稳健的欠定混合矩阵盲辨识

主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频表示并检测出时频单源点,然后检测出时频单源点中影响混合矩阵估计性能的时频点并将其去除,最后采用聚类的方法实现混合矩阵的估计。语音信号的仿真实验表明,与已有算法相比较,本文提出的混合矩阵估计算法有更高估计精度和更强的鲁棒性。     

内模I-PD控制在舵机负载模拟器中的应用

为了提高舵机负载模拟器的抗干扰性能,解决控制对象参数时变、不确定性的问题,在PID控制的基础上提出了内模I-PD控制器.计算机仿真和实际应用表明,内模I-PD控制具有较好的鲁棒性和控制品质,能够进一步抑制多余力矩对系统的干扰,且易于工程实现,具有很好的应用价值.     

Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

不确定系统的鲁棒严格正实设计的LMI方法

考虑系数矩阵具有有界范数不确定性系统的鲁棒严格正实设计问题.定义了不确定系统的二次严格正实性,得到了用线性矩阵不等式表示的系统二次严格正实的充要条件,给出了基于状态反馈的不确定系统二次严格正实鲁棒优化控制器的设计方法.     

DS/FH混合系统鲁棒自适应抗干扰技术

根据鲁棒估计理论,采用一种基于广义M估计的自适应滤波器消除DS/FH混合扩频系统中的部分带宽干扰,并推导了鲁棒自适应算法.比较了2种M估计中常用的ψ函数的性能:Huber函数(Huber function)、三权重函数(Tri-weight function).Monte Carlo 仿真结果表明,采用鲁棒自适应滤波器的DS/FH系统抗非稳态干扰性能显著提高,且具有拒绝特性的三权重函数性能明显优于Huber函数.      

考虑物理参数摄动的静气动弹性鲁棒分析

为了研究静气动弹性系统在不确定性摄动下的稳定性和性能,建立了一种考虑物理参数摄动的静气动弹性鲁棒分析方法。从静气动弹性系统的物理方程出发,应用摄动理论和线性分式变换推导了由物理参数摄动引起的广义刚度、结构模态和广义定常气动力的摄动模型,然后得到了静气动弹性系统不确定性模型。将结构奇异值μ分析推广应用于静气动弹性鲁棒性分析。以一大展弦比长直机翼为例,分析了机翼前梁的材料弹性模态受到一定摄动时的鲁棒静发散稳定性和静气动弹性变形性能。数值结果验证了该方法是准确有效的。     

基于LQG/LTR方法的鲁棒飞行控制系统设计

针对飞行控制系统设计中存在的建模误差以及实际飞行中外界干扰的影响,采用LQG/LTR鲁棒控制方法完成了某型攻击机横航向控制设计,解决了在飞机模型不确定性、随机干扰下控制系统可能出现的不稳定和控制精度不够的问题。系统仿真结果表明,控制系统实现了横航向指令的精确跟踪,不但具有良好的鲁棒性,而且调节性能良好,满足飞机横航向控制的要求。     

模糊复合控制在飞机除冰车加热系统中的应用研究

针对新型飞机除冰车加热系统的大惯性、纯滞后、非线性和模型不确定性等特点，提出了一种新的模糊复合控制方法。该方法将基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制与参数自整定模糊控制相结合，一方面利用基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制器增强系统的鲁棒性和抗干扰性，另一方面利用参数自整定模糊控制器加快系统的响应速度。理论分析和仿真结果表明，所设计的模糊复合控制方法能很好地适应飞机除冰车加热系统数学模型的大幅度变化，具有很大的实用价值。     

综合飞行/推进系统H∞控制设计

应用混合灵敏度H∞控制理论研究了综合飞行/推进系统多变量鲁棒控制器设计问题,分析并提出了合理构造和调整加权阵设计综合控制律的方法,针对混合灵敏度H∞控制设计的关键———构造加权阵问题,从加权阵的约束条件和控制系统设计的性能指标两方面入手,通过构造和调整两个加权阵频域特性,以达到对控制系统进行频域整形的目的,仿真结果证明了方法的有效性。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。