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761.
惯性平台在摇摆条件下,由于轴端摩擦力矩的存在,导致在摇摆运动时影
响平台稳定性,引起平台各轴附加常值漂移。介绍了两种惯性平台摇摆条件下的漂移处
理方法, 第一种方法利用平台轴端框架角传感器的输出数据, 首先使用离散傅里叶变
换得到数据频谱, 其次根据数据频谱设计数字滤波器, 对得到的数据进行滤波处理,
最后使用线性回归法对滤波后的数据进行拟合, 从而得到摇摆条件下平台摇摆漂移;
第二种方法使用加速度计的输出, 根据敏感的加速度可以得到敏感轴与重力加速度的
角度, 由此计算出摇摆过程的漂移速度。实验表明, 频谱分析法可以进行三个方向的
计算, 但台体轴结果的稳定性不好; 加速度输出拟合方法虽只可进行两个方向的计
算,但稳定性较好。 相似文献
762.
基于LADRC的无人直升机轨迹跟踪 总被引:4,自引:1,他引:3
无人直升机轨迹控制系统是对多输入/多输出强耦合非线性系统进行解耦控制的系统。为解决无人直升机轨迹控制效果依赖于直升机物理参数的测量和辨识精度以及外部扰动大小问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的多回路无人直升机轨迹控制系统。首先建立无人直升机X-Cell的飞行动力学模型,并引入风切变、大气紊流和突风模型以更加准确模拟真实飞行环境;然后对X-Cell进行配平计算以验证动力学模型和配平算法的准确性,并选取一组配平值作为轨迹控制仿真的初始状态和操纵量;随后根据被控量的动力学方程阶次选取对应的一阶和二阶LADRC基本控制器,并结合时间尺度原理,自内向外依次构建无人直升机的姿态、速度和位置控制回路,将三回路串联从而建立了无人直升机轨迹控制系统;而后进行了稳定性分析,特征根计算结果表明轨迹控制系统镇定了X-Cell开环系统不稳定的动态特性;最后将该控制系统应用于各种扰动下直升机轨迹跟踪仿真,结果表明本文无人直升机轨迹控制系统能很好地实现带爬升率的"8"字形轨迹跟踪,且相比于基于比例积分和微分(PID)控制的轨迹控制系统,该控制系统具有更优的鲁棒性和抗扰性。 相似文献
763.
764.
765.
三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题.通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少.因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略:首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度.仿真结果表明:组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40%,同时使估计弹道更平滑.此结果满足实时性要求. 相似文献
766.
BTT(倾斜转弯)导弹在飞行过程中常处于大迎角和快速滚动状态,这时通道间的运动学耦合为非线性形式且不能忽略.针对这一问题,提出了一种基于分散控制思想的协调式鲁捧H∞控制器设计方法.根据期望动态性能,为每个子系统设计高品质参考模型.引入协调支路有效消除通道间的主要耦合因素,并假设未补偿的耦合满足二次约束.基于鲁棒控制理论,在耦合项满足上述约束的前提下,设计控制器使得系统渐近稳定,同时从参考输入到跟踪误差传递函数的H∞范数最小.推导并得出了鲁棒控制器存在的充分条件,并将其归结为一个有限维线性矩阵不等式的优化问题.对BTT导弹的仿真结果表明了该控制方法的有效性. 相似文献
767.
提出了利用非均匀线性阵列(Non-uniform linear array,NLA)对多输入多输出(Multiple-input multipleoutput,MIMO)雷达系统进行阵列配置优化的方法。在传统的相控阵雷达中,非均匀线性阵列配置被用来形成较窄的波束方向图,而在MIMO雷达中,利用非均匀线性阵列来获得更多的互不相同的虚拟阵元,以此来提高雷达的参数可辨识性能。文中所采用的一种非均匀线性阵列是最小冗余线性阵列,并给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余线性阵列的生成方法。实验结果表明:与均匀线性阵列(Uniform linear array,ULA)配置的MIMO雷达相比,非均匀线性阵列MIMO雷达能够利用较少的物理天线阵元获得相同的参数可辨识性能;而在两种配置的雷达系统的物理阵元个数相同的情况下,非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更大的阵列孔径长度和更低的克拉美.罗界。 相似文献
768.
769.
LEO AUTONOMOUS NAVIGATION BASED ON IMAGE MOTION 总被引:2,自引:0,他引:2
DUANFang LIUJian-ye YUFeng 《南京航空航天大学学报(英文版)》2005,22(2):165-169
A method of LEO autonomous navigation is presented based on the nonlinear satellite velocity relative to the earth. The velocity is detected by a high-speed camera, with the attitude information detected by a star sensor. Compared with traditional autonomous navigation by landmark identification, the satellite velocity relarive to the earth is obtained by correlativity analysis of images. It does not need to recognize ground objects or views. Since it is not necessary to pre-store the database of ground marks, lots of memory space can be saved.The state and observation equations are constructed, and the filtering is processed by the Kalman filter. Simulation results show that the system has high autonomous navigation precision in LEO autonomous navigation. 相似文献
770.