Fully distributed time-varying formation tracking control for multiple quadrotor vehicles via finite-time convergent extended state observer

This paper investigates a time-varying anti-disturbance formation problem for a group of quadrotor aircrafts with time-varying uncertainties and a directed interaction topology. A novel Finite-Time Convergent Extended State Observer (FTCESO) based fully-distributed formation control scheme is proposed to enhance the disturbance rejection and the formation tracking performances for networked quadrotors. By adopting the hierarchical control strategy, the multi-quadrotor system is separated into two subsystems: the outer-loop cooperative subsystem and the inner-loop attitude subsystem. In the outer-loop subsystem, with the estimation of disturbing forces and uncertain dynamics from FTCESOs, an adaptive consensus theory based cooperative controller is exploited to ensure the multiple quadrotors form and maintain a time-varying pattern relying only on the positions of the neighboring aircrafts. In the inner-loop subsystem, the desired attitude generated by the cooperative control law is stably tracked under a FTCESO-based attitude controller in a finite time. Based on a detailed algorithm to specify the cooperative control protocol, the feasibility condition to achieve the time-varying anti-disturbance formation tracking is derived and the rigorous analysis of the whole closed-loop multi-quadrotor system is given. Some numerical examples are conducted to intuitively demonstrate the effectiveness and the improvements of the proposed control framework.     

称重传感器的一种新的滞后补偿方法(英文)

通过对电阻应变式称重传感器在各种加载卸载情况下的滞后特性的分析 ,建立了其相应的数学模型 ,并初步探讨了一种可以通过程序在仪表中对传感器的重要指标—滞后进行补偿从而提高整个传感器的精度的方法。最后 ,对以上方法进行了验证性试验 ,证明了补偿方法的可行性。     

人体头部受撞击脑损伤界限的研究

脑损伤的研究，是生物力学研究的重要问题之一，其研究涉及到医学、力学的很多方面。本文将承受撞击的颅脑看成一个整体，同时又考虑其结构和力学性质。采用粘弹性的Kelvin体进行计算分析，比较分析三种不同的判据对实际人脑的损伤的判断的影响。     

一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

靶场外测数据野值点的统计诊断技术

本文修正了野值点的数学描述性定义，建立了野值的分类模型，创立了多个野值点及野值斑点的“稳健－似然比”检验技术，并进行了仿真计算。     

虚拟样机技术在双模制导系统研制中的应用

将虚拟样机技术用于双模制导系统的研制。以Pro／E为三维实体特征建模工具，MSC、ADAMS为运动学和动力学分析工具，Matlab为控制分析软件，对机械系统和控制系统进行联合分析和调试。给出了机械模型、控制模型和两者间的输入输出，以及目标运动模型的建立方法。试验结果表明，所设计的虚拟样机能用于动态校核、参数优化、回归设计和演示验证，并能进行运动分析和干涉检测、跟踪以及交班试验等。     

卫星ATM网络中跨层设计的星上缓存管理优化方案

为提高卫星ATM(异步传递方式)网络星上缓存资源的利用率,针对利用上层协议重传的非实时数据业务,采用跨层设计方法提出了一种缓存管理优化方案—错误信元尾丢弃(ECTD)。它把信道误码引起的错误信元及后续的属于同一协议数据单元的无效信元丢弃。以早分组丢弃为基础,进一步建立了采用ECTD和不采用ECTD的分析有效吞吐量的数学模型。数值分析结果表明,ECTD具有优化缓存管理、提高有效吞吐量的作用,而且信元错误率和协议数据单元的长度越大,ECTD对有效吞吐量的改善就越明显。     

基于齿数的渐开线直齿轮参数化建模

介绍了在UG环境下渐开线直齿轮参数化建模的方法,分析了不同齿数范围对建模过程的影响,并依据分析结果建立了渐开线直齿轮的两个精确模型,利用这两个模型通过修改参数列表能快捷得到满足任意参数要求的渐开线直齿轮的三维模型。     

基于ARMA模型在线辨识器的线性系统建模方法

线性系统的在线辨识是系统辨识领域中最感兴趣的问题之一。本文给出变阶式递推增广的最小二乘法及阶估计准则。在此基础上 ,给出一类ARMA模型在线辨识器。这种辨识器可用于在线或离线辨识。实例表明 ,建模计算量大大减小 ,并具有较高的精度