一种基于EPLL技术的自适应正交解调技术研究

针对过零检测实现的全数字锁相环不仅锁相速度慢, 而且过零点的扰动会 直接影响锁相精度以及适合模拟电路实现的相干解调技术,在数字电路中实现则需要设 计高阶数字低通滤波器,将占用大量数字电路资源并且会显著增加系统功耗等问题,在 设计一种新型全数字锁相环(All-digital Enhanced Phase-lock Loop,EPLL)的基础上,结合自 适应正交解调技术,提出了一种基于EPLL 技术的自适应正交解调技术方案,并对该方 案进行了研究与仿真。仿真得到了满意的结果,验证了基于EPLL 技术的自适应正交解 调技术方案的可行性,并研究验证了算法的参数变化对其性能的影响,为今后算法在数 字系统中的实现以及其在各领域的应用研究奠定了坚实的基础。     

基于PXI的液体姿轨控火箭发动机试验测控系统设计与实现

针对液体姿轨控火箭发动机地面试验高精度、高风险和灵活多变的特点,设计研发了一套以PXI （PCI extensions for instrumentation）控制器为主体的发动机试验测控系统.控制系统拥有40路开关量控制能力,综合运用手动、时序和自动控制方式.测量系统拥有120路信号同步采集能力,具备故障诊断功能.测控系统软件使用LabVIEW开发,通用性良好.为增强控制可靠性,设计了面向工艺流程的试验面板,应用嵌入式控制,进行信号多级监测并引入紧急自动关机控制.为提高测量精度,对测量参数进行原位标定,提出了一种改进的干扰消除电路.该系统已多次成功应用于液体姿轨控火箭发动机地面试验,采用的设计方法有效地提高了测控系统的可靠性,测量精度和控制精度分别达到0.5%和0.1ms,能够充分满足多种类型的液体姿轨控火箭发动机对试验测控系统的要求.     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

基于增量模型的BTT导弹新型解耦补偿控制

详细分析了倾斜转弯(BTT, Bank-To-Turn)导弹传统动态逆控制的特点及其存在的问题,在此基础上提出了一种基于增量模型的BTT导弹解耦补偿控制方法.该方法通过建立一种描述从当前动态转移至期望动态的BTT导弹增量模型,消除了难以测量或不确定较大的模型部分;在此基础上结合动态逆控制思想设计了BTT导弹的增量式解耦跟踪控制律,与传统动态逆相比,该控制律对模型的依赖程度大幅降低;为进一步提高控制系统对干扰的适应性,提出了一种简单的干扰估计/补偿策略;最后通过数学仿真验证了该方法的有效性.     

智能控制策略在屠宰场废水处理中的应用

针对传统控制策略在屠宰场废水处理过程中难以实现优化控制而设计了一种智能控制器.分析了过程特性,建立了控制模型,讨论了控制算法,在MATLAB环境下对所设计的控制算法与最优PID控制算法作了仿真比较研究.结果表明：该算法抗干扰性较好和鲁棒性强,验证了其合理性和可行性,可有效保证屠宰场废水处理的出水水质.     

全系数自适应控制器若干稳定性质分析

在更加一般的条件下对黄金分割反馈控制器在单输入单输出和多输入多输出特征模型中的稳定性和鲁棒性进行了系统分析,并在混合辨识背景下研究了投影梯度法在特征模型框架中应用时的输入状态稳定(ISS)性和参数估计误差的L2界.最终的结果进一步扩展了已有的结论,对整个系统的稳定性分析具有重要作用.     

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.      

一种基于标准弹道法的自适应制导律设计

提出一种基于自适应补偿思想的再入飞行器纵向制导律改进方法.首先利用未知摄动函数描述纵向动力学方程,并基于此设计了对气动参数变化具有自适应能力的控制律,与原标准轨道控制律叠加形成全控制律,最终用于再入制导.仿真结果表明,所设计的控制律对于气动参数变化,大气密度变化具有较好补偿效果.     

伺服加载控制器硬件在环仿真系统研究

为了测试和调试伺服加载控制器的工作性能,建立了控制器硬件在环仿真试验平台系统。该系统针对基于虚拟仪器技术设计的伺服加载控制器,用CompactRIO作为硬件仿真器,构成了参数可变的硬件仿真闭环系统。控制器运用PI控制算法进行载荷谱的加载;仿真器按照加载系统的数学模型来模拟实际加载系统的运行状态,完成了模型搭建、指令接收、动态仿真、仿真结果输出任务。最后,对系统的合理性进行了实验验证,结果表明该系统可以较好地模拟伺服加载系统的实际工作情况,可用于加载控制器性能的仿真验证。     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.