基于事件触发的船舶航向自适应控制研究

针对非线性船舶航向控制系统,充分考虑系统具有未知常数参数,从执行机构实际出发构造触发事件并基于反步法设计控制器输入信号,提出了基于事件触发的自适应控制器的设计方法。理论证明及仿真分析表明,基于事件触发的自适应控制器在保障系统稳定的同时,实现了系统输出对指令信号的良好、快速的跟踪效果,提高了执行机构的执行效率。     

改变系统结构的多环姿态跟踪控制

针对航天器姿态跟踪控制中存在稳态误差和转动惯量摄动未知的问题,给出一种高精度自适应姿态跟踪控制策略。通过扩展姿态动力学系统结构,将姿态角积分项引入姿态控制器中,以消除稳态误差和提升姿态跟踪精度,给出扩展系统的期望轨迹设置方法。给出一种结构更为简化的多环递归跟踪控制策略,结合自适应估计设计了自适应多环递归姿态跟踪控制器。与滑模自适应控制器对比仿真,验证了方法的优越性。     

光电稳定平台中Stribeck摩擦力矩的补偿方法

针对光电稳定平台低速控制伺服系统中经典PI控制器不能很好地补偿Stribeck摩擦力矩的问题,提出了一种滑模变结构控制策略。通过仿真分析得出,滑模变结构控制的超调量为0.01 rad/s,小于经典控制的超调量0.07 rad/s,同时滑模变结构控制的调节时间为0.16 s,也小于经典控制的调节时间0.23 s;并且对于载体扰动,滑模变结构控制的补偿时间为0.13 s,小于经典控制的补偿时间0.27 s。仿真结果表明,采用滑模变结构控制补偿Stribeck摩擦力矩后,光电稳定平台的抗干扰能力得到了有效提高。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。     

无人空战指控建模仿真方法研究

针对当前无人空战仿真中,缺乏支持全流程作战指挥控制建模与仿真这一问题,结合当前无人空战仿真系统相关研究,系统梳理和研究指控模型构建方法,通过探索不同仿真层级不同类型的无人机指挥控制建模原理和方法,设计并且构建了一套适合指挥信息系统装备特点的指控模型仿真系统。通过进行符合预设约束的想定设定,对目标作战任务进行了效能评估和对比,可为无人空战相关指挥信息系统装备的论证、评估方式提供理论和现实指导。     

小型旋翼无人机建模及航线控制研究

航线跟踪精度是无人机飞行性能的重要指标,针对小型旋翼无人机航线控制问题,在姿态控制的基础上采用PID控制算法实现对预设航线的跟踪.以中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所研究人员搭建的轴距410 mm的小型四旋翼无人机平台为研究对象,通过牛顿-欧拉法建立了小型四旋翼无人机非线性动力学模型.使用MATLAB/SIM...     

高超声速再入轨迹跟踪控制的微分变换方法

针对多约束条件下高超声速飞行器再入制导问题,提出一种基于微分变换法求解最优反馈控制的全状态标准轨迹跟踪制导律。利用滚动时域控制方法设计易于在线执行的闭环跟踪制导策略,在每个制导周期内将标准轨迹跟踪问题转化为线性时变系统状态调节器问题,并通过最优控制理论进一步转化为两点边值问题,采用微分变换法进行求解获得最优反馈控制律。数值仿真表明微分变换法的引入有效解决了传统两点边值问题求解的数值不稳定性与耗时问题,所设计的闭环制导律对状态偏差与模型不确定性具有较强的鲁棒性,可为工程设计提供有益参考。     

军用车辆轮毂电机位置传感器故障检测及容错控制

针对电传动装甲车辆恶劣工况下轮毂电机位置传感器容易产生故障问题,基于脉振高频电压注入法构建了位置传感器故障检测及容错控制系统.通过分析故障时位置传感器输出信号出现的幅值不平衡故障或正交不完全故障,采用阈值检测法实现故障检测,并使电机由有位置传感器控制切换为无位置传感器控制.仿真及实验结果表明,故障发生时,系统能够迅速检测出故障并进行容错控制,有效抑制了电机转速及定子电流的持续振荡.     

信息时代指挥控制方式综述

历代战争中,指挥控制(C2)都是重要的赋能手段。信息化战争时代,未来战场对C2方式提出了新的挑战。通过分析信息时代网络赋能指挥控制的特点,对C2功能和方式空间进行了研究,定义了信息时代5种C2方式原型,并对各方式原型目标和要求进行了详细辨析,分析了其成熟度水平和成熟度迁移模型,最后讨论了未来战场对C2的挑战。对于帮助作战人员分析当前C2领域存在的问题,明确当前和未来需要的指挥控制能力,提升各级指挥员指挥控制、近实时管理复杂动态不确定作战使命的能力,具有一定参考价值。     

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。