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在一种新的预测模型的基础上,建立了一般的广义最小方差自校正控制器,并证明了当辨识算法采用随机逼近法时的这种自适应算法的全局收敛性,从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。 相似文献
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风场对动力翼伞系统的运动状态有着重要的影响,获得风场中风的速度和方向可以使动力翼伞系统利用或者消除风场的影响。针对风场辨识问题,通过分析动力翼伞系统在风场作用下的飞行特性,提出了一种基于动力翼伞系统在风中的飞行状态进行风场辨识的方法。该方法仅使用动力翼伞系统配备的全球定位系统(GPS)模块采集定位数据,计算获得动力翼伞系统飞行的速度和方向,根据风场与动力翼伞系统的动态关系,利用最小二乘法对风场进行在线辨识。为了保证辨识精度,由GPS获得的动力翼伞系统运动信息经卡尔曼滤波器进行滤波处理。仿真结果表明:该方法对风场有较高的辨识效果,并能辅助实现雀降。 相似文献
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高超声速飞行器气动伺服弹性的自适应抑制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对弹性高超声速飞行器的气动伺服弹性问题,提出一种结合线性自抗扰和自适应陷波器的综合控制方案。针对强耦合和强不确定性问题,采用线性自抗扰控制对总扰动进行快速估计和补偿。为了在最小化对刚体控制性能影响的同时实现对频率未知且时变的弹性模态的抑制,采用能够在线估计弹性频率的自适应陷波器。根据气动伺服弹性抑制问题的特点提炼出对自适应陷波器的性能需求。针对这些需求设计了两种基于递推最大似然法的多频率直接辨识方案——参数单独自适应和同时自适应方案。为了提高辨识算法在各种随机扰动下的鲁棒性,在此基础上提出一种在线有效性监督机制,并通过大量的数字仿真对两种方案进行了性能对比。最后,在弹性高超声速飞行器模型上进行仿真,仿真结果验证了所提控制方案的有效性。 相似文献
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翼伞系统具有大惯性、强非线性等特征,而基于传统质点模型所规划的目标轨迹难以满足复杂环境下的系统动力学约束,因此在轨迹规划中采用高自由度动力学模型也就成为了计算翼伞真实运动轨迹的必然趋势。然而,翼伞的动力学模型更加复杂,目前迫切需要解决的问题就是保证规划轨迹平滑、稳定。针对该问题,本文将建立精确的翼伞六自由度动力学模型,将其引入翼伞归航的轨迹规划中,并通过改进高斯伪谱法,设计一种基于分段点规划、离散点初次规划、离散点自重构的三阶轨迹优化策略。仿真结果表明,所提算法可解决传统算法在应用动力学模型后难以得到稳定轨迹的问题,并实现复杂环境下的精确地形规避,确保规划轨迹满足翼伞的非线性动力学约束。 相似文献
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翼伞系统在未知风场中执行归航任务时,需获得风场的大小和方向信息,以便在归航过程中利用或者消除风场的影响。为实现翼伞系统在未知风场中精确归航与逆风雀降着陆,首先提出一种利用全球定位系统(GPS)定位数据和最小二乘法在线辨识风向和风速的方法,然后将风场中平均风的影响在轨迹规划中予以考虑,设计分段归航路径;将突风作为外界干扰,在轨迹跟踪过程中由线性自抗扰控制(LADRC)器进行观测和补偿。最后通过仿真实验验证了本文所提出的归航控制方法对于提高翼伞系统在未知风场中的归航精度和抗风能力有重要意义。 相似文献
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针对传统轨迹优化方法计算量比较大需要离线实现,以及对于初值选取比较敏感等问题,提出了一种基于预测控制的临近空间再入飞行器滑翔轨迹设计的实时优化策略。该算法通过将全局非线性优化问题转换成有限时域内的一维变量滚动时域次优化问题,利用均匀采样结合混沌搜索策略,给出了过载、动压和热流等多种过程约束下的次优攻角计算策略。通过合理调整目标函数中不同物理量权重的比例关系,分别得到弹跳形式和平稳滑翔形式的轨迹特征。该算法可以在不提供初始猜测值的情况下在线实现,为几种不同的轨迹形式提供了统一的生成框架;得到的可行次优轨迹曲线还可作为非线性规划方法的初值进一步优化。数学仿真结果说明了该算法的有效性。 相似文献