自适应模型跟踪控制在仿真伺服系统中的应用

针对飞行仿真伺服系统动态性能要求的特殊性和系统本身的非线性 ,提出了自适应模型跟踪的有效控制方法。文章在探讨参考模型选取的基础上 ,推导出一种飞行仿真位置伺服系统的自适应模型跟踪算法 ,并将其用于某一飞行仿真伺服系统。实验表明 ,该算法使系统获得了优良的动态性能 ,尤其对改善系统的频率响应 ,拓宽系统频带具有很好的效果。最后给出了部分实验结果     

弹道导弹的自适应模糊滑模控制研究

对弹道导弹的三通道非线性模型进行了分析,为了实现三通道的解耦设计,简化控制系统结构,将通道间的耦合项和干扰项看作是单个通道的不确定项,从而将非线性模型转化为一种解耦形式.在此基础上,采用自适应模糊滑模控制方法设计了弹道导弹的推力矢量控制系统.自适应模糊滑模控制方法利用自适应模糊控制器来调节滑模控制参数,对不确定项的边界进行估计和补偿,保证了系统的跟踪误差指数地收敛到零.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

采用CCD成像装置测量激光引信发射光光束束宽的方法研究

根据激光引信中线性阵列激光二极管的特点,应用基于CCD的二阶矩法进行光束束宽的测量,对测量中图像处理这一关键问题进行了讨论,重点分析了应用自适应积分法来获取光强分布二阶矩的最优积分范围.结果表明,此方法能够很好的完成测量.     

不确定混沌系统的变论域直接自适应模糊滑模控制

提出了一种用于不确定混沌系统的变论域自学习模糊滑模控制方法.引入变论域自适应模糊控制器逼近滑模控制的等效控制,消除因系统不确定性及干扰导致的等效控制无法准确确定,同时使控制器设计不依赖被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数给出规则参数调整的自适应率,并确定滑模切换控制项以保证闭环控制系统的稳定性.根据滑模控制原理给出4条模糊规则以平滑不连续控制,实现高烦抖振削弱.某Lorenz混沌系统控制仿真结果表明:该法对系统参数突变和外部干扰具强鲁棒性,同时削弱了抖振.     

小卫星临近作业轨道和姿态联合控制

建立了小卫星相对轨道和姿态的误差动力学模型,根据作业任务和姿态指向要求确定了小卫星相对轨道和姿态的期望运动;采用相对轨道和姿态联合控制策略,并考虑小卫星作业过程中质量和转动惯量的不确定性,设计了自适应全状态反馈控制律;数值仿真结果表明该控制律具有较强的自适应性。     

参数不确定空间机械臂关节轨迹跟踪的增广自适应控制方案

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题.系统动力学分析的结果表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的系统动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数.证明了借助于增广变量法,即通过适当扩展系统的控制输入与输出可以得到一组控制方程,它们可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数.以此为基础,针对机械臂末端载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的增广自适应控制方案.此控制方案的显著优点在于不需要测量漂浮基的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.      

空间机器人的目标捕获自适应控制

首先推导了基座姿态受控空间机器人系统运动学关系,得到了广义雅可比矩阵。根据目标的运动来规划机械臂末端在惯性空间的期望轨迹。对机器人动力学和运动学关系式进行线性参数比,分别对动力学待估参数和运动学待估参数设计在线修正律,在关节空间采用自适应控制。对于存在动力学参数不确知的机器人系统,算法保证了系统的渐近稳定,在成目标捕获任务的同时,控制基座姿态保持在期望范围之内。以平面两关节空间机器人系统为对象进行了仿真,结果表明了算法的可行性和有效性。     

基于自适应网格的钝头体激波诱导燃烧现象数值模拟研究

钝头体激波诱导燃烧是爆震研究的一个基本问题.针对化学恰当量比的H2/Air预混气体在Ma=4.79和Ma=6.46时的激波诱导燃烧现象开展数值研究,采用基于有限体积法的块结构自适应网格加密程序AMROC,对带化学反应源项的轴对称Euler方程解耦求解,考察了数值模拟中不同形式的MUSCL重构格式、限制器类型以及化学反应...     

双臂空间机器人关节运动的一种增广自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有未知参数的自由漂浮双臂空间机器人系统的自适应控制问题.由于此类机器人系统具有结合系统动量及动量矩守恒关系得到完全能控形式的系统动力学方程,以及系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系的特点,因而地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用.为了克服上述难点,仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程.该系统动力学方程的优点是关于一组组合惯性参数能保持惯常的线性函数关系.以此为基础,并借助增广变量法,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的自适应控制方案.该控制方案的显著优点为,不需要测量、反馈双臂空间机器人漂浮基的位置、移动速度和移动加速度.系统的数值仿真,证实了方法的有效性.      

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.