基于ISA总线的无人机三轴仿真转台控制系统的设计

现代飞行控制系统研制过程中，飞行仿真试验是必不可少的重要步骤。三轴仿真转台则是半实物飞行仿真试验系统中最关键的设备，它用来真实复现飞行器在空中飞行时的角运动。目前，现有的三轴仿真转台不满足新型无人机仿真的特殊要求。本文介绍了一种适用于无人机仿真实验的三轴仿真转台控制系统的基本组成、总体设计及关键技术研究。     

基于BP网络的侦察雷达目标识别方法研究

本文旨在探讨应用于侦察雷达的一种目标识别方法。选择目标回波信号的多普勒频率作为目标特征，采用目前被广泛应用的BP网络构建人工神经网络模型，对某型战场侦察雷达的目标样本进行训练，并进行测试。在识别过程中不断对训练样本及训练目标进行更新，提高了识别正确率和识别速度。     

无人机自修复飞行控制系统研究综述

针对现代飞控系统作为无人机系统的核心之一，正朝着自修复方向发展的现状，总结了自修复飞行控制系统所涉及的故障检测与辨识、重构控制律、自修复飞行控制的仿真及试验等主要内容。分析了目前国内外自修复飞行控制系统的研究现状、技术水平，特别是自修复飞控系统的故障检测与诊断、控制律重构、仿真及试验研究等。指出了现存的问题及研究动态。分析表明，伴随着对智能控制不断深入的研究，智能自修复技术，包括智能故障诊断和智能重构控制律的设计，将是这一领域研究的方向。     

无人动力伞带跟踪微分器的高度控制方法

为全面改善无人动力伞飞行高度控制性能,提出一种带跟踪微分器的积分先行控制(TD-IPD)方法。以线性二次型最优控制引出的积分先行控制器为基础,考虑到微分环节的干扰问题,引入跟踪微分器将信号从干扰中分离出来,并用最速控制综合函数fsun(·)减小达到稳态时所用步数;由于积分环节易饱和,采用饱和补偿方法对积分环节结构进行修改,从而提高积分环节抗饱和能力;以某动力伞的高度控制为对象,通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性。     

模糊控制器设计中量化因子、比例因子的选择

以一个具体的电机系统为控制对象，通过Matlab编程，设计了模糊控制系统的仿真模型通过修改量化因子和比例因子，得到不同的阶跃响应曲线，在此基础上，详细地分析了量化因子和比例因子取不同值时对模糊控制系统性能的影响，并由此分析得出了选择量化因子、比例因子的基本原则．     

一种基于DSP的机器人控制器

探讨了一种基于数字信号处理单片机ADSP-2102/2105的机器人控制器,重点介绍了该控制器的硬件结构、工作原理和主要特点.     

机器人的一种大系统递阶协调的自适应控制方法

本文提出了一种用于机器人的大系统递阶协调自适应控制方法.一方面补偿机器人因建模的不准确以及负载的未知带来的误差;另一方面引入大系统的递阶协调控制实现系统控制算法的并行性,为机器人的在线控制研究提供了一条途径.本文最后给出的例子证明了该方法是可实现的.     

基于故障检测滤波器法的飞行控制系统故障检测

针对某型无人机飞行控制系统,在分析3种舵面损伤典型故障机理的基础上,利用故障检测滤波器法对其进行故障检测.根据建立飞机舵面发生故障模型并假设其损伤故障表示式,再将滤波器的极点实部大于40,定位于相关平面左半部,使观测器瞬态响应衰减,并使滤波器状态估计值收敛到系统的状态值.仿真证明该方法可行.     

基于自抗扰技术的四旋翼姿态解耦控制方法

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,基于姿态非线性耦合数学模型,设计了一种自抗扰姿态控制器。引入自抗扰控制技术,介绍了自抗扰控制器结构,包括安排过渡过程,扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈。针对模型非线性耦合特点,介绍了多变量系统的自抗扰解耦控制原理,并设计了一种自抗扰姿态解耦控制器。基于Simulink搭建仿真模型进行了仿真。参数整定及仿真结果表明,所设计自抗扰控制器具有强鲁棒性、抗干扰性,系统具有良好的动态性能和稳态性能,对非线性耦合系统能有效地控制。     

改进粒子群算法在四旋翼PID参数优化中的应用

采用试凑方式对四旋翼飞行器PID控制参数人工进行调整工作量大、费时且难以达到较好的控制效果。为了解决控制参数优化问题,提出基于带交叉因子的粒子群算法(PSO)的PID参数优化策略。将带交叉因子的粒子群算法能快速准确找到最优参数解的特点与PID控制结合起来,在控制过程中将PID参数作为粒子群中的粒子,用遗传算法对粒子进行选择、保优、交叉,以ITAE准则作为误差性能指标,用粒子群算法调整PID参数,得出最优的粒子作为四旋翼飞行器的PID控制器参数。仿真结果显示,该方法具有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,并能提高控制系统的精度,具有很好的工程应用价值。