率不连续等非线性因素则通过系统输出建立目标约束,其后利用滚动优化实时求解制导指令。最后对航迹在线规划方法与三维制导律的适用性进行仿真分析与验证,结果表明所提出的航迹规划方法适用于不确定初始位置/航向散布的应急迫降在线规划,所提的制导算法具备抵抗风扰、提高三维制导精度的能力。     

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。