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51.
高空台进气压力控制系统具有大时滞特性,被控对象受到输入噪声、相位延迟等不确定因素的影响,导致控制系统难以精准控制,给控制器的设计带来挑战。针对该问题,首先采用基于跟踪微分器(TD)的测量噪声抑制对系统输入噪声进行估计,通过引入基于跟踪微分器与Fal函数滤波算法的相位补偿进行了补偿器设计。然后对高空台进气压力控制系统设计了跟踪微分器的测量噪声抑制算法,并进行了滤波特性分析。在设计相位补偿方法时,不仅考虑了测量信号中随机噪声的分离,还对微分信号中的抖动信号进行了滤波,使得系统初始信号和滤波后的光滑微分信号重新构成新的有用信号,最终解决了输出信号的相位滞后对控制精度影响的问题。通过数值模拟对经典fhan算法和提出的Fast+PA(Phase Advancer)算法进行了比较,验证了Fast+PA算法噪声抑制的优势。结果表明,Fast+PA算法通过调整重要参数滤波因子h0和向前预报补偿因子λ的值既能消除颤振及保证滤波的效率,又具有较好的相位补偿和动态响应能力。 相似文献
52.
53.
一种基于李群方法的新型三维制导律设计 总被引:5,自引:2,他引:5
使用李群方法设计了一种新型三维制导律。在俯仰、偏航通道之间存在强耦合关系时,基于双通道解耦的假设构造三维制导律变得困难,而基于李群方法则可以在不进行通道解耦的条件下进行制导律设计。本文首先基于矢量建立了三维制导的一般运动学模型,在给出了矢量的SO(3)群描述之后,按照SO(3)群上的广义比例 微分(PD)控制方式进行了制导律设计。所得到的三维制导律既能用于目标机动的制导,也能用于有终端约束的制导。该制导律在二维平面的简化结果与传统比例导引的结果一致。最后用典型飞行轨迹仿真验证了其可行性和良好的性能。 相似文献
54.
发展农村合作组织,可以增加组织化收益,提高农民收入。农村合作组织的收益不但表现在价格上,而且可以在规模经济中表现出来。通过对农村合作组织的经济博弈分析,我们发现,农村合作组织就是基于合作后能够给多方主体共同产生效益最大化,从而共同分享合作剩余,也为政府引导地方经济发展提供了有效的激励制度范式。农村合作组织的制度绩效主要体现在制度激励、克服“农户+公司”模式弊端、实现小农经济与市场经济的有效对接以及降低交易费用等方面。 相似文献
55.
一.引言
随着中国与国际经济交往的不断加深、外贸依存度不断增加,作为世界工厂中国已经迅速融入世界产业链条,将越来越多地参与世界分工,与其他国家和地区的国际交往与贸易往来迅速增加。今后一个时期,中国稳定的政治环境、快速发展的国民经济、丰富而廉价的劳动力和不断升级的国内消费市场仍将吸引大量外资投入,对我国的国际航空货运提出了更高的要求。据波音公司的预测,未来20年间,世界航空货运将以6.2%的平均增幅增长,而空客公司则预测为5.5%。在此背景下,国际航空运输也呈现出联盟化与综合化的趋势。 相似文献
56.
基于微分载荷模型的飞行载荷参数辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于微分载荷模型的飞行载荷辨识方法.根据实测载荷与飞行参数之间存在的相关性,利用输出误差法对平尾微分载荷模型进行了辨识,得到了飞行状态下平尾载荷的计算模型.同时得到了适合于飞行载荷辨识的一种方法,该方法可以研究飞机的不同操纵规律对结构载荷的影响,具有较高的精度,可行有效. 相似文献
57.
基于神经网络的鲁棒制导律设计 总被引:4,自引:0,他引:4
基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。 相似文献
58.
飞机俯仰速率信号重构方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了六自由度非线性方程描述的飞机在俯仰速率传感器故障情况下的信号重构方法。给出了两种重构方法,一种是通过建立等效的线性模型,设计线性状态观测器重构状态信号,另一种是使用非线性跟踪微分器方法.通过跟踪俯仰角的微分信号来计算俯仰速率信号。仿真结果表明,两种方法都具有一定的可行性。 相似文献
59.
针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5%的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性. 相似文献
60.