最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

直接力与气动力复合控制系统姿态稳定问题研究

大气层内直接力与气动力复合控制导弹具有响应快速、可用过载大等优点，可以拦截高速、高机动性目标。研究制导末端轨控直接力与气动力复合系统姿态稳定问题。首先分析了复合系统的特点和控制问题，建立了控制模型。然后应用扩张状态观测器观测对象模型内扰和外扰的实时作用量，进行反馈补偿，实现了动态线性化。最后设计了非平滑反馈控制律，从而实现了复合系统的姿态控制设计。仿真结果表明，系统具有良好的动态性能和稳态性能，控制器具有很强的鲁棒性。     

以科学发展观抓好空管安全生产的管理和落实——学习十七大精神的一点粗浅体会

科学发展观是马克思主义关于发展的世界观和方法论的集中体现,是我国经济社会发展的重要指导方针,是发展中国特色社会主义必须坚持和贯彻的重大战略思想。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制

近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性 、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很 大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将 滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态 制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。
     

复杂工况下的直升机行星传动轮系故障诊断

行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。     

高阶微分反馈控制及在四旋翼飞行器中的应用

高阶微分反馈控制是不依赖系统精确模型的控制策略,采用控制滤波器间接补偿系统的未知模型。但其中的高阶微分器没有用来估计系统的未知模型函数,采用的是间接补偿未知模型函数方案。改进了高阶微分器,将控制输入引入其中,既能实时估计非线性模型中的未知函数,也能估计系统输出及参考输入的微分信息。对比分析了改进的高阶微分器和扩张状态观测器所估计的未知函数的收敛性,证明前者的型别比后者高一个类型。应用估计的微分和模型函数设计了新的高阶微分反馈控制算法,该方案能够抑制未知扰动,并成功地应用于四旋翼飞行器(QUAV)姿态系统的控制。应用Lyapunov函数从理论上证明了闭环系统的稳定性。在基于Pixhawk的控制测试平台实验中,分别采用改进的高阶微分反馈控制、PID控制、自抗扰控制和传统的高阶微分反馈控制方案,测试四旋翼飞行器对不同参考姿态的跟踪性能和抗扰性能。结果表明,所提出的改进高阶微分反馈控制方案,在暂态性能,稳态跟踪精度和抗干扰鲁棒性方面,大幅度优越于其他方案。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

一种卡尔曼滤波器的永磁同步电机无速度传感器

针对滑模观测器的永磁同步电机参数误差容易造成估算误差和反电动势中存在高频纹波分量的缺点,使用低通滤波器不能有效消除高频纹波,提出在滑模观测器前端引入卡尔曼滤波器来消除高频纹波,使得永磁同步电机的控制系统具有更好的稳态效果和动态响应。依据设计仿真搭建MATLAB平台,对提出新方法进行验证。试验结果表明增加卡尔曼滤波环节后的滑模观测器不仅鲁棒性强,而且在一定程度上有效抑制了抖振,在系统快速性及稳态性能上都有较好的效果。     

Luenberger观测器在永磁同步电机无传感器控制中的应用研究

在永磁同步电机(PMSM)矢量控制中,根据Luenberger观测器原理,提出了一种基于Luenberger观测器的PMSM转子速度和位置的估算方法,有效解决了PMSM由于机械传感器安装带来的一些弊端。利用MATLAB/Simulink工具搭建控制系统仿真模型并进行仿真验证,仿真结果表明控制系统具有良好的控制性能。最后,在以STM32F103ZET6为控制核心的硬件系统上进行算法的实现,试验结果表明基于Luenberger观测器的PMSM控制系统具有较高的控制精度且稳定性较好。