考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

一种基于证据距离的多分类器差异性度量

 多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量,同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既有差异性度量、所提新差异性度量以及在训练样本集上的分类性能等多个指标,实现了多分类器系统的有效构造。实验结果表明,所提差异性度量及多分类器系统构造方法是合理的,能有效提升融合分类精度。     

高精度位置跟踪自适应增益调度滑模控制算法

影响位置跟踪精度最重要的因素之一是系统不可避免地存在内外不确定性。由于具备很强的鲁棒性,滑模控制能有效消除系统不确定性的影响,然而也会带来抖振这一顽疾。因此,有效削弱滑模控制系统的抖振是提升系统跟踪精度的关键。为此,本文提出一种误差主导的自适应增益调度算法,该算法利用等效原理准确判断系统滑动模态是否建立,并以此来调度切换函数增益值的增减;同时,为克服因利用低通滤波器获取切换函数等效输出而引起的时间延迟,在增益调度中采用误差主导的增益变化率,确保了增益调度的实时性。理论和仿真实验证明,在滑动模态建立前,该增益调度策略能加快滑模变量的收敛速度;而在滑动模态建立后,该增益调度策略能使增益值在有限时间内趋近于系统不确定的绝对值,降低了系统抖振幅值,从而获取更高的跟踪精度。直流力矩电机伺服系统位置跟踪对比实验结果表明,该增益调度方案有效,能使系统获得更高的跟踪精度。