衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.     

改进PASTd算法在大型自适应阵中的应用

矩阵特征分解算法中紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法在自适应阵波束形成中得到了广泛应用.在对其仿真中发现仅在信噪比较低时该算法才能得到较好的结果.针对这一缺陷,正交近似投影子空间跟踪(OPAST)算法被引伸到PASTd中.改进算法可在不知道信号维数的情况下估算信号的特征向量与特征值,并保证特征向量的正交性,因此具有更好的收敛性能,而算法复杂度基本不变.改进算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合应用于大型自适应阵,可对主瓣及其附近区域的干扰进行抑制,并大大降低MUSIC算法的计算量,对其干扰零点的形成有很强实用价值.     

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.     

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.     

基于特征结构配置的导弹可重构控制器设计

针对简化后的导弹姿态控制系统,运用特征结构配置法,提出了一种改进的控制系统的重构方法.根据输出反馈特征值配置原理,给出了原闭环系统特征结构的确定方法,并对可重构控制器的代价函数的确定方法进行了改进.这种算法通过输出反馈可以确保闭环系统的稳定性,同时可以解决故障前后系统阶数不一致的问题.仿真结果表明,该方法能够在保证故障后闭环系统稳定的基础上使系统性能得到最大可能的恢复.      

不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

基于自适应非结构嵌套网格的旋翼流场模拟

针对直升机旋翼CFD仿真的复杂性,提出了改进的适合于格心格式求解器的非结构嵌套网格算法。采用自适应网格技术在旋翼流场仿真的整个过程中进行网格的自适应加密和疏化操作,以更好地捕捉桨尖涡等流动细节。对于频繁的自适应过程中产生的大量重复点和无用点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)和标记-删除-移动算法(Mark,delete,move,MDM)进行删除,节约了不必要的存储。针对格心格式的求解器,采用了基于梯度的网格间插值方式,简化了网格间数值传递的复杂性,同时不降低求解器的精度。对CaradonnaTung旋翼悬停算例和HLISHAPE 7A旋翼悬停算例进行了模拟验证,计算值与实验值吻合,表明本文建立的方法具有良好的鲁棒性和有效性。最后,与未采用自适应时求解器对桨尖涡的捕捉效果进行了对比,结果表明本文所采用的方法可以明显地提高求解器对桨尖涡的捕捉。